モデル予測制御・実時間最適制御の基礎と応用事例

はじめに

モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）と実時間最適制御（Real-Time Optimal Control）は、近年の製造業界で大きな注目を集めている先進的な制御技術です。
特にIoTやAIによる工場自動化が加速している現場では、これらの技術の導入が品質保証や省エネ、安全管理といった課題に直結するようになってきています。
ですが、昭和時代から脈々と続く「経験と勘」に頼るものづくりの現場では、こうした先端技術が根付くのにはまだまだギャップが存在するのも事実です。
本記事では、製造業の現場で培った実践的な知見も交えながら、MPCと実時間最適制御の基礎と具体的な応用事例について、現場目線で深掘りしていきます。

モデル予測制御（MPC）とは何か

MPCの基本原理

モデル予測制御とは、プロセスやシステムの数理モデルを活用し、将来的な目標達成のために現時点から複数ステップ先までの操作入力（コントロールアクション）を「最適化アルゴリズム」によって事前に計算しておく制御手法です。
特徴的なのは、制御対象（例：生産ラインの温度、圧力、ロボットの動作軌道など）の応答を「モデル」を使って予測し、工程における複数の「制約条件」（たとえば品質基準や安全基準、コスト最小化等）を守りながら、最良の操作を決定していく点になります。

MPCで解決できる現場の課題

製造現場での課題は多岐にわたります。
例えば、以下のようなものがあります。
– 生産設備の老朽化によるばらつき
– 複数ライン・多品種生産によるパラメータの複雑化
– 人員の技量依存による品質の不安定
– エネルギーコストの増大

従来のPID制御による微調整や現場判断では、チューニングの限界に直面することが珍しくありません。
MPCを用いれば、こうした「設備ごとの個別性」や「すり合わせが効きにくい複雑系」にも、数理的アプローチで最適解を導くことができます。

実時間最適制御とは何か

理論と現場のギャップを埋める仕組み

最適制御理論自体は昔からありますが、実際の製造現場では「時間内に答えが出せない」「理論より現場が動く速度のほうが早い」といった問題がありました。
実時間最適制御では、この「計算のタイムラグ」というボトルネックを克服するため、演算スピードやアルゴリズム自体を現場の応答時間に合わせて高速化します。
これにより、ラインの突発的なトラブルや変化（例：ワークの流れの急変、異物混入など）にも即応できるようになりました。

導入が進む背景と業界トレンド

AIやIoT、センサー技術の進歩は、現場の「データ可視化」と「即時フィードバック」のスピードを飛躍的に上げています。
これまでは「操作パネルから現場へ指示を出しても、調整結果が出るまで数分～数十分かかった」ものが、「センサー→コントロールAI→制御コマンド→アクチュエータ」までが秒単位で回るようになったのです。
特に自動車部品や半導体など、秒単位での品質保証が求められる産業では、実時間最適制御の強いニーズがあります。

MPC・実時間最適制御の導入プロセス

現場への適用ステップ

1. システムの数理モデリング
2. 制御対象の設計（例：温度制御、搬送、ライン自動化等）
3. オンラインでの最適値演算アルゴリズムの選定
4. 実装（制御装置、ネットワーク、インターフェース整備）
5. テスト運用・チューニング
6. 実運用・監視

従来の装置メーカー任せの運用から、現場自身が「自らモデルを作り、APIを組み込み、日々の調整計画に反映させる」体制への変化が起きています。

留意すべきポイント

– 「どのモデルで何を最適化したいのか」を明確化
– センサーや計測器の信頼性、メンテ性の確保
– 操作設計への現場オペレーターの意見反映
– 現場に定着するための教育・研修

アナログ業界では、新しい制御ロジックへの不信感や、属人的ノウハウの棚卸しが推進のブレーキになる場合も多いです。
「現場との対話」「サンドボックス的な実験機会の提供」「小さな成功体験の積み上げ」が、導入成功には不可欠です。

応用事例で学ぶ：製造現場のリアル

省エネルギー制御（炉の温度管理の場合）

長年にわたり炉温管理はオペレーターの経験則に強く依存してきました。
従来は「とりあえず高めに温度設定、床温が下がったら手動加熱」という運用が主流ですが、これではエネルギーコストが膨らみます。
そこでMPCを導入し、「予測モデルに基づき原料投入計画・温度変化を事前にシミュレーション」「エネルギー消費と品質確保の両立」を達成。
この結果、ガス・電気の消費量が10～20％減少し、しかも歩留まりや品質も安定したという成功事例があります。

ロボットアームの軌道最適化

産業用ロボットも、従来は動作速度やパスを事前プログラムで決めていました。
しかしワーク（部品）のバラつきや、設備の摩耗、突発的な障害などには対応が困難でした。
ここに実時間最適制御を導入し、「現場のカメラ、重量センサー、AIによるピース認識」から情報収集、毎回動作軌道をリアルタイムで最適化。
ピック＆プレース工程のサイクルタイム短縮と、装置トラブル減少につながっています。

多品種生産ラインにおける制約下最適化

生産管理部門では、需要変動や品種切替え、納期遵守といった相反する制約に日々悩まされています。
MPCを活用すると「次に流す製品の組み合わせ」「設備の空き状況」「各ワークの加工条件」「運搬ロボットとの連携」など、複雑要素を一括で最適化可能。
実際、「段取り替えの手順、タイミング指示」「在庫最小化と生産効率最大化のバランス最適化」が現場主導で実現しました。

サプライヤーとバイヤー連携の最適化

サプライヤー側から見れば、「発注元（バイヤー）の意図や在庫余力」がブラックボックスである場合が多いです。
ですが、MPC導入現場では「バイヤーとサプライヤー間で需要計画・生産計画のデータ連携がリアルタイム化」され、双方が「最小在庫・ジャストインタイム納品」を追求する仕組みが根付き始めています。

昭和の現場文化とDX・自動化の融合

製造業界、とくに現場主導の会社では「機械よりも現場の勘」といった昭和的価値観がいまなお根付いています。
しかし一方で、「データを活用し、現場で起きていることを数理的にも裏付けていくという流れ」も確実に強まっています。
実際、ベテラン作業者のノウハウをMPCのモデル設計フェーズに盛り込む事例や、AIチューニングと「現場のエンジニアの勘」のハイブリッドによるトラブル予知など、アナログとデジタルの相乗効果も見受けられます。

今後を見据えて：求められるスキルと人材像

これからの現場では、「数理モデルを理解し現場への適用方法を考えられる」エンジニア、バイヤーがより重宝されることは間違いありません。
また、自社の枠を超えて「サプライチェーン全体を俯瞰的に最適化できる人材」も強く求められています。
属人的な経験・知識を棚卸しし、デジタルの言語へ翻訳する力。
そして「失敗を恐れず、仮説～実検証～再設計」を高速で回す現場力。
この二つの資質を併せ持った技術者が、これからの日本の製造業には必要です。

まとめ

モデル予測制御・実時間最適制御は、その理論的美しさだけでなく、現場課題をダイレクトに解決し得る現実的なソリューションです。
製造業界の古き良き現場力、現場視点を大事にしつつ、新しい知恵と技術を取り込むことが、これからのグローバル競争を勝ち抜く鍵となります。
バイヤー職を志望される方、サプライヤーとしてより付加価値の高い提案を目指す方、あるいは現場で変革に挑むすべてのエンジニアの皆さんにとって、本記事の考察が次代の一歩となれば幸いです。