ENEOS Materials Corporation生產科技部總監Masataka Masutani表示:「石化工業面臨許多嚴峻挑戰,諸如能確保設施安全運行的資深人員退休之類,在這種背景下,我們很高興看到使用人工智慧對過去手動控制的流程進行自主控制的示範。除了減少操作人員工作量之外,這項持續約一年的測試同時證明系統可以穩定運行,不受季節變化或定期維護和維修的影響,並且可以節省能源並減少溫室氣體排放。透過智慧生產,我們將繼續追求安全和穩定、脫碳營運並提升競爭力。」 奈良先端科學技術大學院大學(Nara Institute of Science and Technology)教授Takamitsu Matsubara表示:「強化學習的關鍵在於如何設計獎勵函數。在獎勵函數中緊密結合製程工業控制知識,可以創建具有高可靠性和有效性的人工智慧控制模型,實現全年穩定運行。本次現場測試證實,即使在進行定期維護和維修後,該模型仍能按原樣應用的事實,並也證明了人工智慧控制模型的穩健性。我相信,FKDPP這種能夠處理複雜狀態的新型控制技術,將會對全世界工業的發展做出廣域的貢獻。」 橫河電機副總裁兼橫河電機產品總部負責人Kenji Hasegawa表示:「我很高興能夠與客戶合作,迎接這項全球無與倫比的自主化倡議挑戰。由於物理和化學現象複雜性的影響,在工廠的實際作業中仍有許多很難控制的領域,需要經驗豐富的操作員手動介入。橫河電機專注於產品和顧問服務,將開發和擴大自主控制人工智慧的使用,同時與客戶合作,推動其脫碳、數位轉型和自主化行動。」