制御実験で学ぶPID制御の基礎とモデルベース設計による制御性能向上のポイント

はじめに

製造業の現場において「制御技術」は、製品の品質や生産効率を大きく左右する重要な要素です。
とくに制御システムの中核となるPID制御は、今もなお多くの現場で活躍しています。
近年は、アナログな手法からデジタルによるモデルベース設計（Model-Based Design：MBD）への移行も進みつつあり、制御性能のさらなる向上が求められています。
本記事では、制御実験を交えて現場で役立つPID制御の基礎を解説し、モデルベース設計を活用した制御性能向上のポイントに迫ります。
バイヤーやサプライヤーの方々にも理解いただけるよう現場目線の情報を盛り込み、製造業における最新の制御トレンドも交えてご紹介します。

制御技術の基礎：現場に根付くPID制御とは

PID制御とはどんなものか

PID制御は、Proportional（比例）、Integral（積分）、Derivative（微分）の三要素からなる制御方式です。
製造装置や生産ライン、品質検査機、高度な自動搬送ロボットまで、幅広い現場機器で利用されています。

PID制御の役割は「目標値＝セットポイント」と「現状値＝プロセス値」のズレ（偏差）を速やかにゼロに近づけ、安定した動作を維持することです。
現場では温度制御、搬送速度、圧力や位置決めなど、さまざまな「制御対象」に応用されています。

PID制御の3つの要素

現役の現場でよく話題になるのが「PIDの調整（チューニング）」です。
各要素の特性と現場での実際の使い分けを理解しておきましょう。

• 比例制御（P）：目標との差（偏差）に比例して出力を調整します。反応が早いですが、偏差をゼロにできず「定常偏差」が残ることがあります。
• 積分制御（I）：偏差が蓄積した量に応じて出力を調整します。定常偏差の解消には効果的ですが、応答が遅くなったり、オーバーシュート（目標値を超えてしまう）が発生しやすくなります。
• 微分制御（D）：偏差の変化速度に応じて出力を調整します。素早い外乱抑制ができる反面、ノイズに敏感です。

この3つを現場の状況や装置の特性に合わせて調整し、最適な制御性能を実現するのが鍵となります。

PID制御の現場での悩みとアナログ業界の現状

製造現場では今なお「職人の勘」や、昔ながらの手動設定が重視される一面があります。
数値をいじっても思うように制御が安定せず、トライアル＆エラーの繰り返しに陥る、という声もよく聞きます。

また、設備ごとに微妙なクセや個体差があり、同じパラメータが他の装置では通用しないことも珍しくありません。
導入した海外製の新型設備だけが高度な自動調整機能を持っていても、既存設備の改修が進まず取り残される現場も少なくありません。

このような傾向は「昭和的アナログ手法からの脱却」がスローガンになりながらも、なかなか進まない現場でも根強く見られます。

制御実験で得られる実践力

制御実験のすすめ：”カイゼン”は体験から

制御技術は理屈だけでなく「体験」から学ぶことで現場の課題解決力が格段に上がります。
本や理論では分かりづらい制御対象の「クセ」を、実際の制御実験を通じて体得しましょう。

たとえば、以下のような制御実験が効果的です。

• 加熱装置（オーブンや恒温槽）を使い、設定温度までの立ち上がり方や、目標値到達までの「滑らかさ」「変動」の観察
• 搬送台車やアクチュエータの位置制御で、動き出しのレスポンスや、停止時のオーバーシュートなどを実測
• 外乱（例：ドアの開閉、荷重変動）を人工的に加え、制御系がどれだけ速く安定状態に戻せるか」観察

これらの実験は、小規模なラボモデルやシミュレーションソフトでも十分に応用可能です。
「何となく」ではなく、実測データに基づいた調整を繰り返す習慣が本質的なカイゼンを生みます。

