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先進的AI活用によるバッチプロセス異常予兆検知
花王株式会社

SCM部門 製造統括センター
基幹技術グループ（電気計装技術）

田村 仁

目次
１．会社概要/花王Gr生産拠点
２．取組み紹介① 背景／課題② 取組み内容
・ スケジュール／社内組織変革・プロジェクト体制
・ 異常予兆検知システムについて③ 結果／今後の展開
・ 監視モデル有効性確認（異常予兆の早期発見検証）
・ 異常予兆検知の実績と効果
・ AI信頼性向上に向けた取組み
・ 監視業務の標準化と属人化解消（AI協働運用に向けて）・ 製造現場の声
・ 更なる改善につながる機会の創出
・ 成果まとめ／今後の展開

花王グループの生産拠点（日本10拠点）
和歌山

・ 家庭品の西日本供給拠点

ケミカルの供給拠点

川崎富士

・ 家庭品の東日本供給拠点

・ 紙製品の原料供給拠点
住居用紙製品（原料）

衣料用洗剤 ／ 台所用洗剤
住居用洗剤
シャンプー、リンス愛媛

栃木・ サニタリ製品東日本供給拠点

・ サニタリ製品西日本供給拠点
生理用ナプキン
紙オムツ

生理用ナプキン
紙オムツ

鹿島

酒田

・ 紙加工製品の・ ケミカル供給拠点

グローバル供給拠点

入浴剤
紙オムツ（輸出用）

豊橋

ケミカル製品

小田原・ 化粧品のグローバル供給拠点

・ BC新製品の東京・ 新規開発型拠点

供給拠点

ヘアカラー
ヘアケア製品

衣料用洗剤 ／ 台所用洗剤
住居用洗剤
シャンプー、リンス

化粧品

化粧品（ソフィーナ）目次
１．会社概要/花王Gr生産拠点
２．取組み紹介① 背景／課題② 取組み内容
・ スケジュール／社内組織変革・プロジェクト体制
・ 異常予兆検知システムについて③ 結果／今後の展開
・ 監視モデル有効性確認（異常予兆の早期発見検証）
・ 異常予兆検知の実績と効果
・ AI信頼性向上に向けた取組み
・ 監視業務の標準化と属人化解消（AI協働運用に向けて）・ 製造現場の声
・ 更なる改善につながる機会の創出
・ 成果まとめ／今後の展開

