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6/1 デジタルツイン導入によるプロセス最適化手法、実装設計の基本および 導入事例とその効果
| イベント名 | <製造加熱プロセスのDX低炭素化に挑戦しませんか？> デジタルツイン導入による プロセス最適化手法、実装設計の基本および 導入事例とその効果 |
|---|---|
| 開催期間 |
2023年06月01日（木）
10:00～17:10 |
| 会場名 | 受講可能な形式：【会場受講】のみ |
| 会場の住所 | 東京都千代田区神田駿河台3-2-11 |
| 地図 | https://www.science-t.com/hall/16432.html |
| お申し込み期限日 | 2023年05月31日（水）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
<製造加熱プロセスのDX低炭素化に挑戦しませんか？>
デジタルツイン導入による
プロセス最適化手法、実装設計の基本および
導入事例とその効果
受講可能な形式：【会場受講】のみ
本セミナーでは、産業系製造加熱プロセスにおいてデジタルツイン構築に興味を有する方々を対象として、デジタルツインの概要とモデルの種類および特徴、デジタルツイン構築に用いるセンサーデータ基盤とプロセスシミュレータの基礎と応用事例、さらに製造プロセスにおけるデジタルツイン導入事例を通して、具体的なプロセスシミュレーションの活用法、CO2削減への活用法を3名の講師が解説します。
＜対象＞
・製造加熱プロセスを有している企業のエンジニア
・加熱装置を製造している企業の研究開発担当者
・加熱プロセスを扱うエンジニアリング会社のエンジニア
・プロセスモニタリング計測器を製造している企業の研究開発担当者
・PI Systemを既に導入している企業のエンジニア
・プロセスシミュレーターに関心のある方
・加熱装置を製造している企業の研究開発担当者
・加熱プロセスを扱うエンジニアリング会社のエンジニア
・プロセスモニタリング計測器を製造している企業の研究開発担当者
・PI Systemを既に導入している企業のエンジニア
・プロセスシミュレーターに関心のある方
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講師 |
オープンニングリマークス (10:00～10:10)
排熱発電コンソーシアム
第1部 プロセス産業におけるDXとデジタルツイン (10：10～11:55)
京都大学 情報学研究科 教授 加納 学 氏
[プロフィール]
1992年、京都大学工学部化学工学科卒業。1994年、京都大学大学院工学研究科化学工学専攻修了。1994〜2012年、同専攻にて助手、助教授、准教授。2012年から現職。大学院在学時から、プロセスシステム工学、プロセスデータ解析、プロセス制御などの研究に従事。
1992年、京都大学工学部化学工学科卒業。1994年、京都大学大学院工学研究科化学工学専攻修了。1994〜2012年、同専攻にて助手、助教授、准教授。2012年から現職。大学院在学時から、プロセスシステム工学、プロセスデータ解析、プロセス制御などの研究に従事。
第2部 プロセスシミュレーションによる運転デジタルツイン構築及び活用例
(13:00～14:25)
アヴィバ(株) アカデミックセグメント・アカデミックサクセスマネージャー 山田 豊 氏
アヴィバ(株) アカデミックセグメント・アカデミックサクセスマネージャー 山田 豊 氏
第3部 設計／開発におけるプロセスシミュレーションの活用（14:30～15:55）
プラントデジタルエックス(株) シニアコンサルタント 工藤 友佑 氏
プラントデジタルエックス(株) シニアコンサルタント 工藤 友佑 氏
第４部 ケーススタディ・ディスカッション (16:10～17:10)
京都大学 情報学研究科 教授 加納 学 氏
アヴィバ(株) アカデミックセグメント・アカデミックサクセスマネージャー 山田 豊 氏
