เทคโนโลยีอุตสาหกรรม 23 ก.ย.2559 - NTT Communications Corporation (NTT Com) ผู้ให้บริการด้านไอซีทีโซลูชั่นส์และการสื่อสารระหว่างประเทศในเครือของ NTT และ Mitsui Chemicals ประกาศว่า ทั้งสองบริษัทฯได้ประสบความสำเร็จในการสร้างเทคนิคที่สามารถคาดคะเนได้อย่างรวดเร็วแม่นยำในเรื่องของคุณภาพผลิตภัณฑ์แก๊ส เทคนิคนี้ตั้งอยู่บนพื้นฐานของโมเดลความสัมพันธ์ระหว่างเซ็ตข้อมูลที่แตกต่างกันจากวัตถุดิบป้อนเขาไปในเครื่องปฏิกรณ์ และเงื่อนไขของเครื่องปฏิกรณ์ และความเข้มข้นของสารละลายแก๊สเอ็กซ์ (X) ซึ่งเป็นตัวแสดงถึงคุณภาพของผลิตภัณฑ์แก๊ส

ข้อมูลนี้ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ชุดคำสั่ง Deep Learning ซึ่งเป็นวิธีการทาง AI ที่ดำเนินการเรื่องปัจจัยที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติเพื่อโมเดลออกมาและประเมินถึงผลลัพธ์ ในกระบวนการผลิตแก๊ส ปัจจัยเหล่านี้ได้ถูกแสดงให้เห็นด้วยข้อมูลกระบวนการโดยอิงกับเวลา 51 แบบ เช่นอุณหภูมิ ความดัน และความไหลลื่น ผลที่ได้รับนั้นเป็นการประเมินคุณภาพของผลิตภัณฑ์แก๊สที่แม่นยำ

กระบวนการทำงานอย่างไร (How the process works)

การใช้กระบวนการโมเดลใหม่นี้ทำให้ทั้งสองบริษัทประสบความสำเร็จในการเก็บความแตกต่างระหว่างความเข้มข้นของสารละลายแก๊สเอ็กซ์ คาดคะเนโดยใช้โมเดลนี้ และการใช้ความเข้มข้นจริง ๆ ใน ±3จุดเปอร์เซ็นต์ ในสเกลทั้งหมด

การคาดคะเนความแม่นยำของเรตความเข้มข้นของสารละลายแก๊สเอ็กซ์ (Prediction accuracy of X gases concentration rate)

ในการพัฒนาความแม่นยำในการคาดคะเนของความเข้มข้นของสารละลายแก๊สเอ็กซ์ โดยใช้โมเดลนี้ ผู้ปฏิบัติการในโรงงานเคมีจะสามารถตรวจเซ็นเซอร์การจับผิดความเสียหายหรือประเมินเครื่องมือและเข้าถึงเงื่อนไขของโรงงานเคมีได้อย่างปัจจุบันทันด่วนรวมถึงในอนาคต และความผิดปกติในผลิตภัณฑ์เคมี ซึ่งสิ่งนี้เองที่จะช่วยพัฒนาความแม่นยำในการเตือน ทำให้เกิดความปลอดภัยมากขึ้นและการปฏิบัติการที่คงที่มากขึ้น และเพื่อการคงรักษาโรงงานไว้อย่างชาญฉลาด

Mitsui Chemicals กำลังศึกษาเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการใช้เทคโนโลยีการผลิตในยุคสมัยหน้า เพื่อนำมาใช้สำหรับการบำรุงรักษาโรงงานอย่างชาญฉลาด ทำให้การปฏิบัติการมีความปลอดภัยและคงที่มากขึ้น ซึ่งจะช่วยก่อให้เกิดระบบการผลิตหลากหลายเกรดที่ต้องการในการวางกลยุทธ์เพิ่มมูลค่าให้สูงขึ้นและแลกเปลี่ยนความรู้ในการปฏิบัติการในยุคโลกาภิวัฒน์ Mitsui Chemicals จะทำการวิจัยสำหรับเทคโนโลยีการผลิตในยุคสมัยหน้าซึ่งรวมถึง IoT, big data, และ AI ในการเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับอุปกรณ์และการปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพ มีการขยายโครงสร้างพื้นฐานในเทคโนโลยีการผลิตเพื่อตอบสนองต่อความยืดหยุ่นในการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ

NTT Com ร่วมกับ Virtual Engineering Community ได้ทำแบบทดสอบยืนยันความจริงเพื่อพัฒนาคลาวด์และสภาพแวดล้อมในเครือข่ายที่ทำให้การผลิตของโรงงานได้รับการพัฒนาไปในทางที่ดีขึ้นและมีกระบวนการซ่อมบำรุงอย่างมีประสิทธิภาพนับตั้งแต่เดือนมีนาคม 2015 ถึงแม้ว่าจะมีเพียงไม่กี่เคสที่การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ได้ให้ประโยชน์ที่เฉพาะเจาะจงในการผลิตจริง แต่ความสำเร็จนี้ก็สามารถเป็นเทคโนโลยีหลักสำหรับการผลิตที่มีประสิทธิภาพ