取組み背景・課題：産業保安における課題とスマート保安推進
高齢化・省人化
若年層
雇用困難

設備の高経年化

設備修繕費増加

出所：日本の石油化学工業50年データ（重化学工業通信社）

出所：経済産業省「高圧ガス保安分野スマート保安アクションプラン（案）」

2030年以降
定年退職

出所：経済産業省「第3回産業構造審議会保安・消費生活用製品安全分科会」

産業保安における課題解決のため、官・民連携でスマート保安推進の動き
AI技術を活用した運転監視の自動化・異常予兆検知に注目

AI技術で多品種バッチプロセスの業務負荷削減にチャレンジ
多花王和歌山工場 生産設備（ケミカル）の業務負荷マッピング

生産品種数

D設備
約４００品種約２０設備/数名
E設備
約４００品種約２０設備/数名

A設備
約４００品種約２０設備/十数名

B設備
約２００品種約３０設備/十数名

F設備
約８００品種約３０設備/数名

ターゲットとして選定

・膨大な品種・運転パターン
・バッチプロセスのため複数工程を同時監視必要
・突出して監視負荷が高い→AI技術で負荷を削減できないか

少C設備
約４０品種
約１０設備/数名

少運転監視オペレータ１人当りの設備数

運転監視負荷の高いF設備をターゲットに取組み開始

多ターゲット設備の課題：F設備の高い業務負荷状況
設備数

設備名称

前計量

計量反応

***
***〇〇〇〇〇〇******************************ーーーーーーーーー〇〇〇〇〇〇〇ーー

131415

***

***
***
***ーーー

16～20

***

***

21

***

22、2324、25

145678910111225

品種数
運転パターン（半製品） （品種数×工程）

濾過

配合／混合ー******〇〇〇〇ーー

***
***

***
***

〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇ーー〇ーーーー〇〇ーーーーーーーーーー〇ーーー

***
***
***
***
***
***
***
***
***

***
***
***
***
***
***
***
***
***〇〇ー〇〇ー〇〇ー〇〇ー〇〇〇

***
***
***

***
***
***ーーーーー〇

***

***

***ーーーーー〇

***

***

***

***ーーーーー〇

***

***

***

***ーー〇ーーー

***

***

3

1214

106

7

約600

約1900

***

***

23

工程
処理/調整合計〇〇〇〇ー

危険物（低引火点）や高圧ガス（酸化エチレン）を取り扱う重要設備が集中
膨大な運転パターンを運転監視オペレータ数名で運転 ⇒ 大きなプレッシャー

オペレータの監視負荷・ストレス増大、異常発見遅れを懸念

目的、想い：AI技術導入で運転監視オペレータを支援したい
F設備 運転状況（5日間）
設備名称
01234

2018/2/1
5678910111213

1415161718

1920

2122

23

0

1234

2018/2/2
5

6789101112

13

1415

16

1718

1920

21

22

23

0

1234

2018/2/3
5

678

910

11

12

13

1415

16

17

18

19

20

21

22

23

0

12

34

2018/2/4
5

6

78

910

111213

1415

16

17

18

19

トラブル実績（2014年～2018年）
20

21

22

23

0

1234

2018/2/5567891011121314151617

全25設備（52工程）***

181920212223F設備

***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***

グラフ色：品種
オペレータ数名で全52工程を同時監視
異常発生

対応時間増

機会ロス
廃棄物ロス

生産／品質異常に至るトラブル件数
年間平均：約50件（2014～2018年）

目的：早期の品質・運転異常回避、保安力向上（スマート保安）
先進的AI活用による異常予兆検知導入、運転監視オペレータ支援

異常予兆検知導入の期待効果

効果①
バッチプロセスにおける信頼性の高い異常予兆検知が可能→ 業務負荷削減、ストレス削減
効果②
ベテランから若手への製造技術伝承を容易にし、現場力向上
効果③
AI協働運用の標準化による属人化解消（人依存からの脱却）
今後の展開を見据えた異常予兆検知実現のための基盤構築

目次
１．会社概要/花王Gr生産拠点
２．取組み紹介① 背景／課題② 取組み内容
・ スケジュール／社内組織変革・プロジェクト体制
・ 異常予兆検知システムについて③ 結果／今後の展開
・ 監視モデル有効性確認（異常予兆の早期発見検証）
・ 異常予兆検知の実績と効果
・ AI信頼性向上に向けた取組み
・ 監視業務の標準化と属人化解消（AI協働運用に向けて）・ 製造現場の声
・ 更なる改善につながる機会の創出
・ 成果まとめ／今後の展開

社内組織変革・プロジェクト体制によるシステム開発
システム

和歌山F設備異常予兆検知 BiG EYESTM※ ベンダー検討開始
4月との出会い
11月

2018

説明会
3月

導入検討

PoC システム運用
開始 導入 試運転 開始
2月 6月 ９月 12月

2019

計測展
2018

プロジェクト化（2020年6月）
技術開発C
システム設計／AIテクニカル（20年4月先端技術G発足)

本社
先端技術戦略室

SCM推進C

製造統括C

生産技術
安全技術

和歌山工場

運用維持・監視範囲拡大

2020

2021

適用先拡大9月

2022

適用先検討
活動継続中！（今年4年目） • 他工場（鹿島等）• 海外工場

システムベンダー

プロジェクトカナエに込めた想い・・・
BiG EYESの目、“叶える”を連想
関連部門が連携してよきモノづくりを支える技術戦略立案 プロジェクト AI協働運用の標準化（18年4月発足)