プラントデジタルエックス(株) シニアコンサルタント 工藤 友佑 氏
京都大学 情報学研究科 教授 加納 学 氏
アヴィバ(株) アカデミックセグメント・アカデミックサクセスマネージャー 山田 豊 氏
プラントデジタルエックス(株) シニアコンサルタント 工藤 友佑 氏
| セミナー趣旨 |
2030年に2013年比46%削減」「2050年までにカーボンニュートラル」といったCO2削減対策を製造部門で積極的に検討しなければならない昨今、その実現には「製造プロセス全体の自動化取組み」が必要であると言われている。その実現に向けた有力手法として、所望な製品品質のための最適運転条件を検討できるオペレーショナル・テクノロジー(OT)手法である「製造プロセスにおけるデジタルツイン技術の構築」がある。しかしながら、「製造プロセス全体の自動化」「デジタルツイン構築」と言っても、取組むべき開発要素は多岐に渡り、例えば、製造プロセスごとの最適な運転条件の導出やプロセス全体の最適化、品質の安定化、加えて、オペレーターの作業効率向上、熟練者の制御操作手法の継続性、複数事業所での同一品質確保性などがある。さらには、「製造プロセス全体の自動化」という観点からは、最終製品の製造プロセスノウハウを持つメーカーと製造機器を製造するメーカー間で共通のプラットフォームで議論をする必要があるなど「デジタルツイン構築」には各々要素技術を有するプレーヤーによる"餅は餅屋"的な各々専門企業による水平展開型バリューチェーンの下で導入推進していくことが有効な手段の一つと考えられる。
これまで「製造プロセスにおけるデジタルツイン導入」は石油・化学プロセス系で多く取組まれてきた。これは、実プロセス設定やモニタリングデータが豊富に取得されている点や、実データを反映した理論モデルや統計分析モデルの構築により高精度な化学反応予測モデルの導出が可能であったことによる。他方、産業系製造加熱プロセス(パルプ紙業、窯業土石、化学、非鉄金属、食品など)や焼却清掃系では、多くの企業がデジタルツイン導入に着手し始めた黎明期状態であり、特に製造加熱システムでの導入事例は少ないことに鑑み、今後の「製造加熱プロセスへのデジタルツイン導入」取組みに向けては、協働・協創・連携的な視点の取組みが有効であると考える。「製造加熱プロセスにおけるデジタルツイン導入」は、最適な運転条件を導出することで生産性が高まることに加え製造面での高品質化・高効率化、またCO2排出量の削減にも貢献できることが石油・化学工業系の先行事例で示されており、今後製造加熱プロセス分野においても積極的な導入検討の流れに向かうのは必然と考えられる。
本セミナーでは、産業系製造加熱プロセスにおいてデジタルツイン構築に興味を有する方々を対象として、デジタルツインの概要とモデルの種類および特徴、デジタルツイン構築に用いるセンサーデータ基盤とプロセスシミュレータの基礎と応用事例、さらに製造プロセスにおけるデジタルツイン導入事例を通して、具体的なプロセスシミュレーションの活用法、CO2削減への活用方を見ていく。
これまで「製造プロセスにおけるデジタルツイン導入」は石油・化学プロセス系で多く取組まれてきた。これは、実プロセス設定やモニタリングデータが豊富に取得されている点や、実データを反映した理論モデルや統計分析モデルの構築により高精度な化学反応予測モデルの導出が可能であったことによる。他方、産業系製造加熱プロセス(パルプ紙業、窯業土石、化学、非鉄金属、食品など)や焼却清掃系では、多くの企業がデジタルツイン導入に着手し始めた黎明期状態であり、特に製造加熱システムでの導入事例は少ないことに鑑み、今後の「製造加熱プロセスへのデジタルツイン導入」取組みに向けては、協働・協創・連携的な視点の取組みが有効であると考える。「製造加熱プロセスにおけるデジタルツイン導入」は、最適な運転条件を導出することで生産性が高まることに加え製造面での高品質化・高効率化、またCO2排出量の削減にも貢献できることが石油・化学工業系の先行事例で示されており、今後製造加熱プロセス分野においても積極的な導入検討の流れに向かうのは必然と考えられる。
