この技術は、AIの中でも「ディープラーニング」（深層学習）を用いて独自に開発。蓄積した膨大な鋼板の形状パターンや操業の実績データを機械に学習させることで、自動制御により鋼板の波打ちなどの形状を補正し、鋼板の品質向上を実現するもの。この技術の導入することで、熟練工の冷間圧延機の操作ノウハウをデジタル化し、制御を自動化。オペレーターの操作負担軽減と高品質で加工しやすい鋼板のエンドユーザーへの提供を両立させることを支援する。
従来、鋼板の製造において、鋼板の両端や中央部分が波打つ代表的な形状パターンがあり、こうした形状を補正するためには、機械による形状の自動認識・パターン制御とオペレーターの手動操作による微調整を組み合わせる必要があった。しかし、この方法では、手動操作による細かな微調整が必要となり、オペレーターの操作負担に加え、熟練度の差によって形状にばらつきが出るなどの課題があった。また、鋼板の形状にばらつきがあると、歩留まりの低下、鋼板の破断、装置の破損といったリスクにつながっていたという。
今回日立が開発した制御技術は、これまで蓄積してきた膨大な鋼板の形状パターンや操業の実績データをもとに、オペレーターによる手動操作と鋼板の形状実績の関係性をディープラーニングのネットワークに学習させ、そこから自動で最適な制御動作を導出し、冷間圧延機の制御へリアルタイムに適用する。熟練工が持つ冷間圧延機の操作ノウハウをデジタル化することで、これまでオペレーターの手動操作により実施していた制御を機械に学習させる。機械の手動操作が簡略化され、オペレーターの操作負担を軽減できる。また、膨大な蓄積データを基に、鋼板の形状パターンと機械の制御の様々な関係性を学習することで、これまで見出せなかった新たな制御方法を機械が自動で習得可能になるという。
今回開発した技術には、AIを活用したリアルタイムな制御技術のほかに、日立が培ってきた独自の制御技術・ノウハウも活用。具体的には、制御結果をフィードバックしてディープラーニングの学習効率・精度を高めていく仕組みや、制御分野で長年培ってきたノウハウからディープラーニングによる異常値の出力を抑制する仕組みを備えている。この技術を運用しながら制御性能を向上可能で、誤った制御による鋼板の破断や装置の破損などプラントへの悪影響を防止できる。
技術の開発に当たっては、北京首鋼 遷安製鉄所で2017年8月から実機に適用する実証実験を開始し、技術の有効性を確認した。日立は、2018年3月からこの技術を活用した製品を鉄鋼プラント向けに提供する予定。