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ReNom


GRID社が開発したReNomは、『誰にでも簡単にデータ解析やAI開発ができるようにすること』『高度なアルゴリズムを自由に組み合わせて使えること』を目指したAI開発プラットフォーム。 通常、エンジニアが数か月かけて行っているDeepLearningを使ったモデル構築をプログラムが出来ないユーザーでもGUIを使って数日~数週間という短期間で行うことも可能になります。

プラント業界

AI活用によるプラントの安定稼働と運営安定化

過去のプラントオペレーションログデータをAIを使って学習し、最も安定稼働するパラメーターに対してアルゴリズムを使い算出します。 算出された最適なパラメーターをプラント制御に用いることで、プラント運営を安定化させコストを削減し、環境への負荷を軽減します。

発電所(異常検知)

機器の運転データと検査結果の相関性を分析することで、部品の故障や摩耗などを予測。計画的なメンテナンスの実現や、高度な状態監視が可能になります。 異常や不安定稼働の予兆を発見し、不慮の運転停止などを未然に防止することで、安定した運転を実現できます。 発電所で使われているさまざまな機器にAIを活用することで、高度な発電所の稼働を実現し、より安全な発電所運営へと繋げることが可能です。

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状態推定

プラントや高炉、電炉などの内部にセンサーを設置して、外部の周辺温度や圧力などの測定データの品質や歩留といった結果データを蓄積しています。 これらのデータ解析に機械学習を活用することにより、外部の周辺データから内部状態の推定や、変化を予測し、プロセスの安定稼働や高度オペレーション、歩留改善に繋げることが可能となります。 また、内部の状態変化を予測するために、現場の作業員へその予測情報を配信することで、オペレーターの操業支援が実現します。

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DP RG

最適組成値探索

プラントや火力発電所において、機械学習技術を活用することにより、 変化する外部状況に応じたその瞬間に最適な組成値の組み合わせをリコメンドできます。 材料や燃料の組成の組み合わせの最適化や、マテリアル製造をするための素材組成の組み合わせを探索することにより、研究開発の高度化や、 効率的な運転の実現によるオペレーションコストの削減、 燃料コスト削減などのメリットを享受することができ、プラント運転効率化を実現します。

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