経時変化予測サービス
プラント内の触媒や溶剤などの劣化や寿命といった経時変化を予測するサービスです。日々の運転データを学習することで、より高精度の予測モデルが構築でき、メンテナンスの効率化（計画立案、実行、部品購入）が図れます。また、経時変化に影響を与える運転因子の特定も可能です。
適用例
- 触媒・溶剤の劣化
- 腐食・ファウリング・閉塞の進行度合い
解析事例
顧客が保有する触媒劣化予測モデルと実際の劣化に開きがあり、より精度の高い予測モデルが求められていました。当社は経時変化速度に影響を及ぼす運転因子を洗い出し、機械学習させることで高精度の予測モデルを構築。これにより、メンテナンス計画の最適化および、触媒劣化に影響する運転因子特定による運転計画最適化を可能にしました。
実績
- エネルギープラント 2件 （2017年1月現在）
技術キャビネット（O＆M・その他サービス）
