積水化学工業と日立製作所 材料開発におけるMI推進、協創を開始

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2022年9月22日

 積水化学工業と日立製作所はこのほど、MI(マテリアルズ・インフォマティクス)の推進に向け、協創を開始すると発表した。デジタル技術を駆使し、短期間で効率的に材料特性や知見を見出すことが可能なMIの推進に取り組み、新材料開発の加速や研究開発の効率化・高度化を目指す。日立の「ルマーダ」で展開される様々なソリューションのほか、先行研究として進める先進技術も幅広く活用し、積水化学の実業務においてその有用性を検証する。

MI 推進に向けた両社の協創

 MIとは、

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長瀬産業と日立 微生物による希少アミノ酸生産を開発

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2022年6月15日

 長瀬産業と日立製作所、日立プラントサービスはこのほど、微生物(スマートセル)を用いた希少アミノ酸「エルゴチオネイン(EGT)」をはじめとする有用物質の精密発酵プロセスの確立に向けた共同開発を開始した。

 スマートセルは、

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DICと日立製作所 樹脂製造の次世代プラント、協業を開始

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2022年1月18日

 DICと日立製作所はこのほど、IoTデータの利活用とデジタルツイン技術により、樹脂製品製造のバリューチェーン全体の最適化を図るスマートな次世代プラントの実現に向けて、本格的に協創を開始すると発表した。両社はまず、2024年までに、

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NEDO IoT向け新セキュリティ技術の普及を推進

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2021年11月11日

 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)とセキュアオープンアーキテクチャ・エッジ基盤技術研究組合(TRASIO)はこのほど、安全なIoT社会の実現に向けてセキュリティ技術の普及を図る「オープンコミュニティ powered by TRASIO」を設立した。

 IoT社会では、従来のクラウド集約型ではなくネットワーク末端で情報処理するエッジコンピューティングが必要で、膨大なデータの処理電力の劇的低減も求められる。NEDOは既存技術の延長線上にはない、高速化と低消費電力化を両立する技術確立を目指し「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」プロジェクトを進めている。

 一方、IoT機器を利用したサービス提供には、「提供サイドが想定する正規IoT機器」か「非正規IoT機器や正規IoT機器になりすました悪意のあるIoT機器」かを確実に判断し、正規の機器のみにサービスを提供する手段が必要だ。

 こうした中、日立製作所、エヌエスアイテクス、慶應義塾、産業技術総合研究所、セコムの5者はTRASIOを設立し、同プロジェクトの「革新的AIエッジコンピューティング技術」のなかの「セキュアオープンアーキテクチャ基盤技術とそのAIエッジ応用研究開発」を担当。昨年、オープンアーキテクチャ「RISC‐V(リスク・ファイブ)」を開発した。

 今回、これをベースに開発したセキュリティシステムの紹介や試使用、ハンズオン体験を図る場として、同オープンコミュニティを設立。RISC-Vセキュリティシステムの認知度を上げるとともに、あらゆるユーザーの意見を取り入れて開発成果の最大化を図る。今後、国内企業・法人などを対象にセミナーやフォーラム、活動報告会を通して新技術の解説や実応用ガイドの説明、RISC-Vの国際標準化に向けた活動を報告する。

三井化学と日立製作所 材料開発を高速化するMIの実証開始

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2021年6月29日

 三井化学と日立製作所は28日、日立が開発した人工知能(Ai)を活用したマテリアルズ・インフォマティクス(MI)技術を、実際の新材料開発に適用する実証試験を開始すると発表した。同実証試験に先立ち、日立の開発技術を三井化学が提供した過去の有機材料の材料開発データで検証したところ、高性能な新材料の開発に必要な実験の試行回数が従来のMIと比較し約4分の1に短縮できることを確認。両社は今年度中をめどに、新製品・素材開発に向けた同技術の導入・成果を検証する技術実証を行い、来年度から実用化を目指す考えだ。

