自動機械学習を適用したソフトセンサ技術で、選択率の予測モデルを構築。プロセス制御の最適化を可能にし、コスト削減・生産力向上を実現
化学製造業におけるソフトセンサ技術の適用事例。化学製品の製造工程において、水添反応の触媒再生操作を、スケジュール見合いで実施していましたが、作業負荷の増加と触媒塔の切替コストの課題がありました。そこで、ソフトセンサ技術を用いて、選択率の将来値予測モデルを構築、触媒性能指標の推定を可能にし、再生頻度の最適化したことで、生産力向上を実現しました。
基本情報適用事例 ソフトセンサ技術によるプロセス制御の最適化
関連：ソフトセンサ技術（推算用モデル式構築/演算ツール）
ソフトセンサー向け推算用モデル式構築/演算ツール。業界で初めてモデル生成の過程に自動機械学習を適用、製造現場でのサンプリングなど、短時間、定周期で計測しにくい目的値を自動で連続推定、データなどの見える化を実現。化学、鉄鋼、⾷品、製薬分野の「操業」「設備管理」「エネルギー利用」の最適化をサポートします。
| 用途／実績例 | ［導入以前の課題］ 水添反応触媒は徐々に性能が低下するため、適宜触媒再生操作を行う必要がある。 現状、触媒再生 はあらかじめ決められたスケジュールに基づいて行っているが、作業負荷の低減と触媒塔の切り替 えコストに課題があり、触媒性能指標見合いとすることで再生頻度を最適化する必要があった。 ［導入効果］ 選択率の将来値予測モデルの構築により、触媒性能を指標とした再生頻度の最適化ができた。触媒 寿命延長によるコストダウンと、切り替えの無駄な時間を解消することで、生産力を向上すること ができた。実測値の傾向を捉えたモデル構築が可能で、実運転への活用を推進していく。 |
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カタログ適用事例 ソフトセンサ技術によるプロセス制御の最適化
取扱企業適用事例 ソフトセンサ技術によるプロセス制御の最適化
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富士電機株式会社 パワエレ営業本部 産業ソリューション統括部
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