発電所におけるAI支援型オペレーションとは？

エグゼクティブサマリ

再生可能エネルギーの統合、分散型エネルギー資源、運用データの増加により、発電システムはますます複雑になっています。 AI支援型オペレーションとは、決定論的制御に取って代わることなく、より迅速な意思決定、トラブルシューティングの改善、システム知識への容易なアクセスを通じてオペレーターを支援するために、制御環境内で人工知能を活用することです。

 

AI支援型オペレーションとは？

AI支援型オペレーションとは、工業用制御環境内で人工知能を活用し、複雑なシステムの監視、診断、管理を行う人間のオペレーターを支援することです。

事前定義された制御ロジックを実行する従来の自動化とは異なり、AI支援型システムは次のことを行います。

• 大量の運用データをリアルタイムで分析
• 状況に応じたインサイトと推奨事項を提供
• システム知識との自然な対話を可能にする
• オペレーターによる、より迅速で的確な意思決定を支援

重要なのは、この文脈におけるAIがプロセスを直接制御しないという点です。 AIは意思決定支援レイヤーとして機能し、システムの決定論的制御基盤を維持しながら、オペレーターの専門知識を補完します。

 

電力システムの運用がますます複雑化している理由

現代の電力システムは、もはや安定した集中型発電だけでは成り立ちません。 オペレーターは、次の要素を管理する必要があります。

• 変動性のある再生可能エネルギー源（太陽光、風力）
• 分散型エネルギー資源（DER）
• 急速に変化する電力需要
• 増加し続ける運用データと性能データ

この変化により、新たな課題が生じています。

• 変動性と不確実性の増加
• より短い時間で解釈すべき情報の増加
• 組織内に蓄積された知識とシステムコンテキストへの依存度の増大

その結果、オペレーターには、ますます動的になる環境に対応しながら、問題に迅速に対処することが求められます。 これにより、人間の意思決定と制御システムの使いやすさの両方に対する要求が高まります。

AIが制御システムのオペレーターを支援する仕組みは

AIは、次の3つの主要領域に注力することで運用性能を高めます。

1. システム知識へのアクセス

制御システムには、次のような膨大な情報が含まれています。

• エンジニアリング文書
• 履歴データ
• 設定詳細
• メンテナンス記録

AIシステムは、Ovationエコシステムおよび接続されたデータサービスを通じて利用可能な、関連する運用情報、エンジニアリング知識、履歴コンテキストを取得・提示し、次のことを可能にします。

• 関連データを迅速に検索
• システムの状況を把握
• 複数の情報源を検索する時間を短縮

2. 異常検知とシステムインサイト

AIモデルはシステムの挙動を継続的に分析し、次の項目を特定できます:

• 性能の逸脱
• 機器の異常
• 発生しつつある故障条件

AIは、しきい値ベースのアラームだけに依存するのではなく、次の機能を提供します。

• 状況に応じたアラート
• 複数のデータセットにわたるパターン認識
• 潜在的な問題の早期特定

3. 状況に応じたガイダンスと推奨事項

AI支援型システムは、次の方法で複雑な状況におけるオペレーターの対応をガイドできます。

• 考えられる根本原因を提示
• 是正措置を推奨
• 段階的なトラブルシューティング支援を提供

これにより認知負荷が軽減され、一貫した対応を確保しやすくなります。これは特に、プレッシャーの大きい状況で重要です。

 

工業用制御システムにおける仮想アドバイザーとは？

発電業界およびプロセス工業では、仮想アドバイザーが分散制御システム（DCS）や自動化プラットフォームと併用され、AIによる運用支援を提供します。

仮想アドバイザーは、工業用制御システムと連携し、状況に応じた運用ガイダンスとインサイトを提供するAI搭載のデジタルアシスタントです。

エマソンの Ovation バーチャルアドバイザ などのソリューションは、オペレーターのワークフローと意思決定を支援するAI駆動型のインサイト、診断、ガイダンスを提供することで、この概念を具現化しています。

主な特徴は次のとおりです。

• コンテキスト対応
  プラント固有のデータ、システム構成、運用履歴を使用して動作

• 対話型
  ユーザーが自然言語で質問し、関連する回答を取得可能

• 継続的改善
  プラント固有のデータ、運用コンテキスト、ユーザーとの対話を活用し、より関連性の高い回答とガイダンスを提供

• 運用ワークフローに統合されます
  既存の運用ワークフローの一部として利用でき、ユーザーは主要な作業環境を離れることなく、情報、診断、ガイダンスにアクセス可能

