橫河電機和JSR利用人工智慧技術對化工廠進行35天連續自主控制，開創世界先例

YOKOGAWA&JSR

橫河電機和JSR利用人工智慧技術對化工廠進行35天連續自主控制，開創世界先例

- 實踐兼顧品質、產量、節能和抗突發干擾的新一代控制技術

2022-03-22 10:00

高科技

東京--(美國商業資訊)--橫河電機株式會社(Yokogawa Electric Corporation, TOKYO: 6841)和JSR Corporation (JSR, TOKYO: 4185)宣布成功利用人工智慧(AI)對一家化工廠進行連續35天自主控制的現場測試，此舉開創了世界先例 ^*1。該測試證明了強化學習的人工智慧可安全應用於實際工廠，並證明了該技術可克服現有控制方法（PID控制 ^*2/APC ^*3）所無法實現的操作，在這次測試之前，此類操作仍需要根據工廠人員的經驗判斷,對控制閥進行手動操作。

本措施入選日本經濟產業省2020年先進工業安全促進專案補貼計畫。

從煉油和石化產品到高性能化學品、纖維、鋼鐵、製藥、食品和水，製程工業中的控制技術涵蓋領域相當廣泛，並且對化學反應和其他可靠性要求極高。

在這項現場測試中，人工智慧解決方案成功確保了產品品質和保持蒸餾塔中液體所需的複雜條件，同時最大限度地將餘熱用作熱源。這種方法可以穩定品質，提高產量^*4並節省能源。雖然雨雪和其他天氣是重要因素，可能導致大氣溫度突變，擾亂控制狀態，但所生產的產品仍符合嚴格的標準並已出貨。此外，由於只生產優質產品，因此不存在因生產不合格產品而耗費燃料、勞動力、時間和其他資源的情況。透過上述三步流程，安全操作得以實現。

本次控制實驗中使用的人工智慧技術，即階乘內核心動態策略演算法(FKDPP)協議，由橫河電機和奈良先端科學技術大學院大學(NAIST)於2018年共同研發，並在電機電子工程師學會(IEEE)自動化科學與工程國際會議上被認定為全球首例可用於工廠管理的強化學習人工智慧技術^*7。橫河電機在2019年成功進行了控制訓練系統^*8實驗，在2020年4月成功完成使用模擬器重建整個工廠的實驗^*9，確定了這種自主控制人工智慧^*10的潛力，並將其從理論發展為適合實際應用的技術。此項技術可用於以往無法透過傳統控制方法（PID控制和APC）實現自動化的領域，其優勢之一在於能夠處理相互衝突的目標，例如對高品質和節能的需求。

工廠的實際作業面上會受許多複雜的物理和化學現象影響，仍有許多情況需要經驗豐富的操作員介入並進行控制。即使利用PID控制和APC實現自動操作，經驗豐富的操作員有時也需要停止自動控制並更改設定和輸出值，例如由於降雨或其他天氣導致大氣溫度突變時。這是許多公司工廠的常見問題。在向工業自主^*11過渡方面，到目前為止，一個非常重大的挑戰是必須在人工干預的情況下實施自主控制，並在確保高度安全的情況下盡可能地減少工作量。這項測試的結果表明，橫河電機與JSR Corporation的合作為解決這一長期存在的問題開闢了一條前進的道路。

橫河電機歡迎對這些措施感興趣的全球客戶。橫河電機的目標是迅速提供實現工業自主的產品和解決方案。

JSR Corporation認為，該試驗展示了人工智慧在解決以往無法解決的化工廠操作相關挑戰方面的潛力，並將推進在其他製程和工廠中的應用研究，以進一步提高生產效率。

未來，兩家公司將繼續合作，研究在工廠中使用人工智慧的方法。

JSR生產技術總經理Masataka Masutani表示：「5G的全面化和其他邁向數位化社會的發展，加上確保工廠安全的資深人員高齡化問題及接班人員的短缺，產業環境正發生變化，石化產業正面臨著利用物聯網(IoT)和人工智慧等新技術提高生產活動安全性和效率的巨大壓力。JSR的研究方向是透過積極結合無人機、物聯網感測器、相機等新技術實現生產智慧化，在本次實驗中，我們採用了人工智慧控制技術來應對工廠程序控制自動化的挑戰。我們驗證了人工智慧能夠自主控制以前依賴於操作員經驗而透過手動執行的過程，我們堅信人工智慧控制技術的實用性和未來潛力。許多業界內人士表示，這項技術不僅減輕了操作員的負擔，也證明我們積極面對新技術的挑戰，並取得了成功，這正是我們持續發展DX的動力。今後，我們將擴大人工智慧控制的操作規模，努力提高化工廠的安全性、穩定性和競爭力。」