本セミナーでは、産業系製造加熱プロセスにおいてデジタルツイン構築に興味を有する方々を対象として、デジタルツインの概要とモデルの種類および特徴、デジタルツイン構築に用いるセンサーデータ基盤とプロセスシミュレータの基礎と応用事例、さらに製造プロセスにおけるデジタルツイン導入事例を通して、具体的なプロセスシミュレーションの活用法、CO2削減への活用方を見ていく。
| セミナー講演内容 |
第1部 プロセス産業におけるDXとデジタルツイン
経済産業省のものを含めて、国内外のレポートを参照しつつ、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）やデータ活用の取り組み状況について概説する。さらに、製造現場におけるDXを成功させるための鍵となるデジタルツインやデータ活用について、企業との共同研究の成果を中心に、具体的な事例を紹介する。例えば、リアルタイムには測定できない製品特性を予測する仮想計測技術（ソフトセンサー、バーチャルメトロロジー）、その予測値に基づく製品特性の推定制御、転移学習によるデータ不足への対応、物理モデルやグレイボックスモデル（物理モデルと統計モデルのハイブリッドモデル）による運転支援などであり、いずれも大きな生産性向上に結び付いたものである。
１．製造DXの現状
1.1 DXとは
1.2 製造業におけるDXの取り組み
1.3 課題
２．プロセス産業におけるDX実施例
2.1 仮想計測技術（ソフトセンサー、バーチャルメトロロジー）
2.2 製品特性の推定制御
2.3 転移学習を用いた製品品質予測制御
2.4 グレイボックスモデルの構築と運転支援
2.5 デジタルツインの構築と運転支援
３．データ活用・AI活用の現状
3.1 データ活用の課題
3.2 成否を決める要因
3.3 人材育成
４．まとめ
□ 質疑応答 □
<受講によって得られる知識・ノウハウ>
・製造業DXの現状
・デジタルツインの構築方法
・製造現場におけるDX実施事例およびデジタルツイン活用事例
第2部 プロセスシミュレーションによる運転デジタルツイン構築及び活用例
デジタルツインを進めたいものの、どこから手をつければ良いのか分からない、データをどのように保持し、活用していけば良いのか分からないといったご相談を受けることも多くあるが、設計から運転・保守まで、プラントライフサイクル全般にわたるデジタルツインの実現は、ここ数年の技術の進歩により遠い未来の物語では無くなってきている。
本講演では、AVEVA社のPI Systemを中核としたデジタルツイン構築について、特に運転デジタルツイン達成に必要な要素技術をご紹介する。データ基盤としてのPI Systemを十分に活用し、センサーデータの足りない部分を第一原理に基づくプロセスシミュレーターで求めることにより、生データを眺めるだけでは得られない新たな知見を得ることができる。特に排熱プロセスにはまだ可視化できていない部分も多く、デジタルツインの実現が切望されている。本講演がデジタルツイン実現に向けた第一歩のきっかけとなれば幸いである。
１．会社紹介
1.1 AVEVAの会社概要
1.2 運転/設計デジタルツインに向けたAVEVAポートフォリオの全体像
２．データ基盤としてのPI System
2.1 データの収集、保持
2.2 データの構造化
2.3 データの可視化
３．プロセスシミュレーションによる運転デジタルツイン構築
3.1 プロセスシミュレーションとは？
3.2 AVEVA Process Simulationについて
3.3 データヒストリアンとの連携、データの前処理について
3.4 データリコンシリエーションについて
４．デジタルツインの活用例
4.1 運転最適化事例
4.2 海外事例：異常予知ソリューションとの併用
５．まとめ
□ 質疑応答 □
<受講によって得られる知識・ノウハウ>
・デジタルツインに向けたデータインフラ構築に必要な要素
・プロセスシミュレーションの概要、役割
・データリコンシリエーションによるプラント内の可視化
・運転デジタルツイン構築に必要な要素
