(57)【要約】【課題】プラント設計業務において、コグニティブコンピューティング処理を取り入れることで、迅速かつ最新技術を取り入れた設計を自動的に行う。【解決手段】設計者が、設計処理実行部３２のＵＩを用いて、「抽出したプラント構成要素と同等の構成要素での過去のプラント設計履歴が知りたい」と発話すると、コグニティブコンピューティング処理部３４では、ネットワーク２４を介してプラント設計履歴情報サーバー２８へアクセスして、関連するプラント設計履歴情報を取得する。コグニティブコンピューティング処理部３４では、取得したプラント設計履歴情報を分析して、回答情報を導き出し、非構造化データに変化して設計処理実行部３２へ通知する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの受注情報から、プラント構成要素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出したプラント構成要素に基づいて、プラントを設計する設計処理手段と、
設計者が利用する言語を用いた、設計のための最適化要求に応じて、前記プラントの設計開始までに学習した、最新の技術情報及びプラント設計履歴情報の少なくとも一方を格納したデータベースを用いて分析した結果である回答情報を、設計者が利用する言語を用いて通知するコグニティブコンピューティング処理手段と、
を有するプラント自動設計制御装置。
【請求項２】
前記プラントが、特定の地域に存在する複数の施設に対して、ガス、及び電気を含むインフラを整備し、かつ一括管理するエネルギーネットワークプラントである請求項１記載のプラント自動設計制御装置。
【請求項３】
前記最新の技術情報を用いた分析による前記回答情報が、当該最新の技術を反映させたプラント構成要素の選択指示である請求項１又は請求項２記載のプラント自動設計制御装置。
【請求項４】
前記プラント設計履歴情報を用いた分析による前記回答情報が、当該プラント設計履歴情報を利用した設計処理時間の短縮化指示である請求項１又は請求項２記載のプラント自動設計制御装置。
【請求項５】
前記設計処理手段で前記プラントを設計する際に、前記コグニティブコンピューティング処理手段により通知を受けた回答情報を反映させて最適化する最適化手段をさらに有する請求項１〜請求項４の何れか１項記載のプラント自動設計制御装置。
【請求項６】
コンピュータを、
請求項１〜請求項５の何れか１項記載のプラント自動設計制御装置として動作させるためのプラント自動設計制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ガス、電気を含むインフラであるエンジニアリングソリューション等のエネルギーネットワークプラントを自動設計するためのプラント自動設計制御装置、プラント自動設計制御プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ガス、電気を含むインフラであるエネルギーネットワークプラント(以下、単にプラントという）を設計するには、多大な労力と時間を要している。
【０００３】
特許文献１には、プラント設計のために、プラントを構成する機器とその接続機器類のそれぞれの特性を考慮し、かつ多くの制約条件や設計規則を満たさなければならないことを課題とし、例えば、経験のあるレイアウト設計者が現地に出向き、諸条件を確認した後、過去の設計実績、経験、設計規則等に基づき、人手もしくは３次元モデルなどによるレイアウト設計手法によりレイアウト設計を行うことが記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、プラントを構成するプラント構成機器類の性能、寸法、金額、納期およびメーカー名を含むデータを記憶したプラント構成要素データベースと、該プラント構成要素データベースに接続可能な携帯端末器とからなり、前記プラント構成要素データベースは、前記プラント構成機器類を製造する各メーカーのデータベースと接続され、前記携帯端末器は、前記プラント構成要素データベースからプラント設計条件に適合するプラント構成機器類を選出するプラント構成要素選出部と、該プラント構成要素選出部で選出されたプラント構成機器類の配置案を生成するプラント構成要素配置案生成部と、該プラント構成要素配置案生成部で生成された配置案に採用されるプラント構成機器類の物量および金額を、前記データから算出する物量および金額算出部と、前記プラント構成要素配置案生成部で生成された配置案および、前記物量および金額算出部で算出されたプラントの物量および金額を表示する表示部とを備えていることを特徴とするプラント自動設計システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−１２４５６６号公報
