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■ 進む工場のスマート化、効率化や最適化が求められている
近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。
■ PID制御の課題とさらなる改善の余地
こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。特にPID制御はシンプルな構造でありながらリアルタイムで誤差を補正できるため、多くの分野で広く採用されています。
しかし、製造現場では機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、予測が困難な外的要因の影響を受けます。このような不確実な環境下で最適なパフォーマンスを発揮するためには、従来のPID制御方式では対応が難しくなります。さらに、より高度な制御手法を導入する場合、複雑なパラメータ設定や細かなチューニングが必要となり、現場での実用的な運用が困難です。
スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術が求められています。
■ 独自のモデル予測制御×機械学習アルゴリズムで、劇的なエネルギーコスト削減を実現
本セミナーでは、従来のPID制御では実現が難しかった高度な制御を、特別な専門知識がなくても現場で運用できる革新的な制御アルゴリズム「Smart MPC」について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。
「Smart MPC」の「MPC」は「モデル予測制御（Model Predictive Control）」の略称です。このアルゴリズムは、制御対象の未来の状態を予測し、それに基づいて最適な制御を行うことで、高度な予測・最適化を実現します。しかし、従来のMPCは、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、特に工場の現場での導入には大きなハードルがありました。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により、特別な知識や調整が不要で、過去のデータを学習させるだけで高精度な制御が実現できるよう設計されています。
これにより、例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化を先読みして冷房を最適化したり、室内の人の増減を予測して空調を事前に調整することが可能になります。その結果、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減を実現できます。
■ こんな人におすすめ
- 工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者の方
- 品質のばらつきを抑えたい製造現場の管理者の方
- 既存の制御システムに課題を感じているエンジニアの方
- 最新の制御技術を活用し、工場の生産性向上とコスト削減を実現したい方
■主催・共催
株式会社 Proxima Technology
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
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