事例の概要
| 企業 | 三菱ケミカル株式会社 東海事業所 |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 化学 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | AIエージェント・プラットフォーム |
| 使われた技術 | 日立のHMAX Industryの設備故障診断AIエージェント（P&ID・設備図面のナレッジグラフ化、保全記録、STAMP等に基づく故障原因分析プロセス） |
| 関連する製品・サービス | HMAX Industry（株式会社日立製作所） |
成果
取り組みの内容
化学プラントは高温・高圧で有害な物質も扱うため、設備のトラブルの原因を素早く正確に特定することが安全と操業の両面で欠かせません。原因の特定には、配管や計装の構成、過去の保全の記録、プロセスの知識を組み合わせて考える必要があり、熟練した技術者に頼る部分が大きくなっています。
日立と三菱ケミカルは2025年12月、三菱ケミカルの東海事業所（四日市）で、日立のHMAX Industryの設備故障診断AIエージェントを使った共同検証を始めました。P&ID（配管計装図）や設備図面をナレッジグラフにし、保全記録と、STAMPなどに基づく日立独自の故障原因分析の手順を学習させます。日立はプロセス産業への適用は初めてとしています。
検証は、熟練技術者と同等以上の速さと正確さで故障原因を特定できるかを確認するもので、発表時点で成果の数値はありません。今後は運転・安全管理に特化したエージェントや、複数のエージェントを連携させる技術も開発する予定です。
プロセス産業では、組立産業より設備間のつながりが複雑で、配管計装図の構造化が診断の質を左右します。
この事例から読み取れること
- P&IDのような図面を構造化して参照させることが、プロセス産業での故障診断エージェントの出発点になると当サイトは見ています
- 熟練者と同等以上かを検証の基準に置いている点は、エージェントの評価方法として参考になります
- 高温・高圧の現場では、エージェントの提示を人が確認して判断する分担を前提に設計する必要があります
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