【特許文献２】特開２００４−１９９３４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、プラントを構成するプラント構成機器類の性能、寸法、金額、納期およびメーカー名を含むデータを記憶したプラント構成要素データベースの情報が基礎となりプラント設計がなされるが、プラント構成要素データベースに格納された情報の信頼度については考慮されていない。
【０００７】
例えば、特許文献１及び特許文献２では、プラント設計が依頼されると、当該プラントに関する入力情報に基づいて、一から設計を行うことが前提であり、過去の類似するプラント設計情報等がデータベース化されていない。また、学会等によって発表された最新技術情報に対する更新技術についても記載されていない。
【０００８】
例えば、設計者等がプラント設計において、過去の履歴による設計の簡素化や、時間的に変化する最新技術を取り入れることを考慮しようとした場合、自動設計を行うコンピュータが理解できる言語（構造化データ）に変換する技術を構築する必要があり、膨大な手間と労力を必要とする。
【０００９】
本発明の目的は、プラント設計業務において、コグニティブコンピューティング処理を取り入れることで、迅速かつ最新技術を取り入れた設計を自動的に行うことができるプラント自動設計制御装置、プラント自動設計制御プログラムを得ることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係るプラント自動設計制御装置は、プラントの受注情報から、プラント構成要素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出したプラント構成要素に基づいて、プラントを設計する設計処理手段と、設計者が利用する言語を用いた、設計のための最適化要求に応じて、前記プラントの設計開始までに学習した、最新の技術情報及びプラント設計履歴情報の少なくとも一方を格納したデータベースを用いて分析した結果である回答情報を、設計者が利用する言語を用いて通知するコグニティブコンピューティング処理手段と、
【００１１】
を有している。
【００１２】
本発明によれば、抽出手段では、プラントの受注情報から、プラント構成要素を抽出し、設計処理手段では、抽出したプラント構成要素に基づいて、プラントを設計する。
【００１３】
ここで、コグニティブコンピューティング処理手段では、設計者が利用する言語を用いた、設計のための最適化要求に応じて、プラントの設計開始までに学習した、最新の技術情報及びプラント設計履歴情報の少なくとも一方を格納したデータベースを用いて分析した結果である回答情報を、設計者が利用する言語を用いて通知する。
【００１４】
この結果、プラントの設計開始までに学習した、最新の技術情報及びプラント設計履歴情報の少なくとも一方を設計に反映させることができる。
【００１５】
本発明において、前記プラントが、特定の地域に存在する複数の施設に対して、ガス、及び電気を含むインフラを整備し、かつ一括管理するエネルギーネットワークプラントである。
【００１６】
本発明において、前記最新の技術情報を用いた分析による前記回答情報が、当該最新の技術を反映させたプラント構成要素の選択指示である。
【００１７】
本発明において、前記プラント設計履歴情報を用いた分析による前記回答情報が、当該プラント設計履歴情報を利用した設計処理時間の短縮化指示である。
【００１８】
本発明において、前記設計処理手段で前記プラントを設計する際に、前記コグニティブコンピューティング処理手段により通知を受けた回答情報を反映させて最適化する最適化手段をさらに有する。
【００１９】
本発明のプラント自動設計制御プログラムは、プラント自動設計制御装置として動作させることを特徴としている。
【００２０】
本発明は、プラント設計業務において、コグニティブコンピューティング処理を取り入れることで、迅速に設計を行うことができる。また、最新技術を取り入れた設計を行うことができる。