・異常予知ソリューションとの連携
第３部 設計／開発におけるプロセスシミュレーションの活用
プロセスシミュレーションは主に石油・化学業界での活用から発展してきたが、昨今の脱炭素化を中心とした技術の開発・導入があらゆる業界を取り巻いている状況においてはその活用場面が圧倒的に増えている。計算科学は専門的な技術という印象が根強いものであったが、昨今の状況から誰もが使える技術に近づこうと開発も進んでいる。
本講演ではプロセスシミュレーションの得意とする「見える化」、「ケーススタディー」が主に設計や開発の場面にて何が見える化できるか、どのように活用されるか、どのように取り組むことでフィードバックを得ることができるかを、実例も交えながらご紹介する。プロセスシミュレーションを活用することで、エネルギー・熱の収支／効率、CO2排出量、コストなどあらゆる企業活動・研究開発において重要な数値が見える化できる。本講演がデジタルツイン／プロセスシミュレーションの一歩目を踏み出そうとしている方、設計・開発の現場で困っている方の一助になれば幸いである。
１．会社紹介（プラントデジタルエックス株式会社）
２．プロセスシミュレーションを活用した見える化
2.1 設計／開発における活用シーン
2.2 熱収支 - 入熱、排熱、放熱
2.3 CO2排出量
2.4 ランニングコスト／建設費
2.5 ケーススタディー／最適化の検討方法
３．活用事例
3.1 最適化検討（エネルギーネットワークなど）
3.2 脱炭素技術関連の検討事例
４．まとめ
□ 質疑応答 □
<受講によって得られる知識・ノウハウ>
・シミュレーションを活用したケーススタディー
・プロセスにおける熱収支とその計算方法
・プロセスにおけるCO2見える化
・エネルギー／CO2ネットワークの最適化
・開発／設計におけるプロセスシミュレーションの活用方法・アウトプットの出し方
第４部 ケーススタディ・ディスカッション
ここでは、受講者の皆様からの質問や意見を募りながら、デジタルツイン導入にあたって何が難しいか？デジタルツイン導入にあたってどんな連携が必要か？等をテーマにこれまで登壇した３名の講師と受講者でディスカッションを行う予定です。
経済産業省のものを含めて、国内外のレポートを参照しつつ、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）やデータ活用の取り組み状況について概説する。さらに、製造現場におけるDXを成功させるための鍵となるデジタルツインやデータ活用について、企業との共同研究の成果を中心に、具体的な事例を紹介する。例えば、リアルタイムには測定できない製品特性を予測する仮想計測技術（ソフトセンサー、バーチャルメトロロジー）、その予測値に基づく製品特性の推定制御、転移学習によるデータ不足への対応、物理モデルやグレイボックスモデル（物理モデルと統計モデルのハイブリッドモデル）による運転支援などであり、いずれも大きな生産性向上に結び付いたものである。
１．製造DXの現状
1.1 DXとは
1.2 製造業におけるDXの取り組み
1.3 課題
２．プロセス産業におけるDX実施例
2.1 仮想計測技術（ソフトセンサー、バーチャルメトロロジー）
2.2 製品特性の推定制御
2.3 転移学習を用いた製品品質予測制御
2.4 グレイボックスモデルの構築と運転支援
2.5 デジタルツインの構築と運転支援
３．データ活用・AI活用の現状
3.1 データ活用の課題
3.2 成否を決める要因
3.3 人材育成
４．まとめ
□ 質疑応答 □
<受講によって得られる知識・ノウハウ>
・製造業DXの現状
・デジタルツインの構築方法
・製造現場におけるDX実施事例およびデジタルツイン活用事例
第2部 プロセスシミュレーションによる運転デジタルツイン構築及び活用例
デジタルツインを進めたいものの、どこから手をつければ良いのか分からない、データをどのように保持し、活用していけば良いのか分からないといったご相談を受けることも多くあるが、設計から運転・保守まで、プラントライフサイクル全般にわたるデジタルツインの実現は、ここ数年の技術の進歩により遠い未来の物語では無くなってきている。
