石油化学メーカーでのAI活用術

石油化学メーカーに、そもそもAIは必要なのか

石油化学メーカーでAI活用を検討するとき、先にはっきりさせておくことがあります。どの業務に入れて、どの業務には入れないか、です。

線の引き方は二つの問いで決まります。同じ判断を月に何回繰り返しているか。そして、その判断を誤ったとき、何が止まるかです。両方が大きい業務ほど、仕組みにする値打ちが出ます。

高圧ガス保安法をはじめとする法令の遵守チェックは、どの設備がどの区分に当たり、いつまでに何を受けるかが保安規程で決まっています。見落とせば、設備の使用そのものが止まります。

出荷前の検査値も同じです。規格を外れる前の片寄りは、毎日の測定の中に現れています。川下の樹脂加工メーカーから届く技術的な問い合わせも、答えの出どころは過去に出した回答と製品の物性の記録に限られます。

反対に、異常の兆しが出た分解炉を止めるか、負荷を下げて運転を続けるかの見極めは、人の仕事です。 計器の数値だけでなく、現場の音や匂いまで含めて運転員が決め、結果の責任を負う 場面だからです。

定修で設備を開けてみて、どこまで取り替えるかを決める判断も同じです。 開けてみるまで、答えが社内のどこにも存在しない からです。

どこに線を引くかは、会社ごと、業務ごとに変わります。次の章では、石油化学メーカーの仕事を工程に並べ直し、どこに負荷が大きいのかを見ていきます。

ナフサ調達から保安・届出まで、負荷が大きいのはどの工程か

石油化学メーカーの仕事は、一本の線では流れません。クラッカーは止まらずに回り続け、その周りで出荷、顧客への技術対応、定修、保安の手続きが、それぞれ別の周期で動いています。役割ごとに並べると、負荷の寄り方が見えてきます。

最も人の時間と神経を使っているのは、定修の工程です。負荷が集中する理由は工事の量ではありません。数年に一度プラントを全部止め、多数の協力会社が同じ期間に構内へ入るからです。

工事の順番は、窒素置換やブラインドの挿入といった安全措置とひと続きで組む必要があり、保安検査もこの期間に合わせて受けます。一つの遅れが、そのまま停止期間の延長になります。

担当者が時間を取られているのは、工事の可否を決めるところではありません。前回の定修で何をどこまで取り替えたのかを、保全記録と工事報告と図面から拾い直す前段です。 前回の判断を残したものが担当者の手控えだけ ということも珍しくありません。

ここに手が入ると、前後の工程が変わります。保全記録の劣化傾向が整理されていれば、 開けてみるまで補修範囲が決まらない幅が狭くなり 、部材の手配と停止期間の見込みが早く固まります。

誘導品の切替を「極小」としたのは、AIの精度の話ではありません。前のグレードがどれだけ残っているか、設備がどんな状態かを見て毎回違う手順を組む工程で、決まった基準に当てはめる作業ではないからです。

石油化学メーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

手をつける順番は、第1章の二つの問いで決まります。繰り返しの回数と、外したときに止まるものの大きさです。その両方が重なるのが、保安の遵守チェック、川下から入る申し立ての切り分け、出荷前の検査値の見張りです。

法令ごとの対象設備を、先に突き合わせておく

動き出す合図は二つです。設備の変更や更新の申請がフォームに登録されたとき、そして保安検査の時期が近づいたときです。AIは設備台帳、法令ごとの対象区分を整理した社内の一覧、前回の検査記録、保安規程を照らし、確認が済んでいない設備を抜き出します。

抜き出された設備は保安の確認一覧表に行として増え、担当課の業務チャットに知らせが出ます。いまは各課が自分の持ち場を思い出して台帳を開いていますが、仕組みが入ると、 見落としの候補が並んだ状態 から点検に入れます。

保安の担当者が確かめるのは、対象外と出た設備について、なぜ外れるのかの根拠です。届出を出すかどうかの最終判断は、保安統括者が持ちます。

成形の不具合を、ロットの記録まで戻して切り分ける

申し立ては、樹脂が割れた、成形時に流れないという形で川下から届きます。営業が受付フォームに内容を登録すると、AIは出荷ロットの検査成績、その期間の重合と押出の運転記録、過去の申し立てに付けた原因の分類、顧客の成形条件の記録を突き合わせます。