【００２１】
このため、過去の類似する設計情報を基に迅速な設計が可能であり、また、最新技術情報（例えば、空気調和・衛生工学会による学術情報等）を取り入れた設計が可能であり、プラント設計の最適化を図ることができる。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明した如く本発明では、プラント設計業務において、コグニティブコンピューティング処理を取り入れることで、迅速かつ最新技術を取り入れた設計を自動的に行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施の形態に係るガス、電気を含むインフラであるエンジニアリングソリューションのプラントを自動設計するためのプラント設計制御装置を含むプラント自動設計システムの概略図である。
【図２】本実施の形態に係るコグニティブコンピューティング処理機能を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態に係るプラント設計に必要な構成要素を、要素項目毎に抽出した一覧を示す概略図である。
【図４】本実施の形態に係るプラント自動設計制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】図４のステップ１２０での回答情報に基づく最適化のための反映処理の手順を示し（Ａ）は入力操作による反映処理、（Ｂ）は自動反映処理を示す。
【図６】本実施の形態に係るプラント設計の結果の一例であり、選択された構成要素の接続関係を図面化した概略図である。
【図７】本実施の形態に係るプラント設計による完成予想図を示す斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１は、ガス、電気を含むインフラであるエンジニアリングソリューションのプラントを自動設計するためのプラント設計制御装置１０を含むプラント自動設計システムの概略図である。
【００２５】
プラント設計制御装置１０では、図７に示されるような地域１２の各施設（一例として、オフィスビル１４、医療機関１６、住宅１８、ホテル・商業ビル２０、清掃工場２２）に、ガス、電気、熱及びＩＣＴ（Information Communication Technology）等のインフラを提供するために、必要なプラント要素を抽出して、自動設計する（図６参照、設計結果の全体図）。
【００２６】
図１に示される如く、プラント設計制御装置１０は、ネットワーク２４に接続されている。ネットワーク２４には、複数の設備メーカー２６が接続されており、プラント設計制御装置１０におけるプラント設計時の設備の発注を、ネットワーク２４を介して行う。
【００２７】
また、ネットワーク２４には、プラント設計履歴情報サーバー２８及び最新技術情報サーバー３０が接続されている。
【００２８】
プラント設計制御装置１０は、設計処理実行部３２及びコグニティブコンピューティング処理部３４を有している。
【００２９】
設計処理実行部３２は、受注部３６、プラント構成要素抽出部３８、プラント構成要素配置部４０、物流・コスト情報取得部４２、及び発注部４４を備えている。
【００３０】
受注部３６では、プラントの規模や提供施設の配置等の完成予想図（所謂青図）が含まれる受注情報を受注する（図７参照）。
【００３１】
プラント構成要素抽出部３８では、受注情報に基づき、プラント構成要素を抽出する。
【００３２】
図２に示される如く、プラント構成要素には、要素項目として、基幹施設、中継施設、提供施設、ネットワーク設備がある。
【００３３】
基幹施設は、図６に示される如く、プラントの基幹となる施設である。エネルギー源の一例としてＬＮＧ（液化天然ガス）受入基地４６、電気設備の基幹となるコージェネレーション４８と熱源となるボイラー５０と冷凍機５２とを管理するスマートエネルギーセンター５４、及び、工場２２等の特定の施設に特化してエネルギーを供給するユーティリティ・エネルギーサービスセンター５６が、基幹施設に分類される。
【００３４】
中継施設は、図６に示される如く、各エネルギーのステーション６０である。一例として都市ガスを減圧・分岐するガバナステーション、都市ガスを保安上遮断するバルブステーション、並びに、施設間を繋ぐパイプライン（高圧パイプライン６２及び中圧パイプライン６４）が中継施設に分類される。
【００３５】
