2022年03月10日

三菱ガス化、プラント腐食配管検査にAI技術導入

【カテゴリー】：行政/団体 【関連企業・団体】：三菱ガス化学

三菱ガス化学は10日、AIベンチャーの ABEJA（本社：東京都港区、岡田 陽介CEO）と協業して、AI と人との協調によりオペレーションを遂行する「Human in the Loop Machine Learning」（人間参加型機械学習）を適用したプラント腐食配管の外観検査システムを構築し、今年1月から新潟工場で運用開始したと発表した。 　また、両社は1月に「Human in the Loop Machine Learning」を活用したプラント運転に関連する発明について、共同で特許出願した。 　三菱ガス化学は、現行中計（Grow UP 2023）初年度の2021年から、デジタル技術を使った生産部門や間接部門の業務効率化と最適化を図る「SMART MGC」プロジェクトをスタートさせた。生産部門では従来手法では実現が難しかった、高度な安定・安全操業を目指す「SMART FACTORY」の実現に着手した。工場の業務革新の一つとして、AI を用いた同テーマは重要な取り組みと位置付けている。 　新潟工場の化学プラント配管の外部腐食検査はこれまで、運転担当者が腐食配管の画像を撮影し、保守担当者がこれを目視して対策を判断していた。腐食配管の見逃しは重大な事故につながるおそれがある。このため撮影画像は膨大な枚数になり、保守担当者の負荷も大きかった。 　 　そこで画像の処理判断に AI を活用することにし、ABEJAと共同で AI を用いた画像診断技術の開発に着手した。 　まず、熟練者が腐食度合いを判定する方法を標準化し、AI モデル構築のための指標化を行った。 　 　生産現場では、データが不十分だったり、発生する問題の定義があいまいだったりすることが AI 実装の課題の一つとなっているがが、両社はこの課題に対応するため、人が AI の精度を補完し、ともにシステムを成長させることで実運用できるよう、「Human in the Loop Machine Learning」のアプローチを盛り込んだ。 　 　具体的には、運転担当者が腐食画像を撮影し、AI は腐食箇所の特定と腐食度合いの判定を行い、AI の判定結果が間違っていたら保守担当者（熟練者）が修正し、AI が再学習を行う方法をとる。 　同システム運用の開始により、新潟工場での検査業務にかかる作業量を約 50％省力化できた。なお、同システムの運用に当たり（一社）社会実装推進センターの産業保安高度化推進事業費補助金事業に採択された。今後も引き続きAI モデルの改善を図っていく方針だ。 　 ニュースリリース https://www.chem-t.com/fax/images/tmp_file1_1646892993.pdf