ダイセルは19日、「ダイセル式生産革新手法」を東京大学と共同で開発した人工知能（AI）によって進化させた「自律型生産システム」を開発したと発表した。
同システムは、PCM（最適運転条件導出システム）とAPS（高度予知予測システム）の2種類のアプリケーションで構成。化学などプロセス型のモノづくり現場で取得したデータから日々学習を重ねたAIを搭載し、現場作業者を支援する。
搭載されたAIは、過去に蓄積してきた運転ノウハウを活用するだけでなく、日々の運転の中からも新たなノウハウを自動で抽出していく。「自律型生産システム」によって生産の最適解が求められ、製造コストの劇的な削減につながり、同社の試算では年間100億円程度のコストダウンが可能としている。またAIの活用によって、2000年に完成させた従来の「ダイセル式生産革新手法」の心臓部であったノウハウ顕在化にかかる労力が大幅に低減し、導入の難易度が改善される。
同社はすでに、「自律型生産システム」の日本国内の生産拠点への展開を開始。また、従来から行ってきた定量的な数値データに基づいた通常の運転に加え、音声や画像などの定性的なデータをも活用し、プラント運転の立ち上げ、停止など、非定常時の運転標準化を進める研究にも着手している。
一方、「自律型生産システム」は、1つの企業での単一製品の生産の最適化だけでなく、関連する前後の企業・工程にまたがって応用でき、企業の枠を超えたサプライチェーン全体の最適化を実現する。現在、生産現場にAIを導入する一般的な取り組みは、ほとんどが個々の計器やセンサーなどの故障検知や、単一製品の品質予測など、効率化の手段の1つでしかない。しかし同システムは、モノづくりの一連の流れを標準化した「ダイセル式生産革新手法」を用いて開発しており、広範囲で生産を最適化できる。
同社は将来的に、企業の枠を超えて、原料から最終製品に至るまでのサプライチェーン全体の最適化を目指す。そして究極的には、1つのサプライチェーンを仮想的な会社と捉え、製品の調達、生産、販売といった機能や設備を一体で管理・経営する「バーチャルカンパニー」の考え方に基づいた、効率的・即応的な市場ごとの資産コントロール体制の確立を目指していく考えだ。
