住友化学、工場のエネルギー効率を高めるための数理最適化システムを開発

　住友化学が開発したのは、工場を運営する際のエネルギー効率を高めるためのシステム（図1）。エネルギー消費量が大きいとされる化学工場にあって、数理最適化技術によるAI（人工知能）エンジンを使い、生産量とエネルギー使用量をバランスさせ、エネルギー消費量とCO2（二酸化炭素）排出量を削減しながら効率的な工場運営につなげる。

図1：住友化学が開発した工場運営におけるエネルギー使用量を最適化するシステムの考え方

　新システムでは、工場の生産計画とエネルギー管理の両データを統合し、工場全体の状況を可視化したうえで、生産、物流、エネルギー調達など複数の計画に含まれる制約条件から、AIエンジンにより最適化を図った生産計画を立案する。

　具体的には、製造スケジュール、設備の稼働状況、電力消費量、発電設備の自家発電量、電力会社との契約情報などを連携することで、工場における生産効率と、使用するエネルギーの融通可否や自家発電力・契約電力を同時に考慮し、数理最適化技術で計算する。

　千葉工場・袖ケ浦地区（千葉県袖ケ浦市）において2025年3月から、新システムの検証を開始しており、エネルギー消費量を一定量削減できることを確認したという。同工場での検証結果をもって全国6工場への導入を検討する。

　千葉工場ではこれまで、生産計画部門とエネルギー管理部門が異なる意思決定プロセスやシステムを使用してきた。また、合成樹脂の生産計画の策定や変更には熟練者に頼っていた。新システムでは、部門を越えた調整が可能になるうえ、工場のオペレーターや現場作業員が納得感を得られる計画を立案できるとしている。

　システムは、日立製作所製の生産計画システム「Hitachi AI Technology/計画最適化サービス」とデータ基盤「統合エネルギー・設備マネジメントサービス」を組み合わせ、両データに数理最適化AIエンジン「TSPlanner」（同）を適用している。

　今回のシステム開発は、住友化学におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）とGX（グリーントランスフォーメーション）への取り組みの一環。DXの観点では、生産計画の最適化を起点に、需要予測や在庫管理、基幹システムとのデータ連携を強化することで意思決定の支援に取り組んでいる。GXの観点では、自己託送の活用やカーボンプライシング対応、需給調整市場への参画を促進し脱炭素経営を加速させたい考えだ。