疑うべき箇所を並べた下書きは案件の一覧表に行として増え、技術サービスの担当者に通知が届きます。いまは出荷伝票からロット番号を探すところから始まりますが、 さかのぼる範囲と条件の近い過去事例がそろった状態 で検討に入れます。

人が見極めるのは、原因が自社のロット側にあるのか、顧客の成形機の条件側にあるのかの境目です。顧客への回答は、品質保証の責任者が決めます。

規格に触れる前の片寄りを、毎日の検査値から拾う

出力が戻る先は、品質の担当者が毎朝開く一覧表です。規格内でも一方向に寄り続けている項目が、グレードと号機の組み合わせごとに並び、製造課にも同じ内容が流れます。

動き出すのは、その日の検査成績が指定の保管場所に保存されたときです。AIは直近のロットの測定値、グレードごとの社内の管理幅、過去に規格を外したときの値の動き方を照らします。月ごとのまとめで気づいていたずれが、その日のうちに運転側へ戻ります。

担当者が見るのは、グレード切替の直後の値をどう扱ったかです。 切替の前後は値が動くため、定常運転と同じ線では見られません 。運転条件を動かす判断は、製造課が持ちます。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは、保安の遵守チェックを例に見ます。システムを一から作る話ではなく、社内に散らばる台帳と記録をひと続きにつなぐ作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

必要なものは、すでに社内にあります。

• 機器番号と設計条件が入った設備台帳
• 法令ごとに、どの設備が対象かを整理した社内の一覧
• 前回の保安検査と定期自主検査の記録、指摘事項の是正の記録
• 保安規程と、過去に出した届出の控え

新しく作るのではなく、最新版がどこにあるかを決めるだけです 。工務と保安と製造に分かれているなら、一箇所に集めます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

担当者が思い出して開く形では続きません。設備の変更や更新の申請がフォームに登録されたとき、毎月の決まった曜日、保安検査の時期が近づいたときが自然な合図です。ここがあいまいなままだと、定修前の忙しい時期ほど誰も開かなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

いちばん時間がかかるのがここです。ベテランの保安担当者が頭の中で当てはめていることを、文章にして一箇所にまとめます。書き留めることになるのは、次のような基準です。

• どの設備がどの法令の対象で、どの区分に当たるか
• 検査の周期と、前回の検査日からいつまでに次を受けるか
• 設備のどんな変更が届出の対象で、どこからが軽微な変更か

一度まとめれば、系列が増えても同じものを使い回せます 。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

画面に出して終わりにはしません。確認が要る設備を保安の一覧表に行として増やし、担当課へ業務チャットで通知が届くようにします。 届出を出すかどうかを判断する前に、保安統括者が目を通す 形にします。ここまでが、この工程です。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 同じ機器でも、図面と保全台帳と届出書類では番号の付け方が違います。増設や更新のたびに枝番が増えるため、そのまま照らすと別の設備を同じものとして数えます。 対象を一つのプラントに絞って始め 、呼び名の対応表を作りながら範囲を広げます。
• 定修の前後と、グレード切替の直後の運転データは、定常時とは別物です。まとめて傾向を見ると、切替のたびに異常と出るか、逆に本当の片寄りがその中に埋もれます。非定常の期間に印を付けておき、分けて見る取り決めを先に作ります。
• 現場の巡回記録と保安のチェックシートは、紙のまま残ります。防爆の区域に端末を持ち込めない事情があるためで、 紙をなくす前提で組むと現場が使わなくなります 。紙に書いたものを、どの時点で誰が取り込むのかまで含めて決めます。

石油化学メーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1章で引いた線は、 答えがすでに社内の記録の中にあるか、開けてみるまで分からないか でした。今回の三つは、いずれも前者です。法令と保安規程、毎日の検査値、過去の申し立ての記録という形で答えの出どころが社内にあり、人が毎回それを探し直していた業務です。

三つを同時に進める必要はありません。 いま最も手が止まっている業務を一つ選べば十分 です。着手に要るのは、すでに社内にある台帳と記録、そして基準を書き留めた文章だけです。