プラント運転支援AI（異常予兆検知）【化学・素材・化粧品】 
プラントのDCS（分散制御システム）やセンサーから温度、圧力、流量などの時系列データを収集し、AIで異常の予兆を検知するシステムを導入する施策です。熟練オペレーターの「違和感」をAIで再現し、突発的なトラブルや品質異常を防ぎます。メリットは、安定操業と、保安力の強化です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
安定稼働 |
| 業界② |
化学・素材・化粧品 |  対象 |
IT部門 プロセスエンジニア 製造・運転部門 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去のトラブル時の波形データをAIに学習させる
- リアルタイム監視ダッシュボードを計器室に設置する
- アラート発生時の対応ガイダンスを表示する
期待できる効果
ベテラン引退後の保安力低下を補える。重大事故に繋がる前の小さな変調に気づける。
躓くところ
正常データしか学習できない場合、未知の異常を検知しにくい。
狙えるチャネル
