プレスリリース

Smart MPCは弊社独自の最適制御AIで、体験から学習し自発的に操作法を身につけます。PID制御よりも賢く、強化学習よりも実用的なこのAIは最適制御によってこれまでにない制御を実現します。

製造業を中心に様々なAIシステム開発を手掛ける、株式会社 Proxima Technology（東京都荒川区南千住8-5-7 白鬚西R&Dセンター 303）は、非常に少ないデータ（体験）から操作法を学習できる制御AI「Smart MPC」を提供しています。
[画像: https://prtimes.jp/i/74074/4/resize/d74074-4-7eb5811bdeb72924310c-0.jpg ]



今回、トリニティ工業株式会社様との取り組みにおいて塗装プラント向けの空調設備で5％のエネルギー消費量の削減を実現いたしました。これは空調機1台当たり最大で年間300万円（※）相当になります。
※：空調機仕様、構成、稼働時間、原動力単価等により異なります。

学習に必要データ量は非常に少なく、半日程度の運転データを学習させるだけで十分な性能が出せ、追加でオンライン学習をすればさらなる制御性能の改善が可能です。

[動画: https://www.youtube.com/watch?v=a3aVYxTQa84 ]



この動画は弊社独自の最適制御AI「Smart MPC」を用いた塗装プラント向けの空調機の制御の様子で、過去のデータからダイナミクスを学習し温度と湿度の制御を最小のエネルギー消費量で実現しています。

【背景】
トリニティ工業株式会社様の製品の一つに塗装プラント向けの空調設備があります。既存のシステムはT.E.G.A.（Trinity Engineering Gradational Air conditioning system）と呼ばれるソフトウェアが熱力学的な考察に基づいて、エネルギー消費量（比エンタルピー）が最小になるような最適な制御法を提案します。


一般的な空調機の制御入力は2種類のヒーターと1種類のクーラー、1種類の加湿器の計4つとなっており、マルチループ式のPID制御によってコントロールを行います。
PID制御は扱い易い反面、特定の条件下ではハンチングや定常偏差を起こしやすく、空調制御で十分な性能を発揮させるためには、熟練した調整スキルと多くの時間が必要となります。

【Smart MPCの導入】
今回、トリニティ工業株式会社様の「T.E.G.A.」のコントローラーとして弊社の最適制御AI「Smart MPC」を新たに導入。「Smart MPC」と 「T.E.G.A.」が融合した、全く新しい塗装プラント向け空調制御システムを共同開発することに成功しました。

Smart MPCは機械学習とMPC（モデル予測制御）を組み合わせた技術で、MPCの持つモデリングの難しさをデータドリブンな方法で解決します。
当技術はMPCの特性を引き継いでいて
・多入力多出力（MIMO）系に対応可能
・むだ時間に強く、ハンチングを起こしにくい
・拘束条件を扱える
・エネルギーなどの最適化が可能
といったメリットがあります。

Smart MPCではさらに
・機械学習による自動モデリング
・少ないデータでも適用可能な実用性
・オンライン学習による環境変化への適応能力
などの特徴があり、これらが実機への適用可能性を高めています。

Smart MPCの導入によって空調機の制御性能は以下のように改善いたしました。
・送気温度精度±1℃→±0.2℃
・送気湿度精度±5％→±2％
・エネルギー消費量5％削減（最大で年間300万円相当 ※）
※：空調機仕様、構成、稼働時間、原動力単価等により異なります。

安定性の向上のみならず、T.E.G.A.による省エネ制御に「Smart MPC」による動的なエネルギー最適制御が加わったことで、より大幅な省エネ・CO2排出量の削減に成功いたしました。

今後さらなる性能向上を目指し、現在でもAIの改良を続けております。


詳細は以下のURLより
本件について : https://proxima-ai-tech.com/case2_trinity_air_conditioner
Smart MPC : https://proxima-ai-tech.com/tech_smartmpc
トリニティ工業株式会社様webページ : http://www.trinityind.co.jp/product/equipment_division/painting_plant/painting_booth.html

【お問い合わせについて】
Smart MPCにご関心をお持ちいただけましたら、下記の連絡先までご連絡下さい。

社名 : 株式会社 Proxima Technology
住所 : 〒116-0003 東京都荒川区南千住8-5-7 白鬚西R&Dセンター 303
代表者 : 代表取締役　深津 卓弥

URL : https://proxima-ai-tech.com
連絡先 : contact@proxima-ai-tech.com

プレスリリース提供：PR TIMES