JSR: ИИ с обучением с подкреплением 35 дней сам управлял ректификационной колонной

На химических заводах часть процессов не удаётся автоматизировать существующими методами управления — ПИД-регулированием и системами усовершенствованного управления (APC). На ректификационной колонне завода JSR в Японии операторы сами определяли положение регулирующих клапанов. Резкие перепады температуры воздуха из-за дождя или снега нарушали режим, и опытным операторам приходилось вмешиваться вручную. По словам руководителя производственных технологий JSR Масатаки Масутани, нефтехимическая отрасль испытывает давление из-за старения персонала, обеспечивающего безопасность заводов, и нехватки кадров ему на смену.

Yokogawa и JSR применили ИИ на основе обучения с подкреплением — алгоритм FKDPP (Factorial Kernel Dynamic Policy Programming), разработанный Yokogawa совместно с Нара-институтом науки и технологии в 2018 году. На колонне разделяются вещества с близкими температурами кипения. ИИ удерживает уровень жидкости в колонне так, чтобы вся продукция соответствовала стандартам, и управляет клапанами, максимально используя отходящее тепло как источник нагрева. Модель управления обучена на симуляторе OmegaLand по проектным данным установки, проверена на исторических и текущих данных и интегрирована с системой управления производством CENTUM VP и существующими блокировками безопасности.

Проект шёл с августа 2020 по февраль 2022 года и получил субсидию Министерства экономики, торговли и промышленности Японии. JSR предоставила установку, данные о ней и подключение к CENTUM VP, Yokogawa построила ИИ-систему и отвечала за сопровождение. С 17 января по 21 февраля 2022 года ИИ 35 дней подряд (840 часов) управлял колонной; по данным компаний, требовался только мониторинг, вмешательство людей в целом не понадобилось. Продукция соответствовала стандартам и была отгружена, потери от некондиции отсутствовали. JSR заявила, что расширит круг операций под управлением ИИ и изучит применение технологии на других процессах и заводах.