従来技術との比較。少量の実験データでも高性能材料の化学式を自動生成できる深層学習技術
従来技術との比較。少量の実験データでも高性能材料の化学式を自動生成できる深層学習技術

 新製品の開発は事業活動の要となるものの、開発までには課題抽出、基礎研究から、スケールアップといった実証実験など、多大な時間とコストを伴う。今回の実証を通じて、三井化学が過去から蓄積している膨大な開発に関する知見と日立が提供するデジタル技術とを融合することで、新製品開発に掛かる時間・コストの大幅な削減が期待されている。

 日立は、AIやシミュレーション技術などを活用して新材料を探索するMIの高度化に向け、これまで大量の実験データを必要としていた有機材料開発に、少量の実験データでも高性能な新材料の候補化合物(化学式)を発案することができる深層学習技術を新たに開発した。

 その特長は①「入れ子型」AIと、②高性能な化合物の生成を加速する成分調整方式。①では、大規模なオープンデータ(化学式を文字列で表現したデータ群)で学習したAIの内側に、実験データで学習したAIを埋め込む入れ子型構造により、少ない実験データでも新材料開発に活用できる。また②では、外側のAIで文字情報である化学式を一度数値情報に変換し、内側のAIでこの数値情報から性能に影響する成分を分離・調整することで、高性能な化合物を表現する数値情報を新たに作成。さらにそれを再び化学式に変換し直すことで高性能な化学式を高確率で生成し、実験回数を削減する。

 三井化学は今後、DXを通じた社会課題解決のため、革新的な製品やサービス、ビジネスモデルを迅速に創出し社会に提供していく。一方、日立はDXを加速させる同社の「Lumada(ルマーダ)」ソリューションである「材料開発ソリューション」に、今回実証する高速化技術のラインアップ化・水平展開を図る。両社は素材開発の協創を推進し、持続可能な社会の実現に貢献していく。

NEDOなど スロベニアの電力制御実証事業で最優秀賞

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2020年9月14日

 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)はこのほど、日立製作所、スロベニア国営送電事業者ELESとともにスロベニアで推進するスマートコミュニティ実証事業の功績と将来の有望性が認められ、国際エネルギー機関(IEA)傘下のISGAN(国際スマートグリッド・アクション・ネットワーク)が運営する「ISGAN Award 2020」の最優秀賞を受賞したと発表した。

 同賞は、26の国と地域の政府・研究機関・産業界の枠組みがスマートグリッドの取り組みを表彰するもので、今年で6回目。国際的に高く評価されたことを示し、NEDOおよび日本企業の最優秀賞受賞は初めて。

 受賞事業は2016~19年の第1フェーズでは、スロベニアの複数の配電会社が利用できるクラウド型統合DMS(配電制御システム)を開発し、初期投資と保守費用を削減。また電圧変動を緩和する電圧最適化機能で再生可能エネルギーの大量導入を可能にし、停電時間を最小化する配電系統の事故復旧支援機能、電力需要ピークを抑制するデマンド・レスポンス機能などの高付加価値機能を実装し、その有効性を実証した。

 2018~21年の第2フェーズでは、同事業で開発した高度エネルギー管理の多機能クラウド型AEMS(高度エネルギー管理システム)と需要家側の蓄電池、BEMS(ビル用管理システム)、HEMS(家庭用管理システム)などを連携させ、系統事故時の自立運転、送電事業者への調整力提供、瞬時電圧低下対策などの機能を、第1フェーズとは別の配電会社2社の協力で実証し、大口需要家と電力小売事業者向けのエネルギーサービス事業の確立を目指す。

 今後、日立製作所とELESは第1フェーズの結果をもとに、クラウド型DMSのサービス提供型ビジネスモデルや実証エリア以外への普及展開を進める。第2フェーズは、実証機器の基本設計・製造は終え、据え付け・運転など事業の本格化を計画。特に事故時自立運転は、自然災害による被害甚大化に対する電力ネットワーク強靭化の技術として注目され、早期の社会実装が期待される。

