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第5回プラント建設工事雑学講座

投稿日 2025年4月15日

皆さんこんにちは！
井上工業株式会社、更新担当の中西です。

シリーズ第5回は、**「デジタル化が変えるプラント保全 ～デジタルツインとAI予測保全の活用法～」**をお届けします。最新のデジタル技術を活用することで、プラントの安定稼働とコスト削減を同時に実現できます。それでは早速、ポイントを見ていきましょう！

1. デジタルツインとは？

デジタルツインは、プラント設備の“もう一つの分身”ともいえる仮想モデルです。実際の稼働データをリアルタイムに反映し、設備の状態を仮想空間で再現・解析できます。

  • 導入メリット

    • 稼働状況の可視化：温度・圧力・振動などを一元管理

    • シミュレーション：改造・更新前に動作検証が可能

    • 異常予測：不具合発生の兆候を早期に検知

2. AI予測保全の基本

AI予測保全は、センサーで収集した膨大な運転データを機械学習で解析し、故障の予兆を予測する手法です。

  1. データ収集

    • 振動、温度、流量、電流値などをIoTセンサーでリアルタイム取得

  2. データ前処理

    • 外れ値除去や欠損補完で、AIが学習しやすいデータを整備

  3. モデル構築

    • 過去の故障事例を教師データとして機械学習モデルをトレーニング

  4. 予測・アラート

    • 異常値をリアルタイムに検知し、交換・点検時期をアラート

3. 導入ステップと注意点

ステップ 内容 ポイント
① 現状評価 設備の稼働データ量・品質をチェック センサー設置箇所と通信環境を確認
② 小規模パイロット 代表設備でテスト運用し、効果を検証 期間は3～6ヶ月が目安
③ 全面展開 全プラントに拡張し、運用体制を整備 運用マニュアルと教育研修を同時実施
④ 継続的チューニング モデル精度向上のため、定期的に再学習・検証 運転条件変更時は再学習が必須

4. 成功事例のご紹介

  • 事例1：圧力容器の早期異常検知
    デジタルツイン上で微小な振動異常をシミュレーション。実機稼働前に問題箇所を特定し、未然に交換を実施。

  • 事例2：ポンプの運転最適化
    AIモデルが最適流量を常時提案。エネルギー消費を10％削減しながら、安定稼働を維持。

5. 導入メリットとROI

  • ダウンタイム削減：計画外停止を50％以上削減

  • 保全コスト最適化：予防保全比率を高め、長期的にコストダウン

  • 運用効率向上：データドリブンな意思決定で作業時間を短縮

初期投資は必要ですが、1～2年で投資回収が見込めるケースが多く、長期的なROI（投資利益率）が高いのが特徴です。

まとめ～デジタル技術で次世代のプラント保全へ～

  1. デジタルツインで設備状態を可視化・シミュレーション

  2. AI予測保全で故障予兆をリアルタイムに検知

  3. 段階的導入と継続的チューニングで効果を最大化

井上工業株式会社では、豊富な実績とノウハウを活かし、デジタルツイン構築からAIモデルの運用まで一貫サポートいたします。

次回はシリーズ第6回として、**「プラント保全の人材育成 ～スキルマップとOJT活用法～」**をお届けします。保全チームの技術力向上にぜひお役立てください！お楽しみに！

しくはこちら！

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