AI によるセメント製造の改善

セメント製造は重要な産業であり、世界中のインフラ開発において中心的な役割を果たしています。しかし、この産業は「衰えるのが難しい」産業とされています。¹つまり、温室効果ガス排出量を削減することは難しく、より持続可能なプロセスを生み出すための革新的なソリューションが必要だということです。

人工知能（AI）の進歩により、セメント製造プロセスは環境、エネルギー、品質管理の問題に対処し、変革的な改善を実現できます。

‍セメント製造の主な課題

‍環境影響の軽減と規制遵守

セメント生産は炭素集約度の高い産業であり、世界の二酸化炭素排出量の約 7% を占めています。₂ 排出量。² ドライキルン法では、高温を利用して主に石灰石や粘土などの原材料を、セメントの主成分であるクリンカーに変換します。これらの排出量の約 60% は加熱中の化学変換によるもので、残りの 40% は窯の加熱に使用される燃料によるものです。³

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都市化が加速するにつれて、コンクリートの主要成分であるセメントの需要は増加し続けています。こうした需要の高まりは、環境問題を悪化させ、排出量削減の取り組みを複雑にしています。

セメントメーカーは、二酸化炭素排出量の最小化に努めながら、大気質基準、排出制限、廃棄物管理規制などの規制要件を遵守しなければならないという圧力の高まりに直面しています。

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セメント製造におけるエネルギー効率の向上

セメントの製造プロセスでは、図に示すように、石灰石をクリンカーに変換するために最大1450°Cに達する強烈な熱が必要です。 フィギュア 2。この高いエネルギー需要により、セメント製造は世界で最もエネルギー消費量の多い産業の1つとなっています。

セメント産業は、世界の産業エネルギー全体の約5％を消費していると推定されています⁴、セメント工場のエネルギーの70％近くが粉砕プロセス（原材料とクリンカーの破砕と粉砕）に使用されています。⁵

エネルギー効率を高める方法を見つけることは、運用コストと環境への影響を削減するために重要です。

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セメントの品質と微粒子サイズのばらつき

セメント製造では、製品品質の一貫性が大きな懸念事項です。原材料の特性の変動や製造プロセスの違いによってばらつきが生じ、一貫した細かさを維持することが難しくなります。

破砕および粉砕プロセスには多変数特性があり、負荷の乱れが大きいため、一貫した制御が複雑になります。セメントメーカーは、特にコスト削減と脱炭素化のために製造プロセスを最適化しようと努める中で、微妙なばらつきを最小限に抑えながら均一な製品品質と最適な粒子サイズを実現することが課題となっています。

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製造コスト

セメント製造の2つの主要なコストは燃料と原材料であり、それぞれ生産コストの約20〜30％と30〜40％を占めています。⁶

石灰石などの原材料のコストはセメント1トンあたり約40ドルですが、石炭やペトコークスなどの熱源のコストは1トンあたり約20ドルです。⁷

セメントメーカーが収益性を向上させるためには、原材料利用の最適化や生産プロセスの合理化など、これらのコストを削減するための革新的なアプローチが不可欠です。

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セメント製造におけるAIアプリケーション

‍環境への影響を軽減するためのAI対応プロセス最適化

AIはセメント製造プロセスを最適化するための強力なツールを提供し、持続可能性への取り組みに貢献します。

次のようなAI主導のプロセス最適化プラットフォーム ベース 2、キルンの運用を最適化し、COの量を削減するための推奨事項を提供できます₂ セメント製造工程で生成されます。AIシステムは、リアルタイムの洞察と予測アラートにより、排出量を規制範囲内に抑え、多額の追加投資を必要とせずにセメント工場が持続可能性の目標を達成できるよう支援します。

AIモデルは、プラントデータを分析し、既存のプロセスをシミュレートすることで、生産データを分析して最適な配合と比率を推奨することで、原材料の効率的な利用を強化できます。これにより、一貫した生産品質を維持しながら、必要な原材料を最小限に抑えることができます。

これらの最適化方法により、セメント製造による環境への影響を大幅に減らすことができます。

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セメント工場のエネルギー管理と効率

AIアルゴリズムは、燃料使用量とプロセスパラメータを最適化することで生産プロセスを合理化し、エネルギー消費量を削減し、セメント工場をより効率的に運営するのに役立ちます。

たとえば、メーカーはAI技術を使用して窯の運用を最適化できます。実際の製造プロセスの仮想シミュレーションであるデジタルツインを活用して what-if 分析を行うことで、セメントメーカーは温度や圧力などのパラメーターを調整して熱効率を向上させ、燃料消費量を削減できます。

