AI対応デジタルツインによる化学品製造におけるOEEの改善

化学品製造は複雑で規制の厳しい業界です。バッチのばらつきや計画外のダウンタイムから、エネルギーの非効率性や品質偏差に至るまで、製造業者は生産量を増やし、廃棄物を減らし、一貫した製品品質を維持しなければならないというプレッシャーの高まりに直面しています。

これらの側面で改善を推進する上で最も効果的な指標の1つが総合設備効率（OEE）です。これは、プラントの性能と理論上の完成度を比較する指標です。

OEEは、リーン・マニュファクチャリングやシックス・シグマの専門家によって広く使用されていますが、単なる継続的な改善ツールではありません。企業が連続プロセスやバッチプロセスにおける隠れた損失の特定に役立つ手段としてOEEの価値を認識するにつれて、化学製品製造環境におけるOEEの採用が増えています。¹

AI対応のデジタルツインを活用することで、化学メーカーは潜在的な非効率性を改善し、プロセスのばらつきを減らし、従来の方法よりもスループットを向上させることで、OEE目標をさらに推し進めることができます。

OEEの計算方法:化学品製造の文脈におけるOEEの理解

OEE は次のように計算されます。

OEE = 可用性 × パフォーマンス × 品質

各コンポーネントは異なる損失源を反映しています。

• 空室状況: ダウンタイムによる損失（計画外のメンテナンス、洗浄サイクル、資材不足など）
• パフォーマンス: 速度損失 (例:速度低下、バッチ時間が最適でない)
• クオリティ: 品質損失 (規格外のバッチ、リワークなど)

現在の状況：化学プラントのOEEを制限する課題

化学品製造における頻繁なダウンタイムと資産利用率の低さ

化学品製造では、予期しないダウンタイムによって機器の可用性が影響を受けることがよくあります。長時間の切り替えやポンプの故障から原材料の不足まで、さまざまな問題が生産の停止や減速の原因となります。²

この問題をさらに悪化させているのは、カレンダーベースまたは事後対応型のメンテナンス戦略に依存していることです。その結果、過剰なメンテナンスが発生したり、機器の劣化の初期兆候を見逃したりして、コストとダウンタイムが増加する可能性があります。

最近の調査によると、プロセス製造における計画外のダウンタイムは、企業に年間最大200億ドルの損害を与える可能性があり、操業の継続性と収益性を維持するための予知保全戦略とリアルタイムのプロセス監視が緊急に必要であることが浮き彫りになりました。³

プロセス条件の変動による最適とは言えないパフォーマンス

化学プラントの性能低下は、通常、加熱と混合の非効率性、バッチの切り替えが最適でないこと、および装置の洗浄サイクルが長いことが原因です。温度上昇や流量といった目標プロセス条件からのわずかな逸脱でも、サイクルタイムの延長やエネルギーの浪費につながる可能性があります。⁴

連続プロセスでは、原材料の特性や環境条件（湿度、原料の純度など）のわずかな変動が生産ライン全体に波及し、スループットの変動やユーティリティの消費量の増加を引き起こす可能性があります。

プロセスデータには多次元の性質があり、リアルタイムの最適化ツールがないため、こうした非効率な点が見過ごされがちです。⁵

化学プラントのOEE削減に寄与する規格外の製品および品質関連の損失

品質偏差は、化学品製造におけるOEEの低下のもう1つの主な要因です。原材料の一貫性がなく、バッチシーケンスの管理が不十分で、インラインモニタリングが不十分だと、仕様外の結果につながり、やり直しや廃棄が必要になります。

特殊化学プラントの初回合格利回りは 60% から 85% に及び、改善の余地が大きいことがわかります。⁶

AI 対応のデジタルツインが OEE の改善にどのように役立つか

AI対応のデジタルツインは、OEEの課題に対する強力なソリューションを提供します。デジタルツインは、化学品製造プロセスの動的なデータ駆動型モデルを作成することで、製造業者がプラントの挙動をリアルタイムでシミュレーション、予測、最適化できるようにします。

OEEの各コンポーネントへの対処方法は次のとおりです。

可用性の向上:予知保全と異常検知

過去のセンサーとメンテナンスデータに基づいてトレーニングされたデジタルツインは、将来の機器障害を示すパターンを特定できます。この予測に基づく洞察により、プロアクティブなメンテナンスアプローチが可能になり、問題が発生する前に問題を特定して修正することで、計画外のダウンタイムを減らし、資産の可用性を高めることができます。

プロセス製造環境における予測メンテナンスの実装に関するある研究では、センサー化された機器、リアルタイムのデータ分析、および予測モデル（ARIMA、Prophet、Double Exponential Smoothingなど）を使用して、機器の故障を予測し、タイムリーなメンテナンスアラートをトリガーすることが強調されました。その結果は次のようになりました。

• ダウンタイムの大幅な削減。
• より多くの情報に基づいた意思決定をリアルタイムで行う能力が強化されました。
• 運用スタッフは、設備故障の予測と防止が改善され、生産が円滑になり、コスト削減につながったと報告しました。⁷

Basetwoなどの一部のツールでは、 物理人工知能 第一原理モデルと機械学習を組み合わせることによる予知保全へのアプローチこのハイブリッドモデリング手法により、予測と異常検出の精度が向上し、化学メーカーは潜在的な問題を早期に特定し、プロセスの信頼性を維持するための積極的な措置を講じることができます。

