脱炭素・SOX統合最適化AI：電力・熱・鉄鋼セクター向け年間コスト削減を実現
工場の脱硫コストがなかなか圧縮できないのはなぜでしょうか。これは決算書には現れにくいものの、継続的に発生している損失です。
現状、従来型工場の多くはDCSシステムに基づくフィードバック制御に依存しています。システムの制御ロジックはやや機械的で、センサーが排出基準の超過を検知してから初めて薬品注入を指示します。しかし、工業システムには大きな遅れ（むだ時間）が生じ、スラリーポンプの調整が完了する頃には薬品はすでに過剰に注入されています。環境基準を安定して達成するため（日本の2050年カーボンニュートラル目標及び『大気汚染防止法』の要求に沿って）、オペレーターは「安全側に偏った」薬品注入戦略を取らざるを得ず、こうした薬品の無駄は従来型工場で10%以上に達する場合もあります。
「フィードバック」から「予測制御」へ：演算能力を利益に変える
このコストの悪循環を断ち切る鍵は、正確な「予測制御」にあります。
ERAI Inc.の脱硫・SOx統合最適化AI予測モデルは、上流の焼結やボイラーの生産データをリアルタイムに取り込むことで、負荷変動を300秒前に把握することができます。高濃度の排ガスが脱硫塔に入る前に、スラリーポンプの周波数は予測モデルに基づいて調整済みとなっており、pH値の変動幅を抑え、目標範囲内に安定させます。
このソリューションは単にコードを書くだけではなく、熟練オペレーターの経験を「デジタル化」してシステムに組み込み、真のフィードフォワード補償を実現します。中規模の鉄鋼工場であれば、年間約300万円の脱硫薬品費を削減できます。
測定根拠：中規模鉄鋼工場（焼結機1基あたり）の脱硫薬品費試算に基づきます。実際の値は工場規模・操業条件により異なります。
導入にあたっての課題：設備変更不要、データは現場から出ない
コスト最適化を重視する工場長や技術部門責任者にとって、最も重要な懸念は次の2点です：このAIの導入には大規模な改修が必要か、データセキュリティはどう確保されるか。
技術的な説明は以下の通りです。
- ハードウェアは変更不要：ポンプの追加も脱硫塔の交換も不要です。既存のDCSシステム上に安全監視付きクローズドループを構築し、ワンクリックで元のシステムに切り戻せます。
- 完全なオンプレミス展開：データは工場から出ず、アルゴリズムもインターネットに接続しません。既存システムに予測能力を持つ「AIエンジン」を追加します。
導入フローはPoC（概念実証）と段階的導入に対応しており、既存システムとのシームレスな連携により技術リスクを低減します。
貴社のシステムにはどれだけの最適化の余地があるか
AIカスタマイズは標準品の購入ではありません。それぞれのシステムの稼働状況は異なります。他の工場が年間300万円削減を実現している一方で、貴社のシステムにはさらに大きな最適化の余地があるかもしれません。
測定根拠：導入工場の脱硫薬品費削減実績に基づきます。削減額は工場規模・操業条件により異なります。
ERAI Inc.は「すべてのソフトウェア・アプリケーションは、AIで書き換える価値がある」と確信しています。