チャン・ユンソク INEEJI事業統括理事「AIベースの最適エネルギー予測/制御システム開発の必要性」のテーマで発表

「産業界は変動が多く、企業のエネルギーコスト負担が大きくなる… AI活用することに意味がある」

AIベースのセメント焼成工程最適化・電気炉運営最適化の事例「政府課題に選定されて」

▲チャン・ユンソク INEEJI事業統括理事は16日、ソウル汝矣島（ヨイド）国会にてエネルギー経済新聞・エネルギー経済研究院主催で開かれた「第6回大韓民国エネルギー施設安全フォーラム」に参加し、「デジタルソリューションとエネルギープラットフォーム」をテーマに発表している。

「改善できる分野にはAI技術が導入されなければなりません。 高効率の機材変更は費用がたくさんかかるため、効率的な面でもAIを通じて少ない費用と労力で、最大の生産を得る必要があります」

チャン・ユンソクINEEJI事業統括理事は、エネルギー経済新聞・エネルギー経済研究院が16日、汝矣島ケンジントンホテルで共同主催した「エネルギー産業施設の効率化のためのAI知能型システムの活用方法」セミナーに参加、「AIに基づく最適エネルギー予測・制御システム開発の必要性」のテーマ発表を通じて、AIベースの最適エネルギー予測・制御システム開発の必要性についてこのように明らかにした。

一方、「GVC(Global Value Chain)の再編が多くなり、リショアリング要求が増加するなど変動が多く起きている」「国家全体のエネルギー消費で、産業分野が６０．６％（約３分の２）エネルギーを消費する」とし「経済的部分及びエネルギー安全保障の面で産業分野の省エネ案の確保が必要だ」とも主張した。

産業界の構造的な問題もあり、エネルギー使用の変動も多い」とし、「企業は可能であればエネルギーを少なく使いたい。高効率設備の交換、断熱強化などで効率を高める方法があるが、AIを利用することは意味がある」と説明した。

チャン理事は「産業構造的にAIが雇用を奪う可能性があるという懸念があるが、実際には20年の間に人材構造が変わり、人が足りない」とし、「エネルギーコストも最近2年の間にあまりにも高く値上がりし、企業の負担が大きくなっている状況」とした。

チャン理事は、製造原価は最小化し、付加価値は最大化しなければならないと強調し、AIベースの最適エネルギー制御事例6つを紹介した。

1つ目はAIベースの#3CGLスマートファクトリーモデルライン構築事例だ。 運転条件によって冷延鋼板を熱処理した後の状態管理が難しかったが、AI技術で作られた工程での品質状態予測モデルおよび制御モデルを適用したところ、品質が安定して燃料を3％削減することに成功した。

2つ目はAIベースのガラス溶解で温度制御を最適化した事例だ。 ガラスを溶解する時、１０００度以上に温度が上がるため内部状態を直接知ることができず、燃料を過剰に使用していた。 AI技術を導入したところガラス溶解炉の温度が予測可能となり、燃料使用量を3％減少させた。

３つ目はAIベースのセメント焼成工程を最適化した事例だ。 石灰石加工時の有煙炭の使用により、エネルギーコストと二酸化炭素排出量が多かった。 代替熱源として循環燃料（廃プラスチック）を使用したが、品質がばらつき制御が難しかった。 AI技術により工程の状態変化を予測し、事前制御が可能になり、有煙炭使用量が5%減少するという結果を得た。

チャン理事は「成果がしっかり出たので、産業資源通商部で課題から始まり、拡散されている」と話した。

4つ目には富川市の事例だった。 富川市は交通渋滞に悩まされていたが、AI技術で製造工程、インフラ増設なしで1日通過交通量が5%増加するという成果を見せた。 AIによる信号最適制御が可能になり、渋滞時間の通行車両の燃料使用量を削減し、費用や炭素排出を低減する効果を収めたのだ。

5つ目のケースは、RHDS工程ディーゼル生産を最適化したものだ。 工場で品質分析結果確認まで時間がかかり、結果確認までリアルタイム制御が難しかったが、AI技術で目標品質維持、生産性向上、エネルギーなどコスト1％削減に成功した。

最後はAI技術を通じて、くず鉄の成分、重量などを利用した溶融時間を予測し、電気炉の運転を最適化した事例だ。

金属製品のリサイクル時に電気炉でくず鉄を溶かして銑鉄を作り使用したが、くず鉄成分の変動、電気炉内が高温で高圧という特性で正確な状態計測ができず、制御が難しかった。 AI技術を導入し、電力使用を7.1％削減することに成功した。

チャン理事は「成果がよく出て昨年政府課題に選ばれた」とし「群山（グンサン）の方の大きな鉄鋼社に導入して技術開発中だ」と付け加えた。

同氏は「AI技術は様々な側面で有効に使える」とし「追加設備投資なしで工程導入可能な核心技術で、持続的なR&D投資を通じての育成が必要だ」と強調した。