カナエ～2022年8月
優先度高い対象に導入完了予定

システム実装／製造現場
モデル作成・維持運用・検証

かなえ

「鼎」

連携

①食べ物を煮たり、祭りに用いたりする三本脚の器②王位。王をささえる大臣③三つのものが並び立つこと※ BiG EYESは、アズビル株式会社の商標です。

関連部門・システムベンダーとOneTeamで製造現場に先進的AIを実装

異常予兆検知システムとは、オンライン異常予兆検知システム（アズビル社 BiG EYES）「いつもと異なる動き」をリアルタイム監視し、早期にオペレータへ通知
運転情報データベース

異常予兆検知システム

NRAF（MTSA）

過去運転データから運転パターンを学習

従来より早期にアラーム発報異なる２つのアルゴリズム（NRAF／MTSA）で監視モデル構築
BiG EYES掲載（アズビル社）システム導入実績（2022年4月現在、出典：アズビル社データ）

国内60システム，6000モデル稼働中納入事例（アズビル社公開情報）
企業名

監視対象

アルゴリズム＊＊＊

自家発電設備（ボイラ、タービン、コジェネ等）

連続プロセス（NRAF）＊＊＊

異常発生の影響が災害に直結する重要度の高い箇所

連続プロセス（NRAF）＊＊＊

給水流量管理や排ガス（SOx）濃度管理等

連続プロセス（NRAF）＊＊＊

高圧ガス保安管理、設備異常検知（ポンプ等）

連続プロセス（NRAF）

花王株式会社

界面活性剤製品の反応・精製プロセス

バッチプロセス（MTSA）

バッチプロセスでの異常予兆検知について、いち早く導入にチャレンジ

AI異常予兆検知システム導入への課題① バッチプロセス専用アルゴリズムの開発（アズビル社の課題）⇒ 過去トレンド重ね合わせが有効，トレンドの時間方向のズレを合わせる必要あり② 製造現場が運用できる仕組みの構築（花王の課題）⇒ 膨大な運転パターン，データ選定が必要，製造部門で機能構築と運用維持が可能満足する仕組みがこれまで無かった

2019年8月 バッチプロセス版BiG EYES リリース
※ キー技術時間同期処理：動的時間伸縮法（DTW）

時系列１
時系列２

異常予兆検知アルゴリズム

監視対象
連続プロセス

MTSA

NRAF

多変量時系列分析

非線形重回帰分析

×バッチプロセス

時間時間
バッチトレンド間の対応関係から時間軸を伸縮

特徴

過去トレンド重合せ＋※時間同期処理
モデル構築簡単

ソフトセンサモデル
応用範囲広い花王適用例

機器・品質異常等

安全監視(高圧ガス等)

花王のバッチプロセスにBiG EYESが最適なシステムと判断目次
１．会社概要/花王Gr生産拠点
２．取組み紹介① 背景／課題② 取組み内容
・ スケジュール／社内組織変革・プロジェクト体制
・ 異常予兆検知システムについて③ 結果／今後の展開
・ 監視モデル有効性確認（異常予兆の早期発見検証）
・ 異常予兆検知の実績と効果
・ AI信頼性向上に向けた取組み
・ 監視業務の標準化と属人化解消（AI協働運用に向けて）・ 製造現場の声
・ 更なる改善につながる機会の創出
・ 成果まとめ／今後の展開

監視モデルの有効性について（異常予兆の早期発見検証）
検証設備：＊＊＊ ＊号反応槽
開発したモデルで「ベーパーライン閉塞による昇温時の製品突沸」が予兆検知可能かを検証
プロセス概略図
SSH流量

ﾘﾎﾞｲﾗｰ
蒸気圧

真空系

出口温度
循環水温度

槽内圧力
内容量

入口温度

出口温度

NLDIP流量

異常予兆監視画面

還流量

上部温度
V-406重量V-408重量

対象計器数 ：14
循環圧力 学習バッチ数：38

メリット：正常復旧時間（約30時間）＋生産機会ロス（約350万円）＋監視ストレス軽減

オペレータ発見より約5時間前に異常予兆を検知

効果①：高い異常予兆検知の実績と効果（2020年12月～）
ライン閉塞、制御不安定等の異常予兆を未然検知（予兆検知率100%）
青字：高圧ガス設備 赤字：危険物取扱設備
No設備①＊＊＊ ＊号
反応槽②③＊＊＊ ＊号
反応槽