提供施設は、図６に示される如く、インフラを提供する建築物である。工場２２、医療機関１６、ホテル・商業ビル２０、オフィスビル１４、及び住宅１８が提供施設に分類される。
【００３６】
ネットワーク設備は、基幹施設から提供施設へエネルギーを供給するためのネットワークである。ガスのネットワーク、熱のネットワーク、電気のネットワーク、ユーティリティのネットワーク、及びＩＣＴのネットワークがネットワーク設備に分類される（図６の凡例参照）。
【００３７】
図６に示される如く、スマートエネルギーセンター５４には、中央指令センター５４Ａが設置されており、コージェネレーション４８、ボイラー５０、冷凍機５２及びそれぞれのネットワークを管理している。
【００３８】
図１に示される如く、プラント構成要素抽出部３８での各要素項目が抽出されると、プラント構成要素配置部４０において、設計が実行される。プラント構成要素配置部４０の設計では、物流・コスト情報取得部４２で取得した性能、寸法、金額、納期および設備メーカー２６を含むデータが考慮される。
【００３９】
発注部４４では、ネットワーク２４を介して、設備メーカー２６に対して設計に基づく発注を実行する。
【００４０】
ここで、比較例として、従来は、そのデータのリアルタイムな信頼度までは反映されていなかった。また、プラント設計は、各要素項目が抽出されると、一から設計を行うことが前提であった。さらに、プラント設計に関して、学会等において、最新技術が発表された場合、その最新技術を取り入れて自動設計するには、コンピュータが理解できる言語（構造化データ）を用いて、プログラミングする必要があった。
【００４１】
これに対して、本実施の形態では、コグニティブコンピューティング処理部３４を設け、設計処理実行部３２と連携させることで、設計者が発話する音声等（非構造化データ）によって、必要な情報（プラント設計履歴情報及び最新技術情報等）を取得することで、設計の迅速化を図ると共に、最新技術情報を取り入れた設計を可能とした。
【００４２】
（コグニティブコンピューティング処理部）
【００４３】
図２に示される如く、コグニティブコンピューティング処理部３４は、受付部６６及び通知部６８を備えている。
【００４４】
受付部６６は、設計処理実行部３２のＵＩによって、設計者が発話した音声情報等（課題）を受け付ける。音声情報等は、所謂非構造化データであり、このままでは、コンピュータは認識することができない。
【００４５】
そこで、受付部６６で受け付けた音声データ等は、データ変換部７０へ送出される。
【００４６】
データ変換部７０では、非構造化データを、コンピュータで認識可能な構造化データに変換するための、コグニティブコンピューティング処理が実行される。
【００４７】
（コグニティブコンピューティング処理の一般的概念）
【００４８】
必要なタスク処理として、（１）言語処理、（２）音声処理、（３）画像処理、及び、（４）データ・インサイト処理が挙げられる。
【００４９】
（１）言語処理７０Ａ
【００５０】
言語処理６０Ａは、自然言語テキストの分類、会話、エンティティーの抽出、セマンティック概念の抽出、ドキュメント変換、言語翻訳、節の取得とランク付け、関係の抽出、口調分析(但し、これらに限定されるものではない)を実行する。
【００５１】
（２）音声処理７０Ｂ
【００５２】
音声処理６０Ｂは、独自の言語モデルを使用してトレーニングする機能を備えた、音声テキスト変換およびテキスト音声変換を実行する。
【００５３】
（３）画像処理７０Ｃ
【００５４】
画像処理６０Ｃは、画像から新しい知見や関係性を見いだし、重要な価値を引き出して、有意義なアクションを取るための処理である。
【００５５】
（４）データ・インサイト処理７０Ｄ
【００５６】
データ・インサイト処理７０Ｄは、自然言語処理によって事前に拡充されたコンテンツ(ニュースやブログなど)を使用して、極めてターゲットを絞った検索や傾向分析を行うことができる。
【００５７】
コグニティブコンピューティング処理部３４では、それぞれに異なるタスクを実行する処理（１）〜（４）を組み合わせて適用することで、数々のビジネス問題を解決したり、深く関与したエクスペリエンスを作成したりすることができる。
【００５８】
これらのコグニティブコンピューティング処理のタスクを組み合わせて、従来のデータ・アナリティクス機能の上に重ねると、複雑な発見、予測的洞察、エンジンにより簡単に洞察に基づく決定を導くことができる。