NTT Com วางแผนที่จะปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมวิธีการ AI ที่ใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีล่าสุดเหล่านี้ ผ่านการใช้ข้อมูลที่ได้รับเกี่ยวกับความเสียหายระหว่างการผลิต และข้อมูลจากโรงงานผลิตอื่น ทำให้สามารถขยายสโคปของการใช้งานและพัฒนาความแม่นยำโดยรวม ในอนาคต NTT Com จะรวมเอาส่วนต่าง ๆ ของการวิจัย IoT และ AI และพัฒนาโซลูชั่นส์ภายใต้แบรนด์ corevoTM ของกลุ่ม NTT

ทั่งนี้ NTT Com จะยังคงทำการวิจัยในทิศทางที่พัฒนาประสิทธิภาพในการปฏิบัติการให้ดีขึ้นในด้านโรงงานเคมีผ่านการใช้โมเดล AI รวมถึงการป้องกันความผิดพลาดของเครื่องจักรและการแสดงตัวของความไม่ปกติของคุณภาพ บริษัทยังคงใช้โมเดลที่คล้ายกันในการพัฒนาโซลูชั่นส์ IoT

ปกติแล้วโรงงานผลิตเคมีจะเช็คคุณภาพของผลิตภัณฑ์โดยการเปรียบเทียบข้อมูลการผลิตกับเกณฑ์มาตรฐาน และโดยการตัดสินทางกายภาพโดยพนักงานผู้มีประสบการณ์ และด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด และการคาดคะเนในผลลัพธ์ ทำให้การพัฒนาร่วมกันระหว่า NTT Com และ Mitsui Chemicals ตั้งเป้าไปที่การพัฒนาความเที่ยงตรงแม่นยำในการตรวจสอบจับผิดความเสียหายในอุตสาหกรรมเคมี

NTT Communications Corporation (NTT Com), the ICT solutions and international communications business within the NTT Group, and Mitsui Chemicals, Inc. (Mitsui Chemicals) today announced that they have successfully created a technique that accurately and speedily predicts the quality of gas products. The technique is based on the modeling of the relationship between the different data sets sourced from raw materials feeding into the reactor and reactor conditions, and X gas concentrations which represent gas product quality.

The data is analyzed using Deep Learning algorithms, an artificial intelligence (AI) methodology that automatically processes relevant factors in order to model and predict outcomes. In the gas production process, these factors are represented by 51 types of time-based process data such as temperature, pressure, and flow. The end result is a highly accurate forecast of the quality of the resulting gas products.

Using their new modeling process, the two companies have succeeded in keeping discrepancies between the concentration of X gases predicted by this model and the actual concentration of X gases within ±3 percentage points in full scale.

Improving the prediction accuracy of X gases concentration by deploying this model, operators of chemical plants will be able to detect faulty sensors or measuring instruments and accurately assess the current and likely future condition of the plant, as well as any anomalies in the chemical product. This will improve the accuracy of alerts, leading to safer and more stable operation and to smarter maintenance of plants.

Mitsui Chemicals is studying feasibility of applying next generation production technology to smart plant maintenance, make operations safer and more stable, establish optimum multi-grade production systems required in high value-added strategy, and share operational knowledge required in globalization. Mitsui Chemicals will conduct researches of next generation production technology including IoT, big data, and AI for enhancement of equipment reliability and operating efficiency and continue to expand production technology infrastructures to respond flexibility to changes in the business environment.

In conjunction with the Virtual Engineering Community, NTT Com has been conducting verification tests to develop cloud and network environments that deliver improved plant productivity and more efficient maintenance procedures since March 2015. Though there are few cases where IoT data analyses deliver specific benefits in actual production so far, this achievement can be a key technology for efficient production.

NTT Com plans to tweak the AI methodologies used in the development of these latest techniques through the use of data sourced during production faults and data from other plants, allowing it to expand the scope of their application and improve their overall accuracy. In the future, NTT Com will combine various elements of its IoT and AI research and develop the resulting solutions under the NTT groups’ AI brand corevoTM.

NTT Com will additionally continue its research into ways of improving the operational efficiency of chemical plants through the use of AI models, including prevention of machine failures and the identification of quality abnormalities. The company also aims to leverage similar models in the development of its IoT solutions.

Chemical plants traditionally detect product quality issues by comparing production data with various benchmarks, and by the visual judgment of experienced employees. By thorough analysis of collected data and the accurate prediction of outcomes, this new joint development by NTT Com and Mitsui Chemicals aims to improve the accuracy of such fault detection across the chemical industry.

Tags : อุตสาหกรรม, ข่าวอุตสาหกรรม, สื่ออุตสาหกรรม, โรงงาน, เครื่องจักรกล, การผลิต, พลังงาน, โลจิสติกส์, Industry, Industrial, Industrial News, Industrial Media, Factory, Machinery, Machine, Manufacturing, Energy, Logistics