プラントエンジニアリング業界

プラントエンジニアリング業界は、複雑な生産施設や処理施設の設計、建設、管理を担い、現代の産業基盤を支えています。しかし、熟練技術者の減少や生産性向上の必要性など、多くの課題に直面している状況です。課題解決に向けAIの導入が進められています。

プラントエンジニアリング業界におけるAI導入の成功事例

AIの導入により、プラントエンジニアリング業界ではさまざまな課題の解決が進んでいます。

プラント運転の効率化と安全性向上を目指す協業開始

日揮とNECは、AI・IoTを活用したプラント運転データ解析サービスの提供で協業を開始しました。インバリアント分析技術を搭載したAIがプラントの運転データを解析し、異常の予兆を検知します。

トラブルを未然に防ぎ、停止時間の発生を回避が可能に。さらに、トラブルの根本原因を特定し、改善につなげることが可能となりました。

対応内容	異常検知
開発企業	NEC

NECのAI受託開発について詳しく

3Dバーチャルプラントによる作業効率化

千代田化工建設は、3Dの仮想空間上でプラントを分析できる「千代田プラントデジタルツイン」を導入しました。

BIツールでプラントのデータを情報化・3D化し、故障予知や生産最適化などの機能別アプリケーションを持つAIが仮想空間上で分析・予知を行います。

事故や見落としによるミスが軽減され、プラントの全体像を可視化することができました。現場作業員の現場確認の手間を省き、作業の効率化を図ることが可能になります。

対応内容	分析・予知
開発企業	千代田化工建設

AIを活用したプラント設計の工期遅延リスク検知システム

プラント設計段階における工期遅延リスクを検知するAIシステム「AI for U」を開発し、実際のプロジェクトへの適用を開始しました。

このシステムは、3D CADモデルから施工性に関するハザードを検出し、設計時に潜在的な問題を事前に特定することで、工期遅延を未然に防止。プラントの納期遵守と顧客満足度の向上が期待されています。

対応内容	スケジュール管理
開発企業	HEROZ

手動オペレーションを支援するAIソリューション

横河ソリューションサービス株式会社では、化学プラントのプロセス制御を手動で行っていましたが、経験に依存していた部分があったことから、人材の高齢化・後継者の不足によって技術の継承に課題を抱えている状況でした。そこで同社は、NTTコミュニケーションズとともに化学プラントにおける手動オペレーションを支援するAIソリューション「AIプラント運転支援ソリューション」を開発。AIがプロセスを自律的に制御することによって、操作の安定性を向上。生産効率の改善・環境持続性につなげています。

対応内容	プロセス制御
開発企業	横河ソリューションサービス、NTTコミュニケーションズ株式会社

建設現場の動画からAIが画像生成を行い整理が可能に

プラント建設を専門としているクラレエンジニアリングは、施工管理をリモート化するために株式会社日立ソリューションズが提供する「StructionSite」を導入しています。導入により、360度カメラを持ち対象区域を一度歩くと、動画をもとにAIが画像を生成して図面に自動連携し、現場の状況を関係者全員で共有できる仕組みを確立。現場への移動に要する時間とコストの削減につながり、作業を効率化できました。施工管理を岡山県のオフィスからリモートで行えるようになったことから、建築現場のDXが進展したという効果が得られています。

対応内容	画像生成
開発企業	株式会社日立ソリューションズ

プラントエンジニアリング業界の特徴と課題

プラントエンジニアリング業界は、生産施設や処理施設の設計、建設、管理を行う業界です。

プラントとは、生産施設や処理施設などから成る複合的な施設全体を指し、ゴミ処理や水処理、石油やLNGを取り扱う施設など、多岐にわたります。中には、工場と一体になって生産までを行う施設も存在。

工場がなければ、多くのモノを効率的に生産・処理することは難しく、プラントエンジニアリングはモノづくりの根本を支える業界と言えるでしょう。近年、発展途上国での工場設立や設備投資が進み、業界全体の売上の約65％※が海外からのものとなっています。

