เป็นครั้งแรกของโลกที่ AI ควบคุมอัตโนมัติของ Yokogawa ถูกนำมาใช้อย่างเป็นทางการที่โรงงานเคมีภัณฑ์ ENEOS

โตเกียว ญี่ปุ่น 30 มีนาคม 2566

ENEOS วัสดุคอร์ปอเรชั่น
บริษัทโยโกกาวาอิเล็กทริก

ENEOS Materials Corporation (เดิมคือหน่วยธุรกิจอีลาสโตเมอร์ของ JSR Corporation) และ บริษัทโยโกกาวาอิเล็กทริก (TOKYO: 6841) ประกาศว่าพวกเขาได้บรรลุข้อตกลงว่า Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP) ซึ่งเป็นอัลกอริทึม AI ที่เน้นการเรียนรู้เสริมกำลังจะถูกนำมาใช้อย่างเป็นทางการ สำหรับใช้ในโรงงานเคมีของ ENEOS Materials ข้อตกลงนี้เป็นไปตามการทดสอบภาคสนามที่ประสบความสำเร็จ ซึ่ง AI ^*1 ควบคุมอัตโนมัตินี้แสดงประสิทธิภาพระดับสูงในขณะที่ควบคุมคอลัมน์การกลั่นที่โรงงานแห่งนี้เกือบตลอดทั้งปี นี่เป็นตัวอย่างแรกในโลกของ AI ที่เรียนรู้การเสริมแรงที่ถูกนำมาใช้อย่างเป็นทางการเพื่อควบคุมโรงงานโดยตรง ^*2​

Distillation columns at the ENEOS Materials chemical plant
Zoom

กว่า 35 วัน (840 ชั่วโมง) ติดต่อกันตั้งแต่วันที่ 17 มกราคมถึง 21 กุมภาพันธ์ 2022 การทดสอบภาคสนามนี้ในขั้นต้นยืนยัน ^*3 ว่าโซลูชัน AI สามารถควบคุมการกลั่นที่เกินขีดความสามารถของวิธีการควบคุมที่มีอยู่ (การควบคุม PID/APC) และจำเป็นต้องมีการควบคุมวาล์วด้วยตนเองตามการตัดสินของบุคลากรในโรงงานที่มีประสบการณ์ หลังจากปิดโรงงานตามกำหนดเพื่อบำรุงรักษาและซ่อมแซม การทดสอบภาคสนามก็กลับมาดำเนินต่อและดำเนินมาจนถึงปัจจุบัน แสดงให้เห็นโดยสรุปแล้วว่าโซลูชันนี้สามารถควบคุมสภาวะที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นต่อการรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ และรับประกันว่าของเหลวในคอลัมน์การกลั่นจะอยู่ในระดับที่เหมาะสม ในขณะที่ใช้ความร้อนทิ้งเป็นแหล่งความร้อนได้สูงสุด จึงทำให้มีคุณภาพคงที่ ได้ผลผลิตสูง และประหยัดพลังงาน

ในการทดสอบภาคสนามนี้ AI ควบคุมอัตโนมัติได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ 4 ประการต่อไปนี้:

1. ความมั่นคงตลอดทั้งปี
   ระบบควบคุมอัตโนมัติ AI รักษาการควบคุมระดับของเหลวอย่างมีเสถียรภาพ และเพิ่มการใช้ความร้อนทิ้งให้เกิดประโยชน์สูงสุด แม้ในสภาพอากาศในฤดูหนาวและฤดูร้อน โดยอุณหภูมิภายนอกจะเปลี่ยนแปลงประมาณ 40ºC ไม่พบปัญหาใด ๆ และประสบความสำเร็จในการทำงานที่เสถียรและคุณภาพของผลิตภัณฑ์สูงตลอดการทดสอบภาคสนาม
2. ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
   การกำจัดการผลิตผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้มาตรฐาน AI การควบคุมอัตโนมัติช่วยลดเชื้อเพลิง แรงงาน และค่าใช้จ่ายอื่นๆ และใช้วัตถุดิบอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ผลิตสินค้าคุณภาพดีตรงตามมาตรฐานการขนส่ง ระบบควบคุมอัตโนมัติ AI ลดการใช้ไอน้ำและการปล่อย CO2 ลง 40% ^*4 เมื่อเทียบกับการควบคุมด้วยตนเองแบบเดิม
3. แบ่งเบาภาระงานและเพิ่มความปลอดภัย
   AI ควบคุมอัตโนมัติทำให้ผู้ปฏิบัติงานไม่จำเป็นต้องป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ซึ่งไม่เพียงลดภาระงานและช่วยป้องกันข้อผิดพลาดของมนุษย์เท่านั้น แต่ยังช่วยลดระดับความเครียดทางจิตใจและเพิ่มความปลอดภัยอีกด้วย
4. ความทนทานของรูปแบบการควบคุม AI
   แม้ว่าจะมีการปรับเปลี่ยนที่โรงงานระหว่างการปิดระบบตามปกติเพื่อการบำรุงรักษาและซ่อมแซม รุ่นการควบคุม AI เดียวกันก็ยังคงใช้งานได้