NAIST副教授Takamitsu Matsubara表示：「我很高興這次現場測試取得了成功。資料分析和機器學習正應用於化工廠操作，但可用於自主控制和操作最佳化的技術直到現在還沒有完全準備就緒。強化學習人工智慧FKDPP演算法由橫河電機和NAIST於2018年聯合研發，用於實現化工廠的自主控制。儘管必須採用大量感測器和控制閥，但人工智慧可以在有限學習試驗中產生穩健的控制策略。這些功能有助於提高開發製程效率，並在現場測試期間實現長達840小時的自主控制。我認為在實際蒸餾塔中實現自主控制，將整個生產製程和安全性整合於一個系統，實際應用水準達到如此高的水準，都是非常了不起的成就，對於整個產業來說意義重大。我期待著看到這項技術的未來發展。」

橫河電機副總裁兼橫河產品總部負責人Kenji Hasegawa補充道：「這次現場測試的成功歸功於客戶提供了只有他們才知道的生產製程和操作的深入資訊，以及橫河電機利用在測量、控制和資訊領域的價值力。試驗證明，自主控制人工智慧(FKDPP)可以在全球極大地促進生產自動化、投資報酬率最大化以及環境永續性。分散式控制系統能夠控制和監測工廠生產設施的運轉，橫河電機在該系統的研發方面處於世界領先地位，並推動了一系列產業的發展。我們致力實現未來工業模式的一個自主操作世界，目前我們正在推廣『工業自動化到工業自主』(IA2IA)的概念。

為了在能源、材料、製藥等眾多產業實現高效且靈活的生產力，並且顧及人、機器、材料、方法(4M)會帶來的差異影響，我們加速與世界各地的客戶合作，共同開發自主控制人工智慧技術。」

*1	根據橫河電機於2022年2月對於直接改變化工廠操作變數的人工智慧調查。
*2	比例-積分-差分控制。由Nicolas Minorsky於1922年首次提出，是一種用於製程工業的基礎建設控制技術，用於控制數量、溫度、液位、壓力和成分等因素。根據目前值與設定值的偏差，使用P、I、D計算中的每一個結果針對目標值進行控制。這種控制模式存在無法應對多種外部干擾（天氣、氣候、材料成分變化）和目標值頻繁變化等問題，因此需要手動控制。
*3	先進程序控制。該控制技術使用數學模型，可以預測製程回應並為PID控制回路即時提供設定值，以提高生產率、品質和可控性。先進程序控制也可以很容易地用於控制，以提高產量、減少勞動時間並節約能源。利用APC可以減小資料偏差，進而更接近操作效能的極限（即獲得最佳效能）。然而，這項技術不擅長應對流體的快速蒸發和其他此類化學反應、材料成分的重大變化以及機械的變化，因此受到了限制。
*4	透過精製製程從原料中獲得的實際目標物質體積。
*5	CENTUM VP整合式控制系統可在執行生產製程時，同時監測和控制壓力、流速、溫度等因素，並整合各種互鎖功能（interlock），實現安全穩定的操作並且預防事故。為了防止工廠事故，可以與安全儀表系統(SIS)、緊急停車裝置(ESD)、防火系統(F&G)等配合使用。
*6	除非在操作前滿足某些特定條件，否則無法啟動的安全機制。透過防止不正確的操作、程序錯誤等提高安全性。
*7	《用於醋酸乙烯單體工廠模型控制的階乘內核心動態策略演算法》，2018年8月。 https://ieeexplore.ieee.org/document/8560593/ IEEE（電機電子工程師學會）。電機電子工程師學會(IEEE)是一個位於美國的學術研究和技術標準化組織，專注於電氣和資訊工程領域。IEEE在全球160個國家擁有超過40萬名會員。
*8	一種用於進行水位調節訓練和實驗的Three-tank水位控制系統，總體目標是在最低階段控制水位。同時具備產生人工干擾，隨機改變水流狀態的裝置。由於液體的特性，控制水流速在製程工業中是一項艱難的挑戰。透過對水流速的適當控制，該控制系統可提升製造工廠的生產效率。
*9	《用於醋酸乙烯單體製程全廠控制的可擴展強化學習》，控制工程實務(Control Engineering Practice,)，第97卷，2020年4月 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967066120300186
*10	橫河電機將自主控制人工智慧定義為能夠獨立推論出最佳控制方法並具有高度穩健性，能夠在一定程度上自主處理前所未有情況的人工智慧。
*11	橫河電機對工業自主的定義如下：「工廠資產和操作具有學習和適應能力，可以使用最低限度的人為互動做出回應，進而使營運商能夠執行更高層級的最佳化任務。」橫河電機於2021年對390家製造公司的534名決策者進行一項關於實施工業自主的全球最終使用者調查，結果顯示，42%的受訪者表示將人工智慧應用於工廠製程最佳化會對未來三年內的工業自主產生重大影響。
	（參考資料：https://web-material3.yokogawa.com/1/30261/tabs/The_Acceleration_of_Industrial_Autonomy_English.pdf）
本新聞稿中的公司、組織、產品、服務和標誌的名稱是橫河電機株式會社、JSR Corporation或其各自所有者的註冊商標或商標。

