旭化成ネットワークスとNEC 延岡データセンターにローカル5Gネットワーク基盤を構築

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2021年11月16日

 旭化成ネットワークスと日本電気(NEC)は15日、旭化成ネットワークスが宮崎県延岡市で運営するデータセンター(DC)にて、スタンドアローン(SA)方式・Sub-6帯無線周波数のローカル5Gを活用した最先端の無線ネットワーク基盤の構築を開始したと発表した。

延岡データセンターサービスと各種IoTサービスを接続するネットワーク基盤

 旭化成ネットワークスは、自社のDC事業の付加価値向上・サービス強化に加え、旭化成グループでのスマートファクトリー化推進、地域製造業のスマート化、周辺自治体と連携し住民に向けた行政サービスのDX化、その他地域課題解決を見据えて、今年8月にノン・スタンドアローン(NSA)方式・28G㎐帯無線周波数での免許を取得し、実証実験を進めている。

 一般的に、SA・NSAそれぞれの方式で使用される無線周波数帯の特性上、その性能には長所・短所があり、用途による使い分けが必要とされる。旭化成ネットワークスでは実証実験を通じ、各方式・各無線周波数帯の性能の比較や、運用・マネージメント方式の確認を行い、それぞれの方式の特性、効果的な利用用途の検証を行う。実証実験で得られるノウハウを基に、最終的にはそれぞれの周波数帯でのサービス、利用方法のすみわけを行い、早期に具体的なDC事業のサービス形態の確立を進め、将来のスマートファクトリーへの展開などに向けたノウハウの蓄積につなげる。

 一方、NECは、ローカル5Gネットワークに必要な機器や運用保守サービスをトータルで提供する「ローカル5Gマネージドサービス」を同基盤に提供。また、ネットワーク利用のユースケースとして音声で作業手順を指示して実績入力できる人作業ナビや、電波を使って情報を非接触で読み書きするRFIDを利用した通い容器管理といったアプリケーションなどと組み合わせたシステムの提供も予定している。これにより、比較的難易度が高いとされる製造現場活動のデジタル化に貢献する。

 旭化成グループは、中期経営計画の中で、DXの推進を事業高度化のためのアクションの1つに掲げ、研究開発・生産・品質管理・設備保全・営業・マーケティング・事業戦略・新事業創出など、幅広い範囲でDXに取り組んでいる。DX推進に必要となるローカル5Gについては自社での利活用だけでなく、関連機器に使用される機能樹脂や半導体向けの材料など、グループの幅広い製品群・技術でその普及を後押ししていく。

三井化学など AIで製品市況予測、実証実験に手応え

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2021年9月27日

 三井化学は24日、日本電気(NEC)と連携し、人工知能(AI)の活用により市況に左右されやすい製品の価格変動を予測する実証実験を実施し一定の成果が得られたと発表した。同実証実験の成果を踏まえ、今後は適正な調達・生産・販売による利益の向上と、価格変動による損失回避に貢献するAIによる需要予測システムの本格導入を目指す。

 三井化学の三瓶雅夫DX推進室担当執行役員は、「当社は激化する国際環境の中、競争力強化のために先進的機械学習技術を活用した需要予測のDX化を推進する」と強調。これにより「調達コストの削減やリードタイムの短縮、物流最適化によるCO2低減を通じて、社会課題の解決と、顧客起点のビジネスモデルへと企業変革(CX)を加速していく」考えだ。

 三井化学は、これまで業務担当者の知見や経験に基づき、過去の価格・採算推移や為替などの週単位に集計されたデータにより製品の需要動向を予想してきた。しかし近年は、グローバル化の進展や市場ニーズの急変に伴って需要動向予想が難しくなっており、原料の調達価格や調達数量、生産量を最適にコントロールする必要性がでてきた。

 そこで今回、予測が難しいとされる市況に左右されやすい同社の具体的な製品を選定し、同製品の過去数年にわたる日次および週次の在庫データや工場稼働率、販売数量などの多様なデータを基にNECの提供するAIソフト「dotData(ドットデータ)」で分析。無数の特徴量候補から有効なものを自動抽出することで高精度な価格の予測モデルを構築した。

 なお、同AIソフトは、米ドットデータ社が開発した、データサイエンスプロセス全体を自動化するもの。実証実験では、今後継続的に改善すべき点はあるものの、翌月の当該製品の高精度な需要予測が可能となり、市場動向を踏まえた適正な販売価格の設定を実現した。

