本フォーラムでは「鉄鋼業における持続可能な価値創造を実現するシステム技術」をテーマに活動を推進しています。鉄鋼業はこれまでシステム化や自動化を積極的に進めてきましたが、事業・製造環境が厳しくなる中、操業にあたっては、社会、経済環境、自然災害や新型ウイルスの世界規模での拡大等、様々な変動や想定外事象発生リスクが高まっています。このような中で人間とシステムが「協働・協調」して状況変動に対応する生産管理、操業支援技術へのニーズが高まっています。一方、近年注目されているAI技術は鉄鋼業にも活用が広がりつつあります。
そこで今回の公開フォーラムでは特に異常診断と機械学習のホワイトボックス化／モデルベース予測技術に注目し、この分野の専門家の方々からお話をお伺いする機会を設定いたしました。多数の皆さまのご参加をお待ちしております。

日本鉄鋼協会 計測・制御・システム工学部会 システムフォーラム

2020年12月10日（木）　13:00　～ 17:30

WebExによるオンライン開催

プロセスデータに基づく異常検知情報、ヒヤリハット報告、およびヒヤリハット情報に内在する理論的背景を表現した理論オントロジーを紐付けしたデータベースを構築し、確率推論によって事故やインシデントに繋がる事象を抽出して運転員に「気付き」として 提示することを特徴とする事故予知システムを開発している。本システムを継続的に運用することでリアルタイムリスクアセスメントを実現する。

現在の半導体工場は、約100万変数を常時モニターしながら全自動でウェーハからチップを製造する超巨大複雑システムである。システムの異常を早期に検出し、的確な対策を立案する方法は利益率を上げるために極めて重要である。

AI導入が進まない要因に大量のデータを事前に用意する必要がある、AIの判断根拠がわからないなどの技術的課題がある。
本講演ではデータに潜む仮説を網羅的に探索することで、少量データでも分析・判断が可能な説明可能AI Wide Learning技術とその応用事例について紹介する。

プラント操業における異常の発見、および異常への対処、さらに異常に通じる要因をどのように可視化するか、研究中の技術も交えながら発表いたします。