実証事業のイメージ
実証事業のイメージ

ダイキンと日立 生産・販売の立案・実行支援を自動化

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2020年7月30日

 ダイキン工業と日立製作所はこのほど、日立グループのSCM(サプライチェーンマネジメント)最適化シミュレーション技術により、ダイキンの化学事業の需要変動に即応する最適な生産・販売計画の立案・実行支援ソリューションを実用化したと発表した。

 モノづくりプロセスの革新を目指した両社の協創の成果。複数の製造・販売拠点の需給バランスに基づき、利益、売上、キャッシュフローなどの重要業績指標(KPI)を最大化する製造・販売施策シナリオや生産計画を自動で提示し、迅速な意思決定や急激な需要変化にも対応する。

 需要の急激な変動は、生産の遅延や欠品による機会損失や過剰生産など、サプライチェーン全体に影響する。化学品は需要変動が激しくかつ多品種生産であり、製造から販売までの部門間調整による状況に応じた製造・販売施策、生産計画立案と迅速なアクションが重要となる。

 さらに海外の製造・販売拠点での販売価格や販売・生産量、設備稼働率、生産能力、関税など膨大なパラメータを販売先や製品ごとに考慮し、経営視点でKPIの最大化に向けた製造・販売施策や生産計画を立案するには膨大な時間と経験・ノウハウが必要である。

 ダイキンは、フッ素化学製品のグローバル5製造拠点、9販売拠点、数百品目を対象に、先月から同ソリューションの本格運用を開始。どの製品を、どの拠点で、どれだけ生産し、どこで販売するかといった製造・販売施策立案のために、従来の約60倍のパターンを短時間で作成。それらを定量的にシミュレーションすることにより合意形成が迅速化し、意思決定までの時間を約95%短縮できた。製造・販売施策のタイムリーな立案と迅速な意思決定が可能になるとともに、顧客起点のSCM施策や事業計画の検討・実行に一層注力できるようになった。

 今後、ダイキンは他の化学品へ適用を拡大するとともに、製造現場データとの連係で、タイムリーで高精度な分析と経営判断につなげていく計画だ。日立は、この協創で培ったノウハウ・技術を活用し同社ソリューション技術「Lumada」の製造業向けソリューションとしてグローバルに事業展開していく。

 

帝人 日立製作所との協創を開始 新素材の研究開発でDXを推進

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2020年7月28日

 帝人はこのほど、新素材の研究開発でのデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進に向けて、日立製作所との協創を開始すると発表した。

 帝人は中期経営計画の中で、イノベーション創出基盤の強化による事業機会創出の加速を掲げている。デジタル技術の活用はその重要施策であり、新素材の研究開発についてもデジタル技術を駆使して多様性・生産性・創造性を高め、研究開発力の強化を図っている。

 こうした中、同社は固有の研究開発プロセスにまで踏み込み、進化し続けるデジタル技術を幅広く活用する仕組みを構築するため、ICT分野で先進の技術群をもつ日立製作所との協創を開始することを決定。この取り組みによって研究開発のDX化を進め、データの可視化と予測に基づく新しい研究開発スタイルへの転換を図り、新たな知見の獲得や新素材の迅速な探索を可能とするなど、新素材や複合化素材の開発で、さらなる多様化・効率化・高度化を目指す。

 具体的には、①マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の活用を加速することにより、研究開発の高速化と高度化、さらに新たな発想を創出、②社内外の技術情報や特許情報を単語抽出AIで統合データベースに自動蓄積し、社内で共用することにより、研究開発をより進展させる情報基盤を強化、③R&Dポータルサイトを構築し、統合データベースに蓄積された情報や各部署の技術の見える化により人や組織の連携を活性化することで開発スピードを向上、などの実現を目指す。

