📖 シリーズ概要
本シリーズでは、化学プラントへのAI技術の実践的な応用を学びます。 連続プロセス、バッチプロセス、蒸留、反応器制御など、化学産業特有の課題に対して、 機械学習・深層学習・強化学習を活用した解決策を実装レベルで習得します。
プロセス監視、予知保全、リアルタイム最適化、サプライチェーン管理、実装戦略まで、 化学プラントの現場で即活用できる実践知識を体系的に解説します。
各章では実際のプラントデータを想定したコード例を豊富に提供し、 Python実装を通じてAI技術の化学プラントへの適用方法を体得できます。
🎯 学習目標
- プロセス監視の高度化: 異常検知、品質予測、ソフトセンサー設計の実装
- 予知保全の実践: 劣化予測、故障予測、RUL推定の機械学習モデル構築
- リアルタイム最適化: オンライン最適化、MPC、強化学習制御の実装
- サプライチェーン最適化: 需要予測、生産スケジューリング、在庫最適化
- 実装戦略の習得: データ統合、モデル更新、運用保守の実践的知識
📚 前提知識
- Pythonプログラミングの基礎（NumPy、Pandas）
- 機械学習の基本概念（回帰、分類、クラスタリング）
- 化学工学の基礎（物質収支、エネルギー収支、反応速度論）
- プロセス制御の基礎（PID制御、フィードバック制御）
- 統計学の基礎（確率分布、仮説検定、時系列解析）
📚 章構成
プロセス監視とソフトセンサー
化学プラントにおけるAIベースのプロセス監視技術を学びます。 異常検知（統計的手法、深層学習）、品質予測、ソフトセンサー設計を実装します。
予知保全とRUL推定
機器の劣化予測と残存耐用寿命（RUL）推定を学びます。 振動データ解析、LSTM/TCNによる時系列予測、故障モード分類を実装します。
リアルタイム最適化とAPC
プロセスのリアルタイム最適化とAdvanced Process Control（APC）を学びます。 オンライン最適化、MPC、強化学習制御、経済的最適化を実装します。
サプライチェーンと生産最適化
化学プラントのサプライチェーン最適化を学びます。 需要予測、生産スケジューリング、在庫最適化、配送計画を実装します。
実装戦略とケーススタディ
AI技術の実プラント導入戦略と統合事例を学びます。 データ統合、モデル更新、運用保守、ROI評価を実践します。
🔄 学習フロー
❓ 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。