【００５９】
図３に示される如く、データ変換部７０で非構造化データから構造化データに変換された情報（音声情報等により設計者が伝えたい課題）は、分析部７２へ送出される。
【００６０】
設計者が要求する課題が、プラント設計履歴情報を要求であれば、分析部７２では、ＡＩの自律学習により、課題を分析し、プラント設計履歴情報サーバー２８から、合致又は類似する過去の案件（プラント設計履歴情報）を検索し、回答情報生成部７４へ送出する。
【００６１】
また、設計者が要求する課題が、最新技術情報の要求であれば、分析部７２では、ＡＩの自律学習により、課題を分析し、最新技術情報サーバー３０から、プラントに関連する最新技術情報を検索し、回答情報生成部７４へ送出する。
【００６２】
回答情報生成部７４では、音声情報等に基づく課題に対する最適な回答情報（構造化データ）を生成し、データ変換部７０へ送出する。
【００６３】
データ変換部７０では、コグニティブコンピューティング処理によって、回答情報を非構造化データに変換して、通知部６８を介して、設計者が利用している設計処理実行部３２のＵＩへ送出する。
【００６４】
以下に本実施の形態の作用を、図４のフローチャートに従い説明する。
【００６５】
ステップ１００では、プラント設計の受注があったか否かを判断する。このステップ１００で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。また、ステップ１００で肯定判定された場合は、ステップ１０２へ移行する。
【００６６】
ステップ１０２では、受注したプラントの構成要素を抽出する。構成要素は、要素項目（基幹施設、中継施設、提供施設、及びネットワーク設備）毎に選択される。
【００６７】
例えば、図７に示す完成予想図では、スマートエネルギーセンター５４が構成要素となる。スマートエネルギーセンター５４では、ＬＮＧ（液化天然ガス）受入基地４６（図６参照）からＬＮＧを受け入れて、ボイラー５０及び冷凍機５２を稼働すると共に、工場（清掃工場）２２からの廃熱を利用して、冷熱及び温熱の媒体を、提供施設（オフィスビル１４、医療機関１６、住宅１８、及びホテル・商業ビル２０）へ供給する。また、ボイラー５０の熱や廃熱を利用して、コージェネレーション４８で発電した電力を、提供施設（図７では、スマートエネルギーセンター５４が設置されたオフィスビル１４）に供給する。
【００６８】
図４に示される如く、ステップ１０２において、完成予想図（一例として、図７参照）に従って構成要素を選択すると、ステップ１０４へ移行して情報収集のための会話処理が実行される。
【００６９】
すなわち、プラント設計制御装置１０を管理する設計者は、構成要素に基づいて、以前に類似するプラント設計があったか、並びに、設計処理実行部３２が認識していない最新技術情報が存在するかを、ＵＩ（例えば、発話による音声データ等）を用いて、コグニティブコンピューティング処理部３４へ問い合わせる。
【００７０】
次のステップ１０６では、コグニティブコンピューティング処理部３４のデータ変換部７０において、音声データ等（非構造化データ）をコンピュータで理解可能な言語（構造化データ）に変換し、設計者から受けた音声データ等が分析のための情報として十分か否かを判断する。このステップ１０６で否定判定された場合は、ステップ１０４へ戻り、情報収集のための会話処理を繰り返す。
【００７１】
また、ステップ１０６で肯定判定されると、ステップ１０８へ移行して、設計者からの要求を判別する。本実施の形態では、要求する課題が、プラント設計履歴情報の要求か、最新技術情報の要求か、の何れかであり、プラント設計履歴情報の要求と判定された場合は、ステップ１１０へ移行して、プラント設計履歴情報サーバー２８へアクセスして、今回の設計プラントに関連する蓄積データを読み出して、ステップ１１４へ移行する。
【００７２】
また、ステップ１０８で。最新技術情報の要求と判定された場合は、ステップ１１２へ移行して、最新技術情報サーバー３０へアクセスして、今回の設計プラントに関連する蓄積データを読み出して、ステップ１１４へ移行する。
【００７３】
ステップ１１４では、ステップ１１０又はステップ１１２で読み出した蓄積データの分析によって、設計者の課題要求に対する回答情報を生成し、ステップ１１６へ移行する。
【００７４】
