ENEOS（製油所AI自動運転）のAI活用事例（エネルギー・インフラ／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールPreferred Networks AI自動運転システム

背景・課題

製油所では熟練運転員の退職と人材不足が深刻化しており、複雑な装置運転の自動化と効率化が急務であった。原油処理装置の運転には高度な経験と判断力が必要だった。

Preferred Networksと共同で原油処理装置（常圧蒸留装置）のAI自動運転システムを開発。24個の運転重要因子を常時監視しながら13個のバルブを同時に最適操作するシステムを構築し、川崎製油所で2024年5月に稼働開始。

24個の運転重要因子監視、13個のバルブ同時操作、手動を超える効率達成

世界初の原油処理装置AI自動運転を実現。手動操作を超える経済的で安定的かつ効率的な運転を達成。2040年までにAI・ロボットによる操業自律化を目指すロードマップを策定。

製油所のような高度に複雑な連続プロセスでも、AIは熟練運転員を超える精度と効率を実現でき、技能伝承問題の根本的解決策となりうる。