化学プラントへのAI応用 - プロセス・インフォマティクス道場産業応用シリーズ

graph TD A[第1章: プロセス監視] --> B[第2章: 予知保全] B --> C[第3章: リアルタイム最適化] C --> D[第4章: サプライチェーン最適化] D --> E[第5章: 実装戦略] A --> A1[異常検知] A --> A2[品質予測] A --> A3[ソフトセンサー] B --> B1[劣化予測] B --> B2[RUL推定] B --> B3[故障モード分類] C --> C1[オンライン最適化] C --> C2[MPC実装] C --> C3[強化学習制御] D --> D1[需要予測] D --> D2[生産スケジューリング] D --> D3[在庫最適化] E --> E1[データ統合] E --> E2[モデル更新] E --> E3[運用保守] style A fill:#11998e,stroke:#0d7a6f,color:#fff style B fill:#15a896,stroke:#10856f,color:#fff style C fill:#1fb89e,stroke:#178c76,color:#fff style D fill:#28c7a6,stroke:#1e9b80,color:#fff style E fill:#38ef7d,stroke:#2bc766,color:#fff

❓ よくある質問

Q1: 本シリーズの対象読者は？

化学プラントの現場エンジニア、プロセスエンジニア、データサイエンティスト、化学工学専攻の大学院生が対象です。Pythonの基礎と化学工学の基礎知識があれば理解できます。

Q2: 他のプロセス・インフォマティクス道場シリーズとの違いは？

本シリーズは化学プラント特有の課題に焦点を当てています。連続プロセス、バッチプロセス、蒸留、反応器など、化学産業の実務課題を扱います。基礎技術は「プロセス監視入門」「プロセス最適化入門」シリーズで学べます。

Q3: 実プラントでの適用は可能ですか？

本シリーズのコード例は実プラント適用を前提に設計されています。第5章では実装戦略、データ統合、モデル更新、運用保守まで実践的に解説します。ただし、安全性評価やプラント固有の制約は個別に検討が必要です。

Q4: どのプログラミング環境が必要ですか？

Python 3.8以上、主要ライブラリ（NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow）、最適化ライブラリ（SciPy, Pyomo）が必要です。GPUは深層学習部分で推奨されますが必須ではありません。

Q5: 学習にどれくらい時間がかかりますか？

全5章で約150-180分の学習時間を想定しています。コード実装を含めると、じっくり取り組む場合は2-3日かかることもあります。各章は独立しているため、関心のある章から学習することも可能です。

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