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大手化学メーカーにおける工場プロセスDX

例1.大手化学メーカーにおける工場プロセスDX

工場オートメーションに向けて、 Human in the Loopを活用したゼロPoCでのAIシステム実装を一気通貫で支援

背景・課題

  • 化学プラント配管の腐食配管の放置は、漏洩等の重大な事故につながるリスクがあり、検査の抜け漏れ防止を徹底する必要がある

  • 運営担当者は膨大な枚数の配管の画像を撮影し、保守担当者がそれらの画像を見て腐食度合いを担当していた。 担当者の負荷は多大なものとなるため化学工場でのAI活用を検討

  • 間違いが許されない業務である中、データが不十分でAIの精度を100%にすることが難しいという課題が発生

ABEJAの提供価値

  • プロセスに、腐食の最終判定を「人」(保守員)が行うことを組み込み、画像判定AIをゼロPoCで実装AIの精度が不足していても早期に業務が効率化される仕組みを構築
     

  • 運用中に保守員が教えたことに基づきAIが再学習する仕組みを、ABEJA Platform上で構築

  • AIの精度が向上し、徐々に「人」の負荷が低減

化学メーカーの工場では、腐食配管の放置が重大な事故につながるため、厳重な検査の実施が欠かせません。
顧客企業においては、運転担当者は、膨大な枚数にのぼる配管の画像を撮影し、保守担当者が目視でそれらの画像から腐食度合いを判定し対策を判断していました。

学習データが不十分でAIの精度を100％にすることが難しい中、腐食の見落としが絶対に許されない本業務において、人の負荷を軽減することを目的に、「人の判断支援にAIを活用する」コンセプトを構築し、顧客企業とABEJAの両社で、ABEJA Platform上で新たなシステムを構築しました。
 

アプローチ

対象を拡大して工場のオートメーションへ

DX対象業務の選定

Tobeの策定

要件定義

AIシステム構築

運用・精度向上

現場と共創して、 「人とAIが協調する」 業務構想を策定
 

AIの範囲を「腐食 箇所の決定」と「腐食 度合いの判定」に絞る

ABEJA Platformを活用し、AIシステムを構築
 

「人」と共に運用しな がら、AIが再学習・ 精度向上

現場ニーズをもとに、配管の腐食検査業務を対象に選定
 

成果

​【短期】

  • 対象業務の人件費を削減

  • 現場レベルでAIの活用方法を学び、さらなる活用へ

​【長期】

  • 工場オートメーション(デジタルバリューチェーンの構築)

本システムの導入により、検査用の膨大な撮影画像のデータ化、検査結果の効率的な管理が実現しています。

また、撮影画像データを基にAIが腐食度合いを自動判定し、その結果を人間が修正し、AIに学習させるというプロセスを採用したことで、運用しながら効率的にAIの再学習、精度向上を実現することが可能となりました。

結果、撮影や画像の選別など検査にかかる人的コストを約50％削減することに成功し、事業構造（バリューチェーン）におけるDX化という中長期的な取り組みに結びついています。

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