ステップ１１６では、回答情報（構造化データ）を設計者が認識可能な言語（音声データ又は文字データ等）である非構造化データに変換し、ステップ１１８へ移行して、ステップ１１４の分析で得られた回答情報を通知し、ステップ１２０へ移行する。
【００７５】
ステップ１２０では、取得した回答情報を考慮して、プラント構成要素による設計を実行する。例えば、図６に示される如く、選択された構成要素の接続関係の図面化し、かつ、各構成要素の仕様の詳細が設計される。
【００７６】
次のステップ１２２では、設計されたプラントに対して、物流、コストに基づく調整を実行し、次いで、ステップ１２４へ移行して、プラント設計データに基づいて、設備メーカー２６に対して、必要な物資を発注し、このルーチンは終了する。
【００７７】
（回答情報に基づく最適化処理）
【００７８】
ステップ１２０において、ステップ１１８で通知を受けた回答情報を考慮して、プラント構成要素による設計を実行する際に考慮される最適化は、設計者の入力操作によって行う場合、或いは、設計処理に自動的に反映される場合の何れであってもよい。
【００７９】
（１）  入力操作による反映）
【００８０】
図５（Ａ）は、設計者の入力操作による反映手順であり、ステップ１５０Ａでは、ステップ１１８で受けた通知をモニタに表示し、次いでステップ１５２Ａでは、設計者からの設計変更指示があったか否かを判断する。このステップ１５２Ａで肯定判定された場合は、ステップ１５４Ａへ移行して設計変更内容を自動設計プログラムに反映させ、次いで、ステップ１５６Ａへ移行して自動設計処理を実行し、このルーチンは終了する。ステップ１５２Ａで否定判定された場合は、ステップ１５６Ａへ移行する。
【００８１】
（２）  自動による反映
【００８２】
図５（Ｂ）は、自動による反映手順であり、ステップ１５０Ｂでは、ステップ１１８で受けた通知を解析し、次いでステップ１５２Ｂでは、設計変更する必要が有るか否かを判断する。このステップ１５２Ｂで肯定判定された場合は、ステップ１５４Ｂへ移行して設計変更内容を自動設計プログラムに反映さえ、次いで、ステップ１５６Ｂへ移行して自動設計処理を実行し、このルーチンは終了する。ステップ１５２Ｂで否定判定された場合は、ステップ１５６Ｂへ移行する。
【００８３】
なお、本実施の形態では、ガス、電気を含むインフラであるエンジニアリングソリューション等のプラントを自動設計するためのプラント自動設計について説明したが、コグニティブコンピューティング処理によって設計者が発話する音声データ等を用いて、プラント設計履歴情報や最新技術情報を要求する課題に対応するプラントであれば、地域冷暖房プラントのような大規模なものに限らず、特定企業の工場敷地内プラントの自動設計にも適用可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１０    プラント設計制御装置
１２    地域
１４    オフィスビル
１６    医療機関
１８    住宅
２０    ホテル・商業ビル
２２    清掃工場
２４    ネットワーク
２６    設備メーカー
２８    プラント設計履歴情報サーバー
３０    最新技術情報サーバー
３２    設計処理実行部（設計処理手段）
３４    コグニティブコンピューティング処理部（コグニティブコンピューティング処理手段）
３６    受注部
３８    プラント構成要素抽出部（抽出手段）
４０    プラント構成要素配置部
４２    物流・コスト情報取得部
４４    発注部
４６    ＬＮＧ（液化天然ガス）受入基地
４８    コージェネレーション
５０    ボイラー
５２    冷凍機
５４    スマートエネルギーセンター
５６    ユーティリティ・エネルギーサービスセンター
６０    ステーション
６２    高圧パイプライン
６４    中圧パイプライン
６６    受付部
６８    通知部
７０    データ変換部
７０Ａ    言語処理
７０Ｂ    音声処理
７０Ｃ    画像処理
７０Ｄ    データ・インサイト処理
７２    分析部
７４    回答情報生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2019175007.tif 000007
【図６】
2019175007.tif 000008
【図７】
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