關於橫河電機

橫河電機為能源、化工、材料、製藥和食品等多個產業的客戶提供先進解決方案。橫河電機透過數位化智慧製造幫助客戶解決日益複雜的生產、營運管理、資產、能源和供應鏈最佳化等問題，實現向自主營運的過渡。

橫河電機於1915年在東京成立，擁有1.75萬名員工，透過遍布61個國家的119家公司的全球網路，為建設永續發展的社會創造新價值。

如需瞭解更多資訊，請造訪www.yokogawa.com

關於JSR Corporation

JSR Corporation是一家在全球擁有9000多名員工的跨國公司，是各種技術驅動型市場的領先材料供應商，致力於推動材料創新，透過材料創造價值來造福社會、人類和環境。JSR的全球網路總部位於日本東京，在歐洲、美國、中國大陸、臺灣、韓國和泰國設有工廠和辦事處。JSR是一家以研究為導向的公司，致力於與許多產業的領先創新者緊密合作，這些產業對人類社會現在和未來的福利至關重要：生命科學、電子材料、顯示器、塑膠和合成橡膠。

如需瞭解有關JSR Corporation的更多資訊，請造訪https://www.jsr.co.jp/jsr_e/

現場測試簡介

1.現場測試目的

(1) 證明強化學習人工智慧（FKDPP：階乘內核心動態策略演算法）可以安全地應用於需要安全保障的工廠

(2) 證明強化學習人工智慧可用於控制現有控制方法（PID控制/APC）無法實現自動化的區域

2.詳細資訊

地點	日本JSR Corporation的一家化工廠
控制區域	蒸餾塔無法應用現有控制方法（PID控制/APC）且只能手動執行控制的區域（操作員判斷閥門操作水準並自行輸入）容易受雨、雪和其他天氣條件導致的大氣溫度突變的影響，進而可能干擾控制狀態的區域當沸點相近的物質A和B被加熱分離時進行最佳化控制，使蒸餾塔中的液體保持在適當水準，從而使所有產品都符合標準，同時為了節省能源，對閥門進行操作，以在最大程度上將餘熱用作蒸餾塔的熱源，並萃取理想狀態下的所需物質A。
控制人工智慧	增強學習人工智慧（FKDPP：階乘內核心動態策略演算法）
使用的產品和技術	橫河電機： OmegaLand工廠模擬器（由橫河電機株式會社子公司Omega Simulation Co., Ltd.提供） CENTUM VP整合式生產控制系統 Exaopc OPC介面套件（能夠管理製程工業中各種資料庫的軟體。使用符合OPC基金會定義的OPC介面標準的介面。包括自動儲存製程資料的功能。） GA10數據記錄軟體（用於操作螢幕、輸入裝置(HMI)和數據記錄）等。
操作	由CENTUM VP整合式生產控制系統管理執行整個生產製程，同時監測和控制壓力、流速、溫度等因素，並整合各種互鎖(interlock)功能，實現安全穩定的操作和預防事故。為了防止工廠事故，可以與緊急停車裝置(ESD)和防火系統(F&G)等配合使用。
人工智慧實施過程	使用工廠模擬器產生人工智慧控制模型利用相關工廠的設計資訊產生工廠模型採用強化學習的人工智慧（FKDPP演算法）學習並產生控制模型綜合評估人工智慧控制模型的有效性和可靠性透過以往的運算資料進行檢查 -是否穩定？ -發生問題時採取了哪種控制？透過即時資料進行檢查 -是否穩定？ -產品品質是否達標？ -資深操作員對FKDPP控制指示是否滿意？確認安全性後，控制實際工廠透過現有的互鎖功能和其他安全功能確保安全與Centum VP整合式生產控制系統整合並納入進工廠營運確保操作安全（計畫回應和建立系統以處理人工智慧系統故障）
專案期間	2020年8月至2022年2月（1年6個月）
連續作業期間	35天，從2022年1月17日到2月21日（840小時）