さまざまなプロセスパラメータと設定値を最適化することで、メーカーは資産と生産全体をより効率的に運用できるようになり、エネルギー消費と全体的なプロセスコストの削減につながります。

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セメント製造の品質管理

AI主導の自動検査システムは、欠陥をリアルタイムで検出して修正することにより、製品の一貫性を保証します。機械学習 (ML) モデルは潜在的な品質問題を予測できるため、メーカーは欠陥が発生する前に調整を行うことができます。これにより、製品の品質が向上し、無駄が減ります。

さらに、AI モデリングはセメント配合の最適化をサポートします。メーカーは、さまざまな成分や部分を試して、どのブレンドによって希望どおりの製品品質と特性を実現できるかを判断できます。

AIを活用したプロセス最適化は、メーカーが新規または既存の製剤に最適なブレンドセットポイントを決定するのに役立ちます。その結果、望ましい品質特性を維持しながら、エネルギー消費量の削減、コストの削減、生産時間の短縮を実現できます。

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セメント工場における AI の実例

いくつかの企業が AI をセメント製造プロセスに統合することに成功し、大幅な効率向上と環境面でのメリットを実現しています。

で 研究 マッキンゼーでは、AIは自律モードで使用され、継続的に学習し、変化する状況に適応して最適なパフォーマンスを維持していました。このアプローチにより、人間の介入の必要性が最小限に抑えられ、最大限の効率が確保され、その結果、セメント工場のスループットとエネルギー効率が最大 10% 向上しました。

もう1つの例はBasetwoで、同社のAIコパイロットは製造業者にAIモデリングとデータ主導の推奨事項を提供し、プラントの制約を考慮しながら既存のプロセスを最適化します。このアプローチにより、一部の顧客ではエネルギー消費量を最大 20%、生産コストを最大 40% 削減できました。

これらの例は、セメント産業の効率と持続可能性を高めるAIの可能性を示しています。

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課題と考慮事項

‍技術的専門知識

セメント製造にAIシステムを導入するには、これらの技術を管理および保守できる熟練した人材が必要です。業界のよりスマートな製造プロセスへの移行を支援するために、AI と機械学習の専門知識を持つ専門家のニーズが高まっています。

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既存システムとの統合

AI をセメント工場に統合する場合、レガシーシステムとの互換性や関連するデータセットへのアクセスなどの課題に直面することがよくあります。データはバラバラだったり、アクセスが困難だったり、クリーンで使用可能な状態ではなかったりすることがよくあります。AI テクノロジーの導入を成功させるには、こうした統合のハードルを克服することが不可欠です。

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ツール、 ベース 2は、これらのギャップを埋めるために使用でき、さまざまなデータソースのシームレスな統合と分析を実現すると同時に、ローコードでユーザーフレンドリーな環境を提供することで、技術的な専門知識を持たないメーカーがAIを効果的に活用できるようにします。

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セメント製造におけるAIの未来

AI フォーミュレーションディスカバリー

人工知能は、より持続可能なセメント配合を発見し、従来の原材料への依存を減らし、二酸化炭素排出量を削減するのに役立ちます。

たとえば、セメント製造工程で排出される排出量の約90％はクリンカーが占めていますが、⁸ 脱炭素化への取り組みをさらに進めるために、メーカーは製剤に含まれるクリンカーの量を減らすことに注力できます。⁹ 

AIは、フライアッシュや高炉スラグなどのさまざまな代替品を仮想的に試し、セメントミックスの最終的な品質特性を予測できるようにすることで、製造業者のこの取り組みを支援できます。製造コストとエネルギー消費量を可能な限り低く抑えながら、目標とする品質が得られるまで調合のシミュレーションと最適化を続けることができます。

この革新は、厳しい環境基準を満たす、より環境に優しいセメント製品の開発につながる可能性があります。

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スマートファクトリー — 完全自動セメントプラント

スマートファクトリー、つまり完全に自動化された AI 主導のセメント工場は、ますます実現可能になりつつあります。このような環境では、オペレーターの制約を考慮して部分的に自動化されたものから、完全に自律的で完全にAIで稼働するものまで、さまざまなレベルの人間の介入が行われています。

半自律型のセメント工場では、現在の事業を最適に運営する方法に関する指示や推奨事項をセメントメーカーに提供できるため、生産プロセスの物理試験やブレンドの変更の必要性を最小限に抑えながら、リアルタイムプロセス内の逸脱を減らすことができます。

一方、完全に自律的な製造、つまり「ライトアウト工場」は、人間の介入がない環境です。こうしたスマートファクトリーを AI 対応のリアルタイムオプティマイザー (RTO) に接続することで、その能力が向上し、完全に自律的な運用が可能になるとともに、人間の関与なしに最適化の成果を継続的に向上できます。¹⁰