 帝人グループは、多彩な高機能素材技術を活用し、社会と顧客のニーズに応え、新たな製品を送り出してきた。これからも、先進的なデジタル技術と様々なデータを駆使することにより、新素材の開発を加速し、長期ビジョンである「未来の社会を支える会社」の実現に向けて、社会に価値ある新たなソリューションを提供し続けていく考えだ。

産総研と日立 新たな移動体データ記述形式、国際標準仕様に

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2020年6月30日

 産業技術総合研究所(産総研)と日立製作所はこのほど、人や自動車などの移動体の位置・時間情報を表す新たな移動体データ形式「MF‐JSON形式」を地理空間情報の国際標準化団体(OGC)に共同で提案し、国際標準仕様として採択されたと発表した。

 人や自動車など様々な移動体の動的な空間情報を一体的に記録することで、移動データの流通・利用の促進に貢献する。通信技術やGPSなどのセンサ技術の発展で、人やモノなどの移動体の時間によって変化する位置情報(移動データ)の収集は容易になった。

 移動データを流通し共有することは、自動運転や防災、公衆衛生対策などに重要であるが、移動データの標準的な交換形式が無くシステムごとにデータ形式が異なるため、システム間の円滑なデータ連携に問題があった。

 今回採択された「MF‐JSON形式」は、既存のOGCデータ交換形式の問題点を改善したもので、6月に公開された。XML形式よりデータ記述量が少なく、CSV形式より多様な移動体を記述可能。3次元形状の物体移動データを簡潔に記述でき、ウェブ環境で利用しやすくなった。

 GPSからの人流データ(点形状)、道路交通渋滞情報(線形式)、洪水浸水区域の拡大(面形状)、自動車の走行(立体形状)などの動的な地理空間情報に加えて、気温、カメラ画像、速度センサなどから得られる時系列データを、移動体の動的な属性情報として一体的に記述できる。

 このように多様な移動体情報をより高精度に共有・利用できるため、人々の移動状況や密接度などの時間的・空間的な分析に即したマイクロマーケティングやロボットを利用した災害時の効率的な避難誘導、細街路を活用する超小型車両交通システムなど、新たなサービスへの応用が期待される。

 今後は、自動運転や移動ロボット、ドローンなどの安全・安心な移動の支援に加え、工場・倉庫の作業員の作業改善、公共施設・駅構内の混雑緩和などの移動データの時空間パターン分析のサービスインターフェースに関して、国際標準化を図る考えだ。

NEDO 南アフリカ共和国で低環境負荷型海水淡水化システムを実証

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2020年3月13日

 NEDOと日立製作所はこのほど、南アフリカ共和国ダーバン市で海水淡水化・水再利用統合システムの実証運転を開始したと発表した。

 実証事業では、NEDOの国内実証事業で確立した同システム「RemixWater」を基に、排水(下水を再生処理する過程で排出される水)を用いて海水を希釈し塩分濃度を下げることで、従来の海水淡水化システムで必要だった高圧ポンプ(6~7MPa)を中圧ポンプ(3~4MPa)に置き換え、日量6250tの飲料水を生産可能な実証設備を構築し、従来比30%以上の消費電力削減を目指す。

 また、海水淡水化については、塩分濃度が高い濃縮海水の排出による周辺海洋環境への影響が問題となっているが、同事業で実証するシステムでは希釈した海水を淡水化することにより排水の塩分濃度を海水と同程度とし、海洋環境への負荷低減につなげる。

 NEDOでは将来的に、深刻な水不足に直面している南アフリカをはじめ、水不足が深刻な地域への同技術の普及を含めた水インフラ整備や産業発展への貢献につなげていく。

 日立は同様に、実証事業を契機として、水資源が不足する国・地域に対して同システムをはじめとする先進の水環境ソリューションの提案を進め、引き続き水インフラの整備や課題解決に取り組み、SDGsの達成に寄与していく考えだ。