仮想アドバイザーは、生のシステムデータと実行可能なインサイトをつなぐ役割を果たします。オペレーターが情報をより効率的に意思決定へと結び付けられるよう支援し、より高度なワークフロー駆動型AI機能の基盤を築きます。

Emersonはこれらの機能を基盤として、特定の運用ワークフローを支援するタスク指向型デジタルアシスタントである Ovation AI エージェントを通じて、Ovation 自動化プラットフォーム内のAI支援型オペレーションを拡張しています。 これらのエージェントは、リアルタイムデータ、分析、組み込まれたプロセス知識を活用し、起動・停止シーケンス、アラーム管理、制御ループ性能、異常検知、メンテナンス計画などの領域で、状態監視、問題診断、オペレーター対応のガイドを行います。 

この進化は、よりエージェント型のアプローチへの移行を示しています。AIはインサイトを提供するだけでなく、組織が一貫性を向上させ、オペレーターの負担を軽減し、人間による全面的な監督を維持しながら運用上の専門知識を拡張できるよう支援することで、構造化された状況対応型のアクションもサポートします。

AIは自動化に取って代わるものではありません。 代わりに、AIは、システムの挙動に関する追加のコンテキストとインテリジェンスを提供することで、自動化を強化します。

制御システムアーキテクチャにおけるAIの位置付け 

工業用制御システムにおけるAIは通常、制御ループ自体の内部ではなく、中核制御システムに併設されるレイヤーとして導入されます。 

主要なアーキテクチャ原則: 

• 決定論的制御を維持
  となる制御ロジックは、引き続き予測可能かつ信頼性の高い方法で動作
  
  
• AIは支援レイヤーで動作
  データ処理し、インサイトを生成し、エマソンのOvation™ 自動化プラットフォームなど の最新の分散制御システムおよびプラットフォーム内でオペレーターと対話
  
  
• セキュリティと性能を確保するローカル導入
  AIソリューションは多くの場合、オンプレミスまたはセキュアな環境内に導入されます:
  
  * 機密性の高い運用データを保護
  * 低遅延を確保
  * サイバーセキュリティ要件に対応
  
  
• 統合されたユーザーエクスペリエンス
  AI機能は、既存の制御システムワークフローを補完し、オペレーターへの影響を最小限に抑えるOvation AIアプリケーションおよびエクスペリエンスを通じて利用できます。

実例：AI対応オペレーター支援

AI支援型オペレーションは、オペレーターの有効性を高めるため、すでに最新の制御システムに導入されています。

たとえば、統合型AIソリューションでは次のことが可能です。

• プラント文書とシステム知識に即座にアクセス
• コントローラーやワークステーション全体の異常を検知
• 過去の性能とベストプラクティスに基づいて対応を提案
• オペレーターによる、より迅速で確信を持ったトラブルシューティングを支援

これらの機能により、オペレーターは安全で信頼性の高い性能を維持しながら、増大するシステムの複雑性に対応できます。

 

今、AI支援型オペレーションが重要な理由

より動的かつ分散化されたエネルギーシステムへの移行が加速しています。 複雑性が増すにつれ、データを迅速に解釈して的確な意思決定を行う能力が極めて重要になります。

AI支援型オペレーションは、組織による次の取り組みを支援します。

• 運用効率を向上
• トラブルシューティングにかかる時間を削減
• 経験の浅いオペレーターを専門家レベルのインサイトで支援
• より複雑な環境で信頼性を維持

AIは人間の専門知識に取って代わるのではなく、その知識をリアルタイムで利用可能、拡張性の高い、実行可能なものにします。

 

OvationのAI機能およびアプリケーションの詳細

• エマソンの Ovation AI 対応アプリケーション が、発電および上下水処理のオペレーション全体で性能と意思決定をどのように向上させるかをご覧ください。 

• エマソン Ovation バーチャルアドバイザ 信頼できる工業用AIをオペレーターのワークフローに組み込み、システム知識へのアクセス、問題診断、リアルタイムでの確信を持った対応をどのように支援するかをご覧ください。

• エマソンの Ovation AI エージェント が、アラーム管理、起動シーケンス、予知保全などの特定のワークフローをガイドすることで、AI支援型オペレーションをどのように拡張するかをご覧ください。