本講演では、AVEVA社のPI Systemを中核としたデジタルツイン構築について、特に運転デジタルツイン達成に必要な要素技術をご紹介する。データ基盤としてのPI Systemを十分に活用し、センサーデータの足りない部分を第一原理に基づくプロセスシミュレーターで求めることにより、生データを眺めるだけでは得られない新たな知見を得ることができる。特に排熱プロセスにはまだ可視化できていない部分も多く、デジタルツインの実現が切望されている。本講演がデジタルツイン実現に向けた第一歩のきっかけとなれば幸いである。
１．会社紹介
1.1 AVEVAの会社概要
1.2 運転/設計デジタルツインに向けたAVEVAポートフォリオの全体像
２．データ基盤としてのPI System
2.1 データの収集、保持
2.2 データの構造化
2.3 データの可視化
３．プロセスシミュレーションによる運転デジタルツイン構築
3.1 プロセスシミュレーションとは？
3.2 AVEVA Process Simulationについて
3.3 データヒストリアンとの連携、データの前処理について
3.4 データリコンシリエーションについて
４．デジタルツインの活用例
4.1 運転最適化事例
4.2 海外事例：異常予知ソリューションとの併用
５．まとめ
□ 質疑応答 □
<受講によって得られる知識・ノウハウ>
・デジタルツインに向けたデータインフラ構築に必要な要素
・プロセスシミュレーションの概要、役割
・データリコンシリエーションによるプラント内の可視化
・運転デジタルツイン構築に必要な要素
・異常予知ソリューションとの連携
第３部 設計／開発におけるプロセスシミュレーションの活用
プロセスシミュレーションは主に石油・化学業界での活用から発展してきたが、昨今の脱炭素化を中心とした技術の開発・導入があらゆる業界を取り巻いている状況においてはその活用場面が圧倒的に増えている。計算科学は専門的な技術という印象が根強いものであったが、昨今の状況から誰もが使える技術に近づこうと開発も進んでいる。
本講演ではプロセスシミュレーションの得意とする「見える化」、「ケーススタディー」が主に設計や開発の場面にて何が見える化できるか、どのように活用されるか、どのように取り組むことでフィードバックを得ることができるかを、実例も交えながらご紹介する。プロセスシミュレーションを活用することで、エネルギー・熱の収支／効率、CO2排出量、コストなどあらゆる企業活動・研究開発において重要な数値が見える化できる。本講演がデジタルツイン／プロセスシミュレーションの一歩目を踏み出そうとしている方、設計・開発の現場で困っている方の一助になれば幸いである。
１．会社紹介（プラントデジタルエックス株式会社）
２．プロセスシミュレーションを活用した見える化
2.1 設計／開発における活用シーン
2.2 熱収支 - 入熱、排熱、放熱
2.3 CO2排出量
2.4 ランニングコスト／建設費
2.5 ケーススタディー／最適化の検討方法
３．活用事例
3.1 最適化検討（エネルギーネットワークなど）
3.2 脱炭素技術関連の検討事例
４．まとめ
□ 質疑応答 □
<受講によって得られる知識・ノウハウ>
・シミュレーションを活用したケーススタディー
・プロセスにおける熱収支とその計算方法
・プロセスにおけるCO2見える化
・エネルギー／CO2ネットワークの最適化
・開発／設計におけるプロセスシミュレーションの活用方法・アウトプットの出し方
第４部 ケーススタディ・ディスカッション
ここでは、受講者の皆様からの質問や意見を募りながら、デジタルツイン導入にあたって何が難しいか？デジタルツイン導入にあたってどんな連携が必要か？等をテーマにこれまで登壇した３名の講師と受講者でディスカッションを行う予定です。
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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