- DR・VPPのためのリソース割当計画の自動作成
多彩な分散型エネルギーリソースの有効活用を支えるAI技術
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 宇野 侑希
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 黒崎 淳
アズビル株式会社 ビルシステムカンパニー サービス本部グループクラウドサービス部 畑野 隆文
アズビル株式会社 ビルシステムカンパニー開発本部開発3部 中村 瑞
アズビル株式会社 ビルシステムカンパニー開発本部開発3部 片桐 汐駿
再生可能エネルギーの導入量が拡大する中，発電量と消費電力量のバランスを維持し電力系統を安定化させることが求められている。このバランスを調整する電力の供給にDR・VPPの活用が期待されているが，需要家側エネルギーリソースから生成する調整力は，規模が小さく再現性が低いリソースも多く，有効に活用するためには工夫が必要である。本稿では，需要家側エネルギーリソースの調整力の集約に最適化手法を適用し，再現性が高いリソースから優先的に1つに束ね，有効活用できる調整力を生成するリソース割当計画の自動作成技術と，建物設備をエネルギーリソースとするそのシミュレーション検証結果について報告する。
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- 新技術を「試し」「議論し」「育てる」ための新実験棟
アズビル株式会社 ビルシステムカンパニー マーケティング本部 IBシステム部 太宰 龍太
2022年9月にアズビル藤沢テクノセンター内に竣工した新実験棟（第103建物）は，まだ完成していないアズビル最新技術を多く実装した建物である。そしてこれら技術は，この建物で運用しながら自ら体験し，見学に来ていただいたお客様と議論をしながら改良を重ねて，そしてその成果を発信していくことを目指している。本稿では，本建物で実施している特徴的な技術（スペース有効利用とコスト削減技術・省エネルギー技術・利便性向上技術など）を紹介する。
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- 予兆検知・診断技術の開発
製造装置における製造ロス削減と省エネの取組み
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 戦略事業開発１部 丸野 智広
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 戦略事業開発１部 西澤 慶祐
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 戦略事業開発１部 保坂 儒人
製造装置を用いたプロセスでは，装置の異常に伴い製造ロスやエネルギーロスが発生する。製造装置の多くは自動化されており，同種の製造物に対する装置動作は繰り返し再現性があり，製造時の物理量を計測・比較することで装置動作の変化を可視化できる。これを利用して異常の発生や予兆を検知し，TBMからCBMへ移行することで，ロスを削減できる。今回開発した予兆検知・診断技術では，繰り返し再現性のある製造プロセスにおいて，基準データをもとに，異常やその予兆を検知する。そこで本稿では，この異常の予兆検知・診断技術の概要と，その有効性確認のために行った実証実験について述べる。
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- オンライン異常予兆検知システムの大規模プラント向け拡張機能の開発
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 青田 直之
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー エンジニアリング本部 ITサービス推進部 川瀨 健
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー エンジニアリング本部 ITサービス推進部 日暮 優
関西電力株式会社 火力事業本部 火力開発部門 小川 勇磨
関西電力株式会社 火力事業本部 火力開発部門 藤原 圭佑
多くの製造業では，安全や安定操業のために異常検知システムの導入が進んでいる。最近では，異常予兆が検知できるかどうかという導入フェーズから，維持管理を効率的に行えるかという運用フェーズへと移行してきている。特に大規模なプラントを対象とした場合，多数の監視モデルを構築・配備する必要があるなどの課題が存在する。そこで，プラントを網羅的に監視し変調を検知するとともに，変調の原因となった変数を監視する新たなモデル構築を支援する技術を開発した。これにより，異常検知システムのモデル構築や運用を効率的に行えるようになる。
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- 生成AIのアプリケーションへの導入に向けて
技術検証と展望
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 楓川 滉人
アズビル株式会社（2023年12月退職） ＩＴ開発本部開発2部 秦 楊
生成AIは，テキストなどの新しいコンテンツを生成する技術で，アズビル製品への導入が期待されている。本稿では，生成AIのアプリケーションへの導入に向けて，より高精度な回答やより価値のあるコンテンツを生成するための具体的なシステム実現方法を検証した上で，適用ケースを明確にする。さらに生成AIの導入にあたり，セキュリティ等の課題についても考察し，今後の展望を示す。
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- オフィスのABW実装による効果検証法
アズビル株式会社 技術開発本部基幹技術部 衣笠 静一郎
アズビル株式会社 技術開発本部 梶田 徹矢
アズビル株式会社 AIソリューション推進部 鹿島 亨
慶應義塾大学大学院 理工学研究科 修士課程（調査当時） 佐伯 爽
慶應義塾大学大学院 理工学研究科 修士課程 影山 乃愛
慶應義塾大学理工学部 教授（調査当時） 博士（工学） 伊香賀 俊治
東京工業大学 環境・社会理工学院 修士課程（調査当時） 芳賀 恭平
東京工業大学 環境・社会理工学院 助教 博士（工学） 海塩 渉
国連が提唱した持続可能な開発目標の1つに「働きがいと経済成長」があり，ワーク・エンゲイジメントが重視されている。オフィス環境の工夫が生産性向上につながり，Activity Based Working（ABW）の実践がワーク・エンゲイジメントの向上に貢
献する。我々の調査ではワーク・エンゲイジメントの主観評価とウェアラブルデバイスを用いた客観評価を行った。
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- SUBLIME: Single-use battery-less wireless temperature sensor for lyophilization process
Joel Nuñez Sanz
Azbil Telstar, S.L.U.
凍結乾燥プロセスにおける1次乾燥中の昇華面（未乾燥部と乾燥部の境界）での状態は重要なパラメーターであり，凍結乾燥レシピの開発，検証，および生産の堅牢性維持に与える影響は相当なものである。特に参考文献（1）に概説する新しい医薬品の製造管理および品質管理の基準（GMP）への対応のため，凍結乾燥プロセスが一層複雑になっている。本論文では，SUBLIMEという名称の新たなプロセス分析技術（PAT）ツールを取り上げた。本ツールは，バッテリー不要，使い捨て可のワイヤレスプローブを採用し，昇華面の温度をリアルタイムでモニタする。この革新的なツールは，凍結乾燥炉への自動搬入搬出システムを用いることで，これまで困難だった温度モニタの利用を簡略化しただけでなく，相互汚染リスクも軽減する。
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