パフォーマンスの向上:サイクルタイムの最適化とエネルギー効率

AI モデルは、複雑なプロセスの相互作用をシミュレートして最適な動作条件を特定し、スループットを最大化できます。バッチプロセスでは、デジタルツインによって加熱と混合のプロファイルを最適化し、品質を損なうことなく反応時間を短縮できます。⁹ 連続運転では、リアルタイム最適化（RTO）ツールでバルブのセットポイントと再循環速度を調整して、流量と変換率を一定に保つことができます。⁸

ある特殊化学品アプリケーションでは、あるグローバルメーカーがBasetwoプラットフォームを利用して、第一原理モデルと機械学習モデルを組み合わせたハイブリッドモデリングデジタルツインを使用して蒸留プロセスのシミュレーションと最適化を行いました。

このアプローチにより、プロセス変数と操作条件を正確に評価して、目標製品濃度を達成するための最適な標準操作手順（SOP）を決定することができました。⁹

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最適化されたSOPを導入した結果、サイクルタイムとバッチ関連の運用コストが 40% 削減され、エネルギー消費量も 20% 削減されました。詳細なウォークスルーについては ユースケースを見る。

品質の確保:予測的品質モデリングとインシリコ試験

デジタルツインは、ソフトセンシングを活用して、現在のプロセスデータに基づいてpH、純度、粘度などの測定が難しい主要な品質属性を予測することで、品質改善にも役立ちます。予測値が目標範囲から外れ始めた場合、オペレーターはバッチが仕様から外れる前に是正措置を講じることができます。¹⁰

これらの予測品質モデルは、製品の商業ライフサイクルを通じてプロセスデータを継続的に収集する継続的プロセス検証（CPV）シナリオに適用すると特に役立ちます。¹¹  

一例として、ある世界的な塗料およびコーティングメーカーは、コーティング製造にAIベースの品質管理システムを導入しました。このシステムでは、スペクトル分析と機械学習を使用して製品の特性をリアルタイムで監視し、品質偏差を即座に検出して修正することができます。

その結果、品質関連の廃棄物が40％削減され、初回合格収率が25％向上し、品質試験時間が50％短縮されました。¹²

これは、AIをCPVに統合することで、いかに効率と品質の成果を大幅に向上させることができるかを示しています。

結論

OEEはもはや単なるリーン製造指標ではなく、ボラティリティ、コンプライアンス、競争を乗り切る化学メーカーにとって重要な業績推進要因となっています。AI 対応のデジタルツインは、コストのかかる新しいインフラストラクチャを必要とせずに、可用性、パフォーマンス、品質を向上させるためのスケーラブルで説明可能な方法を提供します。

製造業者が将来を見据えた事業運営を目指す中、リアルタイムシミュレーション、予測分析、ローコードモデリング環境の統合が不可欠になりつつあります。OEEにデジタルファーストのアプローチをとることで、企業は非効率性を機会に変え、測定可能な結果をもたらすことができます。

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参考文献:

1. ABIリサーチ(n.d.)。 製造業の総合設備効率 (OEE)。https://www.abiresearch.com/blog/overall-equipment-effectiveness-oee-for-manufacturers から取得
2. アイディック・イット (2024)。 プロセス産業におけるAIアプリケーション。https://www.aidic.it/cisap4/webpapers/24Kidam.pdf から取得
3. アーク諮問グループ。（2023）。 プロセス製造における計画外のダウンタイムの削減。https://www.arcweb.com/research/reducing-unplanned-downtime-process-manufacturing から取得
4. アメリカ化学会。（2021）。 化学製造業界におけるAIアプリケーション。https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.iecr.1c00209 から取得
5. ジェイン、A.、他（2020）。 プロセス産業におけるAIアプリケーション。 ジャーナルオブマニュファクチャリングシステム。https://www.journals.elsevier.com/journal-of-manufacturing-systems から取得
6. マッキンゼー・アンド・カンパニー (2022). デジタル変革による特殊化学品の生産性の向上。https://www.mckinsey.com/industries/chemicals/our-insights/unlocking-productivity-in-specialty-chemicals-through-digital-transformation から取得
7. 製造技術の最前線。（2024）。 ソフトセンサー:それらは何ですか?。https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmtec.2024.1475078/full から取得
8. オリゼ。(n.d.)。 リアルタイム最適化。https://orise.com/process-optimization/operational-excellence-consulting/real-time-optimization から取得
9. ベース 2。(n.d.)。 BaseTwo プラットフォーム。BaseTwo プラットフォームページから取得
10. シムアナリティクス。(n.d.)。 ソフトセンサーとは。https://simanalytics.com/insights/what-are-soft-sensors から取得
11. 米国食品医薬品局。(n.d.)。 プロセス検証:一般的な原則と実践。https://www.fda.gov/files/drugs/published/Process-Validation--General-Principles-and-Practices.pdf から取得
12. 化学工学コンサルティング。（2025）。 化学製造業界におけるAIアプリケーション。https://www.chemengconsulting.com/blog/2025/02/24/ai-applications-chemical-manufacturing-industry/1106/ から取得