3.公司職責

JSR	提供實驗場地、詳細的工廠資訊及操作狀態設定人工智慧控制系統要解決的挑戰工程（與現有的CENTUM VP整合式生產控制系統連接）從人工智慧控制系統的角度評估安全性和有效性考慮在實際工廠中導入人工智慧控制系統的安全系統
橫河電機	方案計畫（人工智慧系統規格、時間表等）人工智慧系統建設工程（調整與現有CENTUM VP整合式生產控制系統的連接等）維護

4.結果和與常規控制的比較

總結透過結合兩家公司的專業知識，並專注於實際工廠中無法透過現有控制方法實現自動化的領域，可以找到在系統和操作中安全應用強化學習人工智慧的方法。採用一體化生產控制系統，實現了35天連續控制，成功生產出適合出貨的產品。這代表，做為下一代控制技術，強化學習人工智慧(FKDPP)可以大幅促進世界各地工廠的自動化、投資報酬率最大化和環境永續性。
人為干預	人工智慧自主控制與CENTUM VP整合式生產控制系統的整合只需要監測，基本不需要人工干預。
品質	穩定生產符合嚴格標準並能夠出貨的優質產品。
產量	原材料可以有效地轉化為產品。
節能	透過最大限度地利用廢熱作為熱源來實現節能，從而減少二氧化碳排放。
成本	只生產優質產品，因此消除了因生產不合格產品而產生的燃料和勞動力成本。
時間	只生產優質產品，因此消除了因生產不合格產品而造成的時間損失。
安全	不再需要經驗豐富的操作員一年365天、一天24小時進行手動控制，減少了操作員的負擔並防止錯誤，進而提高了安全性。

5.[參考資料] 工廠控制中所使用的人工智慧的主要特點

類型		功能	優勢
自主控制	對於現有控制方式（PID控制/APC）無法實現自動化的領域，人工智慧能夠自行推論出最佳控制方法，並在一定程度上自主控制尚未遇到的情況。	根據學習和推論的控制模型，人工智慧能夠輸入每種情況所需的控制水準。	FKDPP具有以下優勢： (1) 可應用於現有控制技術（PID控制和APC）無法實現自主控制的情況，並可以處理相互衝突的目標，例如實現高品質和節能。 (2) 可提高生產力（品質、節能、產量、縮短過渡時間） (3) 操作簡單（少量學習試驗，無需匯入標記資料） (4) 可解釋的操作 (5) 與傳統系統相同的安全性（具有高穩健性，可直接連接到現有的整合式生產控制系統）
支援內建自動化的領域	人工智慧可以接管目前由操作員執行的任務，即使用現有控制方法（PID控制/APC）為已實現自動化的區域輸入目標值。	人工智慧使用過去的控制資料進行計算並輸入目標值。	可實現人工任務的自動化和穩定操作。
為操作員提供操作支援	人工智慧能夠提供操作員在執行操作時需要參考的目標值。	人工智慧使用以往的控制資料向操作員建議目標值。	消除因操作員熟練程度不同所產生的差異。