Confirmed benefits from the year-long field test
Zoom

ENEOS Materials พบตลอดกระบวนการตรวจสอบระยะเวลาหนึ่งปีว่า AI ควบคุมอัตโนมัติเป็นระบบที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่เสถียรและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานตลอดทั้งปี รวมถึงในฤดูหนาวและฤดูร้อน บริษัทจะมองหาการนำ AI นี้ไปใช้กับกระบวนการและโรงงานประเภทอื่นๆ และจะทำงานต่อไปเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและประหยัดพลังงานโดยขยายขอบเขตของการทำงานอัตโนมัติ

เพื่อส่งเสริมระบบอัตโนมัติของโรงงาน เมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ โยโกกาวา ได้เปิดตัวการให้บริการ AI ควบคุมอัตโนมัติสำหรับตัวควบคุมขอบ ^*5 ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลก ^*6 เมื่อใช้ร่วมกับบริการนี้ บริษัทจะเสนอบริการให้คำปรึกษาระดับโลกแก่ลูกค้าที่ต้องการบรรลุการดำเนินงานของโรงงานอัตโนมัติ ซึ่งครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การระบุปัญหาการควบคุม ไปจนถึงการตรวจสอบวิธีการควบคุมที่เหมาะสมที่สุด และการคำนวณความคุ้มค่า รวมถึงความปลอดภัย การนำไปใช้งาน การบำรุงรักษา และการดำเนินการ

จากนี้ไป ENEOS Materials และ โยโกกาวา จะยังคงทำงานร่วมกันและสำรวจวิธีการดำเนิน การแปลงข้อมูล ทางดิจิทัล (DX) ผ่านการใช้ AI สำหรับการควบคุมและการบำรุงรักษาตามสภาพในโรงงาน

Masataka Masutani ผู้อำนวยการฝ่าย ฝ่ายเทคโนโลยีการผลิต บริษัท ENEOS Materials Corporation:
“ท่ามกลางความท้าทายที่รุนแรงที่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมปิโตรเคมี เช่น การเลิกจ้างบุคลากรที่มีประสบการณ์ ซึ่งช่วยรับประกันการดำเนินงานอย่างปลอดภัยของโรงงาน เราพอใจกับการสาธิตการใช้ AI เพื่อควบคุมกระบวนการอัตโนมัติที่เคยควบคุมด้วยตนเอง นอกเหนือจากการลดภาระงานของผู้ปฏิบัติงานแล้ว การทดสอบนี้ซึ่งดำเนินต่อเนื่องเป็นเวลาประมาณหนึ่งปีได้แสดงให้เห็นว่าระบบนี้สามารถทำงานได้อย่างเสถียรโดยไม่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลหรือการบำรุงรักษาและซ่อมแซมตามปกติ อีกทั้งยังสามารถประหยัดพลังงานและลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ด้วยการผลิตที่ชาญฉลาด เราจะยังคงมุ่งมั่นเพื่อความปลอดภัยและเสถียรภาพ ลดการปล่อยคาร์บอน และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน”

Takamitsu Matsubara ศาสตราจารย์แห่งสถาบันวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีนารา:
“กุญแจสำคัญในการเสริมการเรียนรู้คือวิธีการออกแบบฟังก์ชั่นการให้รางวัล ด้วยการผสานรวมความรู้ด้านการควบคุมอุตสาหกรรมกระบวนการอย่างใกล้ชิดเข้ากับฟังก์ชันการให้รางวัล จึงเป็นไปได้ที่จะสร้างแบบจำลองการควบคุม AI ที่มีความน่าเชื่อถือและความถูกต้องในระดับสูง ซึ่งสามารถดำเนินการได้อย่างมีเสถียรภาพตลอดทั้งปี ข้อเท็จจริงที่ว่าการทดสอบภาคสนามนี้ยืนยันความสามารถของโมเดลที่จะนำไปใช้ตามที่เป็นอยู่ แม้ว่าจะมีการบำรุงรักษาและซ่อมแซมตามปกติก็ตาม ซึ่งแสดงถึงความแข็งแกร่งของโมเดลการควบคุม AI ผมเชื่อว่า FKDPP ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการควบคุมแบบใหม่ที่สามารถจัดการกับสภาวะที่ซับซ้อนได้ จะมีส่วนช่วยในการพัฒนาอุตสาหกรรมทั่วโลกในวงกว้าง”

