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。
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。
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 |
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開発企業 | NEC |
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 |
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開発企業 | 千代田化工建設 |
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 |
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開発企業 | HEROZ |
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。
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。
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。
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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