しかし、プラントエンジニアリング業界は以下の課題に直面しているのが現状です。このような課題を解決するためにAIの導入が期待されています。

生産年齢人口の減少による生産性の低下

中国やインドなどの新興国では豊富な労働力を背景に生産性が向上していますが、日本では労働力の減少が進行しています。この影響で、現場の作業負担が増加し、生産効率が低下。企業は労働力不足を補うためのコスト増加に直面しており、結果として国際競争力を維持することがより難しくなっています。

熟練技術者の不足による生産の質の低下

かつて「職人」と呼ばれ、その卓越した技能でプラントの高い品質を支えてきた熟練技術者たちが、後継者不足や高齢化により減少中です。この状況は、技能の継承を妨げるだけでなく、現場で発生するリスクへの対応能力にも影響します。このため、従来の方法だけでは生産の質を維持することが難しくなってきているのが現状です。

プラントエンジニアリング業界でAIを活用する目的

プラントエンジニアリング業界でも、さまざまな場面でAIが活用されています。 例えば、設計プロセスの最適化にAIが使われています。これは、機械学習アルゴリズムを活用して過去の設計データを分析し、最適な設計案の提案を行えるものです。また、センサーから収集した大量のデータを分析することによって、プラント故障の予兆検知を行えます。適切なタイミングでメンテナンスを行えるようになり、故障リスクを抑えることにつなげられます。

プラントエンジニアリング業界でAIを活用するメリット

AI技術の導入により、プラントにおける運用コスト削減が可能となります。AIによって膨大なデータの高速処理が可能となり、さまざまなプロセスを自動化できますので、人的ミスに起因するロスを最小限に抑えることにつなげられます。

また製造過程のデータを監視し、品質に影響を与える要因を検出できるため、品質のばらつきを抑えて高品質な製品の安定供給につなげられるようになります。

プラントエンジニアリング業界でAIを活用する注意点

AIを導入する上で課題となるのが、コスト面の問題です。導入費用や運用、メンテナンスにコストがかかってくることから、費用対効果を十分に確認し、導入について検討する必要が出てきます。また、現在の運用や既存の設備にAIシステムが合うかの確認が必要です。もし現場に合わないものを導入した場合は、現場からの反発や形骸化してしまうリスクが考えられます。

プラントエンジニアリング業界でAIを活用するコツ

プラントエンジニアリング業界でAIを活用するコツは、まずAIで解決したい問題はどのようなものなのか、といった課題と導入目的を明確にし、KPIを設定することが重要です。さらに、特定の現場での導入から始めるといったように、小規模な実証により効果や課題を見極め、現場からのフィードバックを反映しつつ導入を拡大していくこともポイントです。

AI開発を失敗させない方法

AIを導入する場合には、まず現場主導でプロジェクトを進めるという点が重要となってきます。そのためにも、作業員や管理者を巻き込んだ上で導入目的などを共有するとともに、AIの役割や限界などについても共有しながら、現場でAIを使いこなせる教育体制を構築していくことが大切です。

またプラントエンジニアリング業界では、さまざまな機器を使用して業務を行っています。既存の設備やITシステムと連携がしやすく、保守や改修がしやすい設計を心がける点も、AI開発を成功につなげるポイントといえます。

【まとめ】プラントエンジニアリング業界でAI開発を成功させるには？

プラントエンジニアリング業界が直面する課題を解決するためには、AIの導入が効果的です。成功には、現場のニーズを的確に把握し、適切なAI技術を選定・実装することにあります。

従業員への教育や組織全体でのデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進も重要です。これらを総合的に進めることで、生産性の向上や品質維持が可能となり、競争力の強化につながります。

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こちらではAI活用について、各業界別に成功事例を紹介しています。
各業界では、AIがどのように活用されているのでしょうか。ぜひ確認してみてください。

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