モデル予測制御を実時間最適化に活かす基礎と産業応用事例

はじめに：モデル予測制御とは何か

モデル予測制御（Model Predictive Control、以下MPC）は、近年さまざまな産業分野で注目度が高まっている制御技術です。

この技術は、経済合理性や歩留まり向上、省人化といった製造業の中核課題に直結するポテンシャルを秘めています。

しかしながら、現場では「聞いたことはあるが、実際どう使えるのかピンとこない」「現場導入には複雑そうで躊躇している」という声も根強くあります。

本記事では、MPCの基礎を実践現場目線で平易に解説し、さらに実時間最適化（リアルタイムオプティマイゼーション）への発展、そして具体的な産業での応用事例にまで踏み込んでご紹介します。

昭和世代の“手作業・アナログ志向”から脱皮したい、あるいはバイヤー＆サプライヤーの新しい関係性を模索したい方にも大きなヒントとなる内容です。

モデル予測制御（MPC）とは？基礎の本質をわかりやすく

MPCの現場的イメージ

MPCとは「未来を予測しながら、最適な操作を逐次決めていく」制御方法と理解すると現場感覚でイメージしやすいでしょう。

たとえば温度制御で例えると、従来は現在の温度だけを見て加熱・冷却の指令を出していました。

しかしMPCでは、「今、加熱すれば数分後にどれくらい温度が上がるか」― 未来の反応も計算に入れながら、現時点で最も良い制御操作を選択します。

このため、原材料のムダやエネルギー消費を最小化しやすくなるのです。

理論と実装のざっくりメカニズム

MPCはざっくり説明すると、以下のステップをリアルタイムで繰り返し行う技術です。

1. プロセス（設備やライン）の動作モデルに基づき、未来の挙動をシミュレーションする
2. 最適化アルゴリズムを使って、期間内で一番経済的な運転条件を計算する
3. そのうち“直近の操作”だけを実行する
4. 次のタイミングに新たな状態をもとに1.〜3.を再実行

従来のPID制御や定値フィードバックでは未来を見ませんが、MPCは“先読み力”が武器となります。

これを日常的な勘と経験に頼った現場運転に織り込むことで、「デジタル×現場知の最適融合」が可能になるのです。

モデル作成の難しさと現場知能化のアプローチ

「モデルを作るのが大変そう」という声も実際多く聞きます。

確かに精緻な物理モデルや数学モデルは、専門家でないと作れません。

しかし現場では、実測値のデータのみから“実用上十分なモデル”を作る黒箱型アプローチ（例：機械学習やサブスペース同定法）も普及しています。

これにより、“現場が分かる人”と“数理・AIが得意な人”のチーム設計が大きな成果を生みやすくなっています。

MPCと実時間最適化のつながり

なぜ“リアルタイム最適化”が必要か

材料費高騰、労働力不足、品質要求レベルの上昇――。

今、製造業の多くでは「その時々でベストな操業条件に随時調整する」ことが事業存続の要件となりつつあります。

そして、現場では生産設備の状態が刻々と変化します。

このため“理想論”だけではなく、「今現在の情報」でダイナミックに最適解を追求できるMPCが求められているのです。

実時間最適化の技術的ポイント

MPCの最大の強みは、制約条件（例：装置安全域、バッチ予定、エネルギー割り当て）を組み込めることです。

つまり「生産性は高くしたい、でも安全率や品質規格も死守したい」といった現場ならではの難題にも、正規の解を出せます。

またMPCはプラントやラインの状態を監視しながら、異常兆候にも素早く対応できるため、アラーム時の即応性やプロセス事故防止にも役立ちます。

意思決定の“現場巻き込み型”最適化へ

現代のMPC導入現場では、「制御室と現場オペレーターの協働設計」が主流になりつつあります。

現場の制約・ヒューマンファクターを理解したロジック化により、“実用的な最適解”が日常運用レベルで根付くようになっています。

また、AIやデジタルツインとの連携で運転知の自動化も加速しています。

産業応用事例：多様な業界での導入と成果

化学・プロセス産業での応用

従来からMPCの導入が活発な分野が石油化学・高分子・エネルギー領域などの大型プラントです。

たとえば、反応器の温度・圧力・流量などの同時制御にMPCを活用することで、ムダのない省エネ操業やアウトプット品質の安定化を実現しています。

非定常操作（例：立ち上げ・切り替え時）の微細な最適化にも力を発揮します。

自動車・部品製造ラインでのスマート化

近年では自動車工場のロボット溶接、塗装、組立などのライン制御にもMPC応用が進んでいます。

たとえば温湿度・搬送タイミングの最適化、自律搬送車（AGV）の交差制御など、人に頼った現場調整を“モデル×最適化”で自動化する事例が増えています。

これにより、熟練者のノウハウをデジタル化し、標準化・再現性向上が達成できています。

食品・医薬品分野の厳格な操業にも

均質性やトレーサビリティが厳格に求められる食品・医薬品工場でも、MPCは有力なツールです。

例えばバッチプロセスの加熱・冷却や、発酵工程の空気・栄養管理などにリアルタイム最適化を適用し“ムラやムダの出ない”連続運転を実現します。

安全と品質の維持だけでなく省エネ・省コスト効果も高まります。

昭和的なアナログ現場から脱皮するカギ

“デジタル化＝現場で使いにくい”の誤解

MPCや実時間最適化は「ITエンジニアだけの世界」と思われがちです。

しかし、この技術のポイントは“現場と管理部門をつなぐ潤滑油”となる点にあります。

現場の日々の経験・知見を、データと数理ロジックに移し替えることで、属人技の自動化や人材不足のリスク分散にも直結します。

“ゆるやかな現場導入”の考え方

一気にすべてをデジタル化するのは非現実的です。

まずはサブシステム（例：一部ラインや装置単位）でMPCをトライアル的に運用し、成果や文化に合う部分から“身体化”させることが肝要です。

現場参加型ワークショップや、現場サイドの改善案を組み込みつつMPC設計を進めることで、理論倒れに終わらず、真の現場最適化が実現できます。

バイヤー／サプライヤー視点から見たMPC活用の可能性

バイヤー目線：最適化による安定調達とコスト低減

MPCは生産プロセス面のみならず、サプライチェーン全体の最適化にも波及効果を持ちます。

たとえば「需要変動に合わせ、原材料の購入タイミングや在庫量をリアルタイム最適化」でき、調達コストや欠品リスクの低減に直結します。

サプライヤー目線：バイヤーが求める「見える化」対応

MPCによる設備運転情報や品質安定データをリアルタイム共有できれば、バイヤーが求める「納入信頼性」や「可視化」要望にも応えやすくなります。

また、「自社の製造プロセスにMPCを導入したい」というバイヤーに、参画型ソリューションを提案することで新たな価値創出にもつながります。

まとめ：MPCを現場の知恵と融合し製造業の新地平を切り開く

モデル予測制御（MPC）は、単なるITやデータ分析の話ではありません。

現場の知恵や経験を「数理最適化」の力で日常運用に活かす――その本質的な価値は、今後の製造業の持続的発展に不可欠です。

昭和の属人現場から一歩抜け出し、「現場の暗黙知×デジタル最適化」の融合を目指す皆さま。

ぜひ、小さく試し・現場で磨き上げ・気付きを全社やサプライチェーンに展開するアクションを始めてみてください。

バイヤー、サプライヤーという“立場の壁”を越え、ものづくりの未来を切り開く力が、今まさに問われています。