システム同定による制御対象のモデリングと制御系設計への応用

はじめに

製造業の現場において、自動化や高精度な制御は企業の競争力を左右する大きな要因です。

しかし、多くの工場では「現場勘」や「過去の経験」に依存した運用が根強く残っており、システム同定やモデルベース制御といった手法の活用は、まだ一部の先進的な現場に限られています。

本記事では、昭和から続く現場力の強みを生かしつつ、現場目線に立った「システム同定」の活用方法と、それを制御対象のモデリング、ひいては制御系設計へどう応用していくかについて、実践的かつSEO観点から深堀りしていきます。

今後、製造業の管理職や購買担当、そしてサプライヤーとしてバイヤー視点を知りたい方にも伝わる内容を意識しました。

システム同定とは何か？

システム同定の基本的な考え方

システム同定とは、未知の制御対象（たとえば搬送装置、温調装置、圧力制御など）の入力と出力のデータから、その振る舞いを表す数理モデルを構築する手法です。

従来の「設計者の経験則」ではカバーしきれない複雑な現象を、客観的なデータに基づいて可視化し、予測や最適化に直接活用できます。

モデルとしては、伝達関数モデルや状態空間モデルが主に利用されます。

現場でのメリット

導入現場の観点では、以下のようなメリットがあります。

– 部品や装置仕様書だけでは分からない「実機固有のクセ」を定量的に把握できる
– 保守・メンテナンスや部品更新時の影響を事前にシミュレーションできる
– 設計・試作段階での試行錯誤回数が減り、コスト削減に貢献する

これらは、スポット対応が多い昭和的現場にも受け入れられる実利として訴求できます。

制御対象モデリングへの応用 — “見える化”が変えるもの

モデリング＝現場知見の『形』にする作業

システム同定によって得られたモデルは、いわば「現場ノウハウのデジタル化」です。

これまではベテラン担当者のみが知っていた「特定タイミングで揺れる」「極端な温度変化時だけ振動する」「このポンプは負荷応答が遅い」といった現象を、数式やパラメータで可視化できます。

こうした数理モデルが生成されれば、設備の仕様変更や部品メーカー変更の際にも、調達購買担当やバイヤーが技術的リスクを評価するための材料として使えます。

サプライヤー側にとっても、納入予定装置の応答特性や、性能保証の根拠を共有できるため、信頼性の高い商談が期待できます。

データ収集〜モデル化のステップ

実際の現場で、システム同定を進めるための現実的なステップを簡単にまとめます。

1. データ取得：センサーやロガーで装置の入力（たとえばモーターの指令値）と出力（たとえば移動量、温度など）を収集
2. 前処理：ノイズ除去や同期など、データを分析しやすい形に整形
3. モデル推定：ARX、ARMAX、状態空間法などの手法を使って、数理モデルを自動推定
4. モデル検証：新たな入力データでモデルの再現性をテスト
5. 活用・展開：設計シミュレーションや制御系設計、調達仕様書への反映など

このサイクルを現場レベルに落とし込み、スモールスタートから着実に広げていくことが普及へのカギです。

制御系設計への応用 — モデルベースで“一歩先”の設計へ

PI制御からMPC（モデル予測制御）まで

システム同定で得られたモデルがあれば、従来のPIDやPI制御を正しくチューニングできるのはもちろん、近年導入が進むMPC（モデル予測制御）のような現代的な最適化手法も現場導入が視野に入ります。

MPCは、未来の挙動をモデルで予測したうえで最適な制御入力をリアルタイム計算する高度な仕組みです。
複数温度帯の同時制御、揺動抑制と応答性の両立など、複雑な要求にも柔軟に対応できる点が大きな利点です。

調達・購買や現場管理へ与えるインパクト

モデルベース制御の導入は、調達・購買担当や設備管理の現場にも大きな影響を与えます。

– 導入装置のパフォーマンス保証・比較評価が明確化
– 新規ベンダー評価時のフィルタリング基準として機能
– 導入後の不具合リスクや追加チューニングコストを事前に試算可能

昭和的な「とりあえず大手から買えば安全」文化から脱却し、「目的に最適なベンダー選定」がしやすくなる時代が到来しています。

購買部門が技術理解を深めることで、サプライヤーに技術的な要望や改善案もフィードバックしやすくなり、業界全体の技術底上げに貢献できるでしょう。

システム同定・モデリング導入時の注意点と現場ノウハウ

現場の反発・壁を乗り越えるポイント

新しいアプローチを導入する際には、現場の反発や「また余計な仕事が増えるのか」という抵抗感と向き合う必要があります。

ここでは私が現場長や技術導入責任者として経験した「スムーズな導入ノウハウ」を共有します。

– 小さな効果実績（省力化、トラブル予防、工数削減など）を必ず現場チームと共有する
– 専門用語や理論の解説はあくまで平易に、数理モデルより「このクセが分かる／抑えられるようになる」という現場メリットで説明
– 一部のベテラン作業者にも計測や評価作業に参加してもらい「主体的な現場改善」として進める

この積み重ねが、アナログ現場における信頼獲得と新技術定着の最短ルートとなります。

現実的な制約やデータ品質へのアプローチ

システム同定には高品質なデータが必要ですが、現場レベルでは「データ欠損」「ノイズ混入」「センサー老朽化」などさまざまな課題がつきまといます。

そこでは、100点のデータ品質を求めすぎず「現状で得られる範囲のデータで十分なモデル精度を目指す」「異常値を後から除外する」など、現場に合わせた運用設計が重要です。

AIやビッグデータ活用の前段階として、まずは「使える範囲でしっかり回す」仕組みづくりを目指しましょう。

まとめ：製造業の未来を拓く現場起点のモデル活用

システム同定とモデリング、そしてそれを活かした制御系設計は、「経験と勘」と「データと数理」の両端をつなぐ橋渡し技術です。

製造業DXが叫ばれる中、この技術を現場視点や調達購買、品質管理にまで波及させることで、業界全体の底上げを図ることができます。

ベテラン現場を支えてきた方々の暗黙知を数理モデルという新しい形で未来に引き継ぐ―
それこそが、AI化時代でも日本製造業が世界でなお輝き続けるための大きな武器になると信じています。

この記事が、製造業の現場担当、バイヤー志望の方、そしてサプライヤー各位が、次の一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。