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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
昨今のエネルギー価格高騰やカーボンニュートラルへの対応を背景に、製造業においてエネルギー使用量の削減は喫緊の課題となっています。特に、加熱・冷却・圧縮・搬送といったエネルギー負荷の高い工程を多く持つ工場では、その削減効果が生産コストに直結するため、制御技術の見直しが強く求められています。
■ PID制御の課題とさらなる改善の余地
しかし、現在も多くの製造現場では、PID（比例・積分・微分）制御が主流であり、複雑化するプロセスや急激な外乱に対して十分に対応しきれない状況が続いています。その結果、過剰な制御動作や待機運転が発生し、余分なエネルギー消費を引き起こしているのが実情です。また、PID制御の調整には高度な現場経験やノウハウが不可欠であり、設備ごとに最適化された制御ロジックは属人化・ブラックボックス化しやすく、工場全体としての制御最適化を阻む要因となっています。
こうした課題を踏まえ、今後の製造業には、高精度な制御性能と現場での実用性・運用性を両立できる、柔軟かつインテリジェントな次世代制御技術の導入が強く求められています。
■ 独自MPC技術で複雑・高度な制御を可能にし、エネルギーを大幅削減
本セミナーでは、専門知識がなくても高度な制御を実現できる「Smart MPC」により、空調設備や炉・ボイラといった熱エネルギー負荷の大きい設備 の運転におけるムダを大幅に削減した成果を、実際の適用事例とともにご紹介します。
「Smart MPC」の中核技術であるMPC（Model Predictive Control／モデル予測制御）は、制御対象の将来状態を予測し、最適な操作をリアルタイムに導く高度な制御手法です。従来のPID制御に比べて柔軟かつ高度な制御が可能になる一方で、MPCには「詳細なモデル構築が必要」「計算負荷が高い」「パラメータ調整が煩雑」といった課題があり、特に製造現場への適用には高いハードルがありました。
こうした課題を解消するために開発されたのが、機械学習と最適化技術を融合した「Smart MPC」です。過去の運転データを活用することで、複雑な設定や専門的なチューニングを行わずとも、高精度な予測制御を容易に実現できます。たとえば、工場やビルの空調設備に「Smart MPC」を導入することで、過去の運転履歴や外気温データから環境変化を先読みし、冷暖房の動作を事前に最適化。過剰運転や待機時のムダを抑制しながら、快適性や品質を維持しつつ、エネルギーコストを大幅に削減することが可能となります。
■ 組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC」リリースでさらに導入容易に
2025年7月には、組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC」（Embedded Smart MPC）をリリース。産業用Raspberry Piをベースに、制御盤へそのまま搭載できるオールインワン設計を採用しました。GUIによる直感的な操作や自動調整機能も備え、これまで以上に短期間で導入できる環境を実現しています。
■ こんな人におすすめ
- 工場や設備のエネルギーコストを削減したいと考えている方
- 現在のPID制御に限界や非効率を感じている生産技術・保全担当者
- 空調・熱源・搬送設備などの制御最適化を検討している設備管理者
- 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、生産性向上とコスト削減を図りたい方
■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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