内容効果

ライン閉塞による窒素が流れない事象を検知→ ライン貫通作業実施

品質異常回避ライン閉塞による留分留出悪化を検知→ ライン貫通作業実施

品質異常回避加熱用スチームトラップの動作不良検知→ スチームトラップ整備実施

機器異常早期発見
生産時間延長の未然防止④＊＊＊ ＊号
反応槽

温度制御不安定を検知→ 冷凍機CWポジショナー整備

機器異常早期発見⑤＊＊＊ ＊号
反応槽

冷却工程での圧力異常検知→ 調節弁整備実施

機器異常早期発見⑥＊＊＊ ＊号
反応槽

反応槽からの漏れ検知（高精度、高頻度）

機器異常早期発見

監視モデル実機導入 事例①（品質異常回避）
対象設備：＊＊＊ ＊号反応槽「ライン閉塞のため窒素が流れない」を未然検知、早期対応実施
プロセス概略図
槽内レベル

異常予兆監視画面

槽内圧力

白線：バッチ重ね合せモデル（MTSA）

L P
槽内温度F

***

反応槽

***仕込流量

NLDIP

T

赤線：実測値

異常予兆検知⇒ ライン貫通作業実施
F
対象計器数 ：5
学習バッチ数：74

異常予兆検知により品質異常回避（損失リスク：約350万円／バッチ）

監視モデル実機導入 事例②（機器異常早期発見）
対象設備：＊＊＊ ＊号反応槽（高圧ガス設備）
生産を停止し、気密確認（1回／月）

異常予兆監視画面

プロセス概略図
気相温度

T

反応槽レベル***仕込流量（小投）
***貯槽

L

トレンド監視による漏れ検知（毎バッチ 高頻度）

P

反応槽

FFT
反応槽温度

白線：非線形重回帰モデル（NRAF）***仕込流量（大投）

説明変数：5高頻度（月１回 ⇒ 毎バッチ） 漏れ監視による保安力＋生産性向上を実現

効果②：AI信頼性向上に向けた取組みで、技術伝承と現場力向上へ
異常発生時の対応① 早期検知可能か議論② どの工程・計器を監視すれば予兆検知可能か検討
監視モデル精度向上① 工程のステップ（仕込み、昇温等）を細分化し、監視モデルを増やす② 計器データ追加、学習データ期間の見直し
監視モデル構築にはプロセス理解が必要

モデル作成~見直しのサイクル

どの工程が重要なの？
運転監視に重要な計器は？
・・・若手だけでは難しい
若手とベテランで取組む
若手が勉強、理解する機会

運転監視に重要な計器選定によるAI信頼性向上
議論を通じたベテランから若手への製造技術の伝承・現場力向上

効果③：監視業務の標準化と属人化解消（人依存からの脱却）
標準ワークフロー作成
AI運用標準化、水平展開へ• 異常予兆段階で早期に正常状態に戻すためのアクション• AI監視モデルの運用維持方法
これまで前例無し
必要項目抽出（設計）監視モデル運用

運転監視／アクション

標準ワークフロー（製造現場が作成）
各職務を「誰が／何を／いつ／どうやって」で整理
Flow ID

誰がいつID

Operation Description

O-2

BiGEYES™による異常検知時の対応

Revision

Scope

運転監視において、BiGEYES™監視モデルが異常検知した場合の各手順

Overview

BiGEYES™監視モデル異常検知における、判断フローおよび、外部報告基準

現場リーダー

現場オペレーター

製造リーダー

Date000

製造スタッフー)

特記

どうやって

通常運転中

何をCreated by

2020.05.20 (ms;

運転中の製品で、BiGEYES™が異常を検知した事を確認(アラーム発

アラーム確認…BiG EYES™システムアラーム画面

アラーム計器確認…BiG EYES™システム監視画面報)