現場のベテランはここを見る

現場のベテランは「設定した値」だけでなく「立ち上がり特性」「安定領域とその幅」「異常時の応答」など、実環境での動作を重視します。

PID制御のパラメータを変えたとき、

• どのタイミングで安定状態に入るか
• 想定外の過渡現象が起きていないか
• 目に見えない細かなゆれ（ノイズ）が増えていないか

こうした「現場感覚」と「データ」の両面から評価できる目を養うことが重要です。

モデルベース設計（MBD）による制御性能の進化

モデルベース設計（MBD）とは

昨今、製造業の設計プロセスは急速に高度化しています。
その象徴が「モデルベース設計（MBD）」です。

MBDは、実際の装置やプロセスの挙動を数式やシミュレーションモデルとしてデジタルで再現します。
このモデルを用いて、制御則パラメータの自動調整や性能検証、異常分析までを効率よく行える手法です。

導入のメリットは、

• 大量のトライ＆エラーを実機ではなく仮想空間（シミュレーション）上で実施できる
• 装置ごとに最適化された制御パラメータを短期間で適用可能
• 将来的な装置の拡張や他ライン展開もスピーディに検証できる

という点にあります。

アナログ現場でも活きるMBD

「ウチみたいな古い工場でもMBDなんて意味あるの？」と思われる方も多いでしょう。
実は、モデルベース設計はレガシー設備の制御改善や「暗黙知」の形式知化にも大きな力を発揮します。

たとえば老朽化した搬送装置の速度ムラや、外気温による温度制御のバラつきなどは、モデルでシミュレートすることで本質的な原因を見逃さずに検証できます。
「現場の職人さんしかわからない感覚」をデータ化し、再現性のあるノウハウとして全社に展開することも可能です。

また、作業者ごとの設定作業の「バラツキ」を減らす上でも、MBDを活用した事前検討は有効です。
このような「新旧融合」のアプローチがアナログ現場の地力を底上げするカギとなります。

MBD導入で期待できる成果

製造現場におけるMBDの活用事例として

• 新装置の立ち上げリードタイム短縮（パラメータ調整の自動化）
• 品質トラブル発生時の「短期間復旧」（異常状態の仮想再現）
• 技術継承の型化（シミュレーション教育・OJT効率化）

などが挙げられます。

ひと昔前は「設計者や研究者のための高度な手法」と受け止められがちだったMBDですが、今では熟練作業者の経験をデジタル資産として蓄積できる「現場起点の制御力強化」として注目されています。

バイヤー・サプライヤー視点で知っておきたいこと

バイヤーの評価ポイント：制御性能の見える化

調達購買担当者や設備バイヤーにとって、制御性能の「見える化」は重要な指標です。
単に「カタログスペックだけ」ではなく、

• 「モデルベース設計によるシミュレーション検証可能性」
• 「導入後の運用サポートや調整作業の迅速さ」
• 「現場スタッフ自身がきちんとパラメータを学び・活用できる仕組み」

も重要な評価ポイントとなります。

特に近年は「サプライヤーの技術力」と「現場で成果が出た実例（カイゼン事例）」を重視して選定する傾向が強まっています。

サプライヤーに求められる役割

サプライヤー側にも「納めるだけ」の時代は終わりました。
導入後の「制御パラメータ最適化支援」や「シミュレーションデータの共有」「現場での適用事例の横展開」といった“価値共創”こそ求められています。

また、MBD導入のノウハウを持つサプライヤーはバイヤーに対して「制御性能向上のストーリー」をワンストップで提供できる強みを発揮できます。
これは今後の選定競争力や継続的なプロジェクト獲得にも直結する視点です。

まとめ：制御技術の深化が現場を未来につなぐ

PID制御の基礎と制御実験による現場力向上、そしてモデルベース設計を活用した制御性能向上のポイントをご紹介しました。
今後の製造業の現場では「現場の肌感覚」と「デジタル活用」の融合が重要です。

「昭和のやり方」に縛られず、

• 実験で培った本質的な課題解決力
• モデルベース設計による形式知化と効率化
• バイヤーとサプライヤー双方での価値共創

を積極的に推進することで、日本のものづくりはさらなる進化が期待できます。

まずは現場で「制御実験」に一歩踏み出し、新たな気づきを得ることから始めてみませんか。
そして、MBDなど新たな手法も恐れずにチャレンジし、製造現場の明日を変革していきましょう。