これらの環境は、生産のさまざまな面で製造業者の効率と持続可能性を最大限に高めるのに役立ちます。

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セメント製造におけるジェネレーティブAI

ジェネレーティブAIは、コーディングの経験がないメーカーであっても、さまざまなデータソースを簡単に統合し、製造プロセスをシミュレートして最適化できるようにすることで、セメント業界に革命をもたらす見込みです。メーカーはジェネレーティブ AI モデルに平易な言葉によるクエリを入力し、対応するコードを出力として受け取ることができます。

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ジェネレーティブAIの重要な用途の1つは、品質管理です。工場データを分析することで、メーカーは製品品質の偏差を特定できます。このテクノロジーとモデルベースの最適化を組み合わせることで、メーカーはセメント製造プロセス全体にわたって品質基準を予測し、維持することができます。

このAIテクノロジーの民主化により、メーカーはエネルギーやコスト削減などの目標を達成しやすくなり、最終的には全体的な効率と持続可能性が向上します。

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結論

セメント製造におけるAIの統合は、効率、品質、持続可能性の大幅な向上を促進しています。業界が環境や規制上の課題に直面し続ける中、プロセスを最適化し、エネルギー消費量を削減し、製品品質を向上させるための有望なソリューションが AI によって提供されています。

セメント製造の未来は、よりスマートで持続可能な生産方法への道を開くAI技術の普及にあります。これらの進歩を取り入れることで、セメント産業は環境への影響を最小限に抑えながら、増大する都市化の要求に応えることができます。

セメント製造における脱炭素化への個別のアプローチについては、 今日ベースツーに連絡して!

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参考文献:

1. シェブロン・ポリシー、G.およびP.A.（2024年5月3日）。 説明者:衰えにくい産業とはどういう意味ですか?. chevron.com。https://www.chevron.com/newsroom/2024/q2/explainer-what-do-we-mean-by-hard-to-abate-industries#:~:text=The%20production%20processes%20for%20hard,produce%20more%20while%20emitting%20less
2. なぜセメント産業は衰えにくいというレッテルを貼られているのですか？。DNV。(n.d.)。https://www.dnv.com/article/why-is-the-cement-industry-labelled-hard-to-abate--241192/
3. ブラッド・グリフィン — 2023年3月16日。（2023年、10月20日）。 セメント部門からの排出量を削減する具体的な方法. 440メガトン:カナダのネットゼロへの道のりを追う。https://440megatonnes.ca/insight/concrete-ways-to-reduce-emissions-from-the-cement-sector/
4. ソムロ、M.、タム、V・W・Y.、ホルヘ・エヴァンジェリスタ、A・C.（2023）。セメントの生産とその環境への影響 リサイクルコンクリート、11—46。https://doi.org/10.1016/b978-0-323-85210-4.00010-2
5. デ・ゴーズ・アランテス、J.（2021年4月）。 プロセス最適化ソリューション。ロックウェル・オートメーション。https://literature.rockwellautomation.com/idc/groups/literature/documents/ar/cement-ar001_-en-p.pdf
6. パボン、A.（2014年8月18日）。 知っておくべきこと：セメントのコスト要素。マーケット・リアリスト。https://marketrealist.com/2014/08/must-know-cost-elements-cement/
7. セメントコストとエネルギー経済学。サンダー・サイード・エナジー。(2023 年 6 月 21 日)。https://thundersaidenergy.com/downloads/cement-costs-and-energy-economics/#:~:text=The%20breakdown%20of%20costs%2C%20in,ton%20for%20electricity%3B%20and%20%2420%2F
8. フェルドマン、R.（2019年12月31日）。 人工知能はセメント工場の排出量とコスト削減に役立ちます。マッキンゼー・アンド・カンパニー。https://www.mckinsey.com/industries/chemicals/our-insights/artificial-intelligence-helps-cut-emissions-and-costs-in-cement-plants
9. ハインケ、S.、マクシマイネン、J.、ライター、S.（2023b、2月3日）。 セメントとコンクリートのバリューチェーンの脱炭素化：ダボスからの教訓。マッキンゼー・アンド・カンパニー。https://www.mckinsey.com/industries/engineering-construction-and-building-materials/our-insights/decarbonizing-cement-and-concrete-value-chains-takeaways-from-davos
10. ブラッド・グリフィン — 2023年3月16日。（2023a、10月20日）。 セメント部門からの排出量を削減する具体的な方法. 440メガトン:カナダのネットゼロへの道のりを追う。https://440megatonnes.ca/insight/concrete-ways-to-reduce-emissions-from-the-cement-sector/