PID制御基礎と表計算ツールで学ぶチューニング手法とフィードバック最適化

PID制御とは？製造業の現場での重要性

PID制御は、製造業や工場の自動化現場で非常に広く使われている制御手法です。
「比例（P）」「積分（I）」「微分（D）」の3つの要素を組み合わせて、自動的に目標値へと制御対象を導く技術です。
例えば、温度や圧力、流量、回転速度など、さまざまな工程で「ちょうどいい」を実現するためになくてはならないものです。

私も長年、工場長や生産管理の業務を経験し、PID調整に悩まされてきました。
昭和時代から続くアナログな現場でも、今ではPLCやデジタルコントローラのおかげでPID自体を意識する機会は減りつつあります。
しかし実際には、「最適にチューニングされたPID」がなければ、安定稼働や高品質なものづくりは実現できません。

PID制御の基本：P・I・Dの役割と現場での例

PID制御の3要素それぞれが、現場でどのように機能するのかを押さえましょう。
ただ「教科書的な説明」ではなく、実際の工場での例に落とし込んで理解することが重要です。

比例（P：Proportional）要素

比例は「現在の誤差」に比例した制御量を出力します。
例えば、炉温制御で目標温度と実測温度の差（偏差）が大きいときほど、加熱を強めるという動作です。
誤差が大きい時は大きな出力、小さい時は小さな出力になります。
ただし、比例だけだと「残差（定常偏差）」が発生しやすいのが弱点です。

積分（I：Integral）要素

積分は時間経過とともに「累積した誤差」を取り除きます。
長期間にわたって発生した誤差を蓄積し、じわじわと出力を増やすことで、残った偏差をゼロ近傍まで近づけます。
例えるなら欠品しがちなラインの在庫量を毎日こまめに補充して、ちょうど良い水準にキープしていくような役割です。

微分（D：Derivative）要素

微分は「誤差の変化速度」に着目します。
制御対象が急激に変化しそうなとき、そのスピードを予測して出力を調整しオーバーシュートの抑制やレスポンス改善を図ります。
たとえば、モーターの回転立ち上がり時に、先回りして出力を制限するイメージです。

表計算ツールでPID動作を可視化するメリット

近年では専用のシミュレーションソフトも普及していますが、エンジニアやバイヤー、現場担当者がエッセンスを理解するには、まずExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算ツールがとても役立ちます。

現場感覚を養う“自作シミュレーター”として使う

教科書的な数式だけではなく、表計算ツールでPIDの数式（フィードバック制御ループ）を作り、パラメータを変化させてグラフ化してみましょう。
実際に「Pが大きいとどうなるか」「Iを強くしたときの挙動」など、数値の変化を可視化することで“現場感覚”が身につきます。
昭和から続くアナログ現場でも、こうした身近なツールで感覚を掴めることは大きな武器になります。

なぜ表計算ツールがオススメなのか

ちなみに工場の管理職や調達担当、サプライヤーの技術営業担当など「制御のプロではないが工程理解が必須」という方にも、表計算ツールでのPID可視化は強くおすすめできます。
実務上のコミュニケーションや、サプライヤー提案時の説得力アップ、トラブルの原因推定など、さまざまな場面で役立つからです。

PIDチューニングの3つの基本アプローチ

PID制御は万能なようで、正しくパラメータ設定しなければ本来の性能を発揮できません。
“チューニング”と呼ばれるパラメータ設定法について、現場目線で整理しましょう。

経験則（Ziegler-Nichols法など）に頼る

最も古典的な方法は、Ziegler-Nichols（ジーグラー・ニコルス）法などの経験則です。
正確な数式やモデルに頼らず、「実際に制御ループを動かし、振動が起きる臨界点で値を測ってパラメータを算出する」アナログ感たっぷりのアプローチです。
昭和の現場ではこの方法が長らく標準でした。
今でも、簡単な加熱タンクや搬送系の設定など、シンプルな設備には根強く使われています。

シミュレーションベースの最適化

近年は、ExcelやMATLABなどの表計算ツールやシミュレーションソフトで事前に制御対象のモデルを作り、さまざまなパラメータを変えて応答性や安定性を評価する手法が一般化しつつあります。
“現場から離れた”ように見えますが、現場のノウハウや実測データを活用してモデルを作り込むことで、より再現性の高い調整が可能です。

AI／機械学習による自動最適化（新潮流）

最先端では、AIや機械学習技術を用いて自動的にパラメータ最適化（チューニング）を行う事例も登場しています。
ただし工場現場では、AIブラックボックス的な動作解釈が難しく、厳格な品質保証や安全基準を求める環境では十分な検証や人の介在が欠かせません。
バイヤーやサプライヤーには、「AIが自動調整できるから安心」という過信は禁物です。
必ず現場のノウハウとセットで活用しましょう。

製造現場のPIDチューニング現場あるあると課題

昔ながらの工場、すでにIoT化が進む現場、どちらにも共通する悩みや“あるある”があります。

古い設備、クセのある装置は経験者頼み？

「この装置は◯◯さんじゃないと調子が合わない」といった属人化が起きがちです。
多変量なものづくり現場では、誤差やクセを知り抜いた職人技が光るシチュエーションもしばしば。
しかし、現代の製造業では“技術の可視化・標準化”がカギ。
表計算ツールのような誰でもアプローチしやすい手法で、ナレッジ共有を進める工夫が必要です。

調達・購買担当やバイヤーの立場から

現場装置のPID仕様や応答性は、設備投資選定や部品調達にも直結します。
バイヤーはサプライヤー提案を受けたり、逆に厳しい要求をしたりする立場ですが、「現場側の実装・調整負荷」に配慮し、協業できる姿勢が求められます。
テストデータやシミュレーション結果を見せ合って相互理解を深めることが、トラブル未然防止やコスト最適化にもつながります。