MTSAモデルの場合、異常検知された計器の順序を確認し、工程と工程内の時点を確認する。

NRAFモデルの場合、どの計器が異常検知したか確認し、工程と工程内の時点を確認する。

上記確認事項と、BiGEYES™監視モデルリ

ストより、監視モデルの目的と、発生してい…CRT画面で実際の計器場所を確認
工程と工程内の時点確認…製造作業手順書(スケジューラー)過去のトラブル事例確認…****

監視モデルの目的確認…監視モデルリストのシートNo,●の異常想定内

上記モデルより、異常検知したモデルが想定している、異常事象を確認。
※事象推測例)液面異常の場合、留分理論量の計算と発生量の相違が無いか確認

る異常の可能性を確認し、報告する。

監視モデルリスト(ｼｰﾄNo,●)

手順書、ｽｹｼﾞｭｰﾗｰを確認

調査…製造作業手順書(スケジューラー)し、以降もっとも安全に運転中断できる時点の調査を開始する。
報告を受け 現場確認の新たな現場オペレーション実現に向け、システムを継続的に使いこなす基盤構築

製造現場の声（感謝・モチベーション向上）
効果①：信頼性の高い異常予兆検知、業務負荷削減

システム監視画面

従来トラブルの一部は、未然に抑制できていると感じる
過去との比較を手動で行う必要がなくなり業務負荷が減った“いつもの状態”が瞬時にわかることで監視中の不安が減った

効果②：技術伝承、現場力向上
日々の会議で、異常原因特定に繋がる議論が出来ていると感じる
アラーム発報でのモデルや設備の問題点を、オペレータが判断可能になった

専用モニター設置

自分たちでBiG EYESを使いこなしていこうという気持ちが芽生えてきている

効果③：標準化、属人化解消
標準ワークフローの中で各担当者の運用を進めることが出来ている製造現場でモデル作成、維持管理可能、監視オペレータも巻き込んでいる

現場のモチベーションも高く、製造現場主体でシステムの運用を実現

更なる改善につながる機会の創出
運転監視オペレータの負荷・ストレス軽減

心理的余裕が生まれ、製造現場の本質業務である「安全・安定生産と供給責任」に向き合うことができた

改善実績（F設備）• 労働安全性向上
安全無災害達成（火災漏洩・労災・交通安全 協力会社含む）
ヒヤリハット／改善提案（240件 ⇒ 500件）• 品質安定化
生産責任苦情ゼロ• コスト／収率改善／省エネ提案
提案件数：72件、年間目標の1.5倍

BiG EYES導入半減！！

製造現場が改善に注力できる機会創出、ワクワクする生産活動の醸成成果まとめ／今後の展開
成果① バッチプロセスにおける信頼性の高い異常予兆検知可能→業務負荷＆ストレス削減⇒ BiG EYES採用、PoC活用、プロジェクト化により、早期運用開始

導入実績：6設備52モデル稼働 異常回避：5件 保安力向上（高圧ガス）：1件

成果② ベテランから若手への製造技術伝承を容易にし、現場力向上⇒ AIモデル構築・運用維持を通したベテランとの議論による技術伝承に貢献

成果③ AI協働運用の標準化による属人化解消（人依存からの脱却）⇒ 標準ワークフローを作成、属人化を解消し、水平展開できる基盤構築

成果④ 更なる改善につながる機会の創出⇒ 労働安全性向上、品質安定化、コスト／収率改善／省エネ提案、トラブル件数半減

今後の展開

Step1（導入検証）：バッチ反応プロセス（多品種・変量）
重要設備（高圧ガス・高温反応等）Step2（水平展開）：配合・精製プロセスへの拡大
Step3（更なる適用先拡大） ：国内他工場、海外工場への展開

有効性確認済～2021年12月
2022年1月～
2022年9月～

化学工業界全体のバッチプロセスのトラブル抑制に貢献

Go Anzen-ni !
ご安全に！
We are #One Team