先日訪れたウルサンCLXは、1964年に国内初の精油工場としてスタートし、60年間にわたり設備とプロセスを拡張してきた。現在は、1日84万バレルを処理する国内最大の原油処理施設であり、単一の石油化学工場としては原油精製生産能力が世界第3位を誇る。保存・生産・出荷施設を含む敷地面積は250万坪に達する。
60年以上の稼働を経て、ウルサンCLXが抱える課題も明確である。正昌勲ウルサンCLX製造AIチーム長は「60年代に建設されたものから70年代、90年代に建設されたものまで、設備にも世代差がある」と述べ、「このような多世代の設備は、98のプロセスがすべて互いに絡み合っているため、最適に運転するのが難しい」と説明した。
SKイノベーションがこの複雑さを解決するために導入したのが『デュアルブレイン』である。AIが膨大なデータを24時間分析・予測する『ブレインAI』の役割を担い、現場のエンジニアが長年の経験と専門性に基づいて最終的な意思決定を行う方式である。AIにすべての判断を任せるのではなく、AIが人間の時間的・物理的限界を補完する構造である。
このようなデュアルブレインの必要性は、実際の工場の調整室でより鮮明に浮かび上がった。訪れた中質油高度化設備（HOU）調整室では、数多くのプロセスデータがリアルタイムでモニターに表示されていた。ウルサンCLXの各所にある調整室で確認できるモニターは数百台から1000台に達する。工場は週末や祝日を問わず、24時間365日稼働し、構成員は4交代2交代で運転状態を管理している。
プロセス自体はすでにかなりの部分が自動化されている。コンピュータが各設備を自動制御し、正常な状態では運転者が手を加えることは少ない。しかし、突発的な状況が発生した場合、労働者がプロセスを迅速に正常な状態に戻す。現場の関係者は「このような突発的な状況に対応する過程で、熟練者の経験とノウハウが蓄積される」と説明した。
ウルサンCLXはデュアルブレインの実現に向けて、最適化と設備の信頼性、安全・健康・環境（SHE）など3つの領域で5つの製造AI重点課題を推進している。最適化領域には生産最適化AIとユーティリティ最適化AI、設備信頼性領域には設備異常予測AIとメンテナンス計画AI、SHE領域には統合安全監視システム『シールド（SHEILD）』が含まれる。
個別プロセスの最適化を超え、工場全体を一つに結びつける作業も進行中である。ユーティリティ最適化AIを通じてプロセス運営に必要なスチームや電力、用水などの使用量を調整し、長期的には複数のプロセスを結びつけて全体バリューチェーンの統合マージンを高めることを目指している。
人が直接アクセスしにくい区域にはドローンやロボット犬も活用する。移動型設備が設備の状態や現場の危険要素を代わりに確認し、データを収集する。現在ウルサンCLXで運用中のロボット犬は1台であり、今後約10台まで拡大する計画を検討している。ドローンも設備検査や現場パトロールなどで活用範囲を拡大する計画である。
熟練人材の世代交代もAXを急ぐ背景である。正チーム長は「2025年に比べ2030年には既存のベテラン人材のかなりの数が退職する見込みである」と説明した。熟練運転者が数十年にわたり設備の異常や突発状況に対応しながら蓄積した判断基準と経験をデータとAIに蓄積し、技術の断絶を最小限に抑える必要があるという。
ウルサンCLXは2030年までに年間約1000億円規模の生産性向上と設備稼働停止『ゼロ（0）』、重大事故『ゼロ』を目指している。ウルサンCLXは今年、予測モデルと連携したエージェントの開発・検証に着手し、2027年からデータインフラを拡充する計画である。2028年までにブレインAIの信頼性を確保し、2030年以降にはAXの適用を継続的に拡大し、デュアルブレイン運営体制を定着させる構想である。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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