 三井化学は「よりよい販売計画の立案と、その計画に基づいた調査・生産を行うことで、在庫金額の数億円規模の削減も見込める」としている。またAI導入により、一見すると分からない価格と相関関係のある事柄など、人間では気づきにくい新たな業務知見を得られる成果もあった。

 

NECなど AIで化学プラントの運転変更操作を効率化

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2020年11月26日

 日本電気(NEC)、産業技術総合研究所(産総研)、三井化学、オメガシミュレーションの4者はこのほど、AIとシミュレータ上に再現したミラープラントを組み合わせた運転支援システムを構築し、運転員の手動操作と比較して40%効率的な運転ができることを三井化学のプラントで実証したと発表した。同技術により、化学プラント運転の効率化、例えば、運転安定化までの時間短縮による原料やエネルギーの削減が期待される。

化学プラント運転支援システムの効果
化学プラント運転支援システムの効果

 化学プラントでは顧客の多様なニーズに合わせた生産が行われているが、生産量や生産品を変更する運転変更操作は、安全を見ながら操作する必要があるため、運転員が手動で、あるいはベテラン運転員の操作をルールベース化し手順通りに再現するシーケンス制御で行っている。プラント状態はゆるやかに変化するため、最適な状態となるまでの運転変更操作に数時間から半日程度を要することがある。運転変更の試行を繰り返すと原料やエネルギーが無駄になることから、効率化が望まれていた。このような課題に対し、強化学習を代表としたAI技術の研究が進んでいるものの、プラント級の大規模・複雑な対象には対応できなかった。

実証システム
実証システム

 NECと産総研は、プラントなどの大規模で複雑なインフラの効率的な操作とその根拠を合わせて提示できるAI技術「論理思考AI」を開発。これまで人が行ってこなかった操作もシミュレータ上で試行することにより、運転員が試行錯誤をしながら複数回行っていた運転変更操作を最適化できるようになった。この最適化した操作を運転員が確認し操作することで、運転変更の時間短縮が可能になる。

 今回、同技術とオメガシミュレーションのミラープラント(オンラインダイナミックシミュレータ)を連携させ、三井化学の訓練用実プラントに適用。その結果、生産量を変更する運転変更操作で、運転員の手動操作と比較して操作時間を40%短縮できることを確認した。

 

住友ベーク 先端技術の活用で生産効率を向上、NECと共創

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2020年6月17日

 住友ベークライトは16日、NECと生産技術のデジタル化に向けて共創し、製造工程にAI、IoTなどの最先端のテクノロジーを導入することで、製造工程の自律制御を実現したと発表した。

 住友ベークライトは、国内基幹工場の主力生産ラインで、デジタル化による生産効率20%向上を実現し、国内の他の生産拠点・生産ラインへの展開を図る。さらには、海外拠点への導入に向けた環境整備を進めていく考えだ。

 少子化による生産年齢人口の減少に伴い、ものづくりの現場では人手不足が深刻化。また、熟練技術者の高齢化が進む中、技術・経験・ノウハウを伝承するとともに、ICTの活用により、これらの〝技〟を「見える化」していくことが求められている。このように製造業ではデジタル技術の活用で業務の変革を進めていくことが喫緊の課題だ。

 住友ベークライトは、NECと共創し、静岡工場などの国内主力4工場内の装置の稼働情報などを、IoTを用いて可視化するとともに、AIが各工程の制御ルールを分析することで、従来難しかった機能性化学品のバッチ連続型生産ラインでのデジタル化を実現した。

 生産技術のデジタル化の特長として、①エッジコンピューティング領域ソフト「Edgecross」活用による通信規格の異なるデータの収集、②AI(NECの「インバリアント分析技術」を活用したデータ分析と異常の見える化、③AIを活用し、暗黙知を「見える化」した制御ルールの設定、などが挙げられる。

 新型コロナウイルスへの対応にもつながる3密防止の生産体制の確立は、今後海外拠点にも展開していく計画。さらに、住友ベークライトは、NECとの共創を通じて、ITとケミカルの両方に精通するITケミストの育成にも取り組んでいく。

 両社は今後、デジタルトランスフォーメーションが急速に進展する中、AI、IoTなどのデジタル技術を積極的に活用し、引き続き製造業のデジタル化を加速していく考えだ。

住友ベークライト静岡工場
住友ベークライト静岡工場