Kenji Hasegawa รองประธาน โยโกกาวา และหัวหน้าสำนักงานใหญ่ผลิตภัณฑ์ โยโกกาวา:
“ฉันรู้สึกขอบคุณมากที่สามารถทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อรับมือกับความท้าทายของโครงการริเริ่มระบบอัตโนมัติที่ไม่มีใครเทียบได้ทั่วโลกนี้ เนื่องจากความยากลำบากในการควบคุมการปฏิบัติงานในโรงงานจริงเนื่องจากผลกระทบที่ซับซ้อนของปรากฏการณ์ทางกายภาพและเคมี มีหลายด้านที่ผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์สูงยังคงต้องเข้าไปแทรกแซง ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์และการให้คำปรึกษา โยโกกาวา จะพัฒนาและขยายการใช้ AI ควบคุมอัตโนมัติ และทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อผลักดันการลดคาร์บอน การแปลงข้อมูล ทางดิจิทัล และความพยายามในการทำให้เป็นอัตโนมัติ”

*1 Yokogawa defines autonomous control AI as AI that deduces the optimum method for control independently and has a high level of robustness enabling it to autonomously handle, to a certain extent, situations that it has not previously encountered.
*2 Based on comprehensive secondary research of publicly available resources by IoT Analytics, performed in March 2023.
*3 In a World First, Yokogawa and JSR Use AI to Autonomously Control a Chemical Plant for 35 Consecutive Days - Putting into practical use a next-generation control technology that takes into account quality, yield, energy saving, and sudden disturbances -
*4 In comparison to the amount of steam previously used to maintain the liquid level and the corresponding amount of CO2 emissions.
*5 Yokogawa Launches Autonomous Control AI Service for Use with Edge Controllers - Optimizes control to improve productivity and save energy -
*6 As the world's first commercially available reinforcement learning AI service for edge controllers. Based on comprehensive secondary research of publicly available resources by IoT Analytics, performed in March 2023.

 

ติดต่อ

• Contact Us about AI Solutions

 

เกี่ยวกับ ENEOS Materials Corporation

ENEOS Materials มีส่วนร่วมในการวิจัยและพัฒนา การผลิต และการจำหน่ายยางสังเคราะห์ เทอร์โมพลาสติกอีลาสโตเมอร์ ลาเท็กซ์ และวัตถุดิบอื่นๆ สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์และอุตสาหกรรมอื่นๆ ทั่วโลก ก่อตั้งขึ้นเมื่อวันที่ 1 เมษายน 2022 โดยการขายหน่วยธุรกิจอีลาสโตเมอร์ของ JSR Corporation ให้กับ ENEOS Corporation ทำให้ ENEOS Materials มีความสามารถในการวิจัยและพัฒนาและเทคโนโลยีการผลิตระดับโลก ENEOS Materials ได้รับการสนับสนุนจากการจัดซื้อจัดจ้าง การระดมทุน องค์กร และเครือข่ายทั่วโลกของ ENEOS Group ทำให้สามารถจัดหาผลิตภัณฑ์คุณภาพสูงและแข่งขันได้อย่างมั่นคง เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง เช่น การเปลี่ยนไปใช้รถยนต์ไฟฟ้าและความต้องการบรรลุเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) ENEOS Materials ยังคงปรับแต่งความสามารถทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและกำลังส่งเสริมนวัตกรรมที่จะช่วยเหลือสังคมและสัญญาถึงอนาคตที่สดใสและสดใสยิ่งขึ้นสำหรับ ทั้งหมด.

เกี่ยวกับบริษัทโยโกกาวา

Yokogawa provides advanced solutions in the areas of measurement, control, and information to customers across a broad range of industries, including energy, chemicals, materials, pharmaceuticals, and food. Yokogawa addresses customer issues regarding the optimization of production, assets, and the supply chain with the effective application of digital technologies, enabling the transition to autonomous operations. Founded in Tokyo in 1915, Yokogawa continues to work toward a sustainable society through its 17,000+ employees in a global network of 122 companies spanning 61 countries.
For more information, visit www.yokogawa.com

ชื่อของบริษัท องค์กร ผลิตภัณฑ์ บริการ และโลโก้ในที่นี้เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนหรือเครื่องหมายการค้าของ ENEOS Materials Corporation, บริษัทโยโกกาวาอิเล็กทริก หรือเจ้าของที่เกี่ยวข้อง