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The unique control AI product "E-Smart MPC," which easily implements model predictive control from within the control panel, has been updated to be even more user-friendly with a rich GUI!
We are pleased to announce a significant update to the user interface (GUI) features of our proprietary optimal control AI, "Smart MPC," in its embedded product version, "E-Smart MPC." With this upd…
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【東京ビッグサイト1/21~1/23】ファクトリーイノベーションWeek2026出展 | AI制御で省エネ5-15%削減を実現
製造現場の制御最適化を実現する制御AI「Smart MPC」を展示します。 ■開催概要 会期:2026年1月21日(水)~23日(金) 10:00-17:00 会場:東京ビッグサイト 南4ホール 展示会:ファクトリーイノベーションWeek2026 ■Smart MPCの特長 モデル予測制御×機械学習で、専門知識不要のAI制御を実現 ・省エネ効果:5~15%削減 ・導入期間:最短3日(データ収集運用開始) ・温度精度:±0.2℃(PID比±0.5℃→±0.2℃) ・自動調整:オンライン学習で経年劣化に追従 ■こんな課題を解決 ✓PIDパラメータ調整に時間がかかる ✓複雑な多変数制御が難しい ✓熟練者不足で制御品質が安定しない ✓省エネと品質を両立したい 博士号取得者20名を含む36名のエンジニアが、高度な数理最適化技術で製造現場の課題を解決します。 会場では実機デモと導入事例をご紹介。ぜひブースへお越しください。
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【東京ビッグサイト12/3~5】スマートファクトリーJapan2025出展 | AI制御で省エネ5-15%削減を実現
製造現場の制御最適化を実現する「Smart MPC」を展示します。 ■開催概要 会期:2025年12月3日(水)~5日(金) 10:00-17:00 会場:東京ビッグサイト 南14ホール 展示会:スマートファクトリーJapan2025 ■Smart MPCの特長 モデル予測制御×機械学習で、専門知識不要のAI制御を実現 ・省エネ効果:5~15%削減 ・導入期間:最短3日(データ収集運用開始) ・温度精度:±0.2℃(PID比±0.5℃→±0.2℃) ・自動調整:オンライン学習で経年劣化に追従 ■こんな課題を解決 ✓PIDパラメータ調整に時間がかかる ✓複雑な多変数制御が難しい ✓熟練者不足で制御品質が安定しない ✓省エネと品質を両立したい 博士号取得者20名を含む36名のエンジニアが、高度な数理最適化技術で製造現場の課題を解決します。 会場では実機デモと導入事例をご紹介。ぜひブースへお越しください。
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「【空調・炉・ボイラなど】PID制御では難しかった"制御ムダ"を削減する「次世代スマート制御」とは」
エネルギー価格高騰とカーボンニュートラル対応により、製造業ではエネルギー削減が喫緊の課題となっています。 しかし現在主流のPID制御では、複雑なプロセスや急激な外乱への対応が不十分で、 過剰な制御動作や待機運転による「制御ムダ」が発生しています。 また調整には高度な経験が必要で、属人化・ブラックボックス化も課題です。 本セミナーでは、こうした課題を解決する「Smart MPC」をご紹介します。 機械学習と最適化技術を融合したこの制御技術は、 専門知識がなくても過去の運転データから環境変化を先読みし、高精度な予測制御を実現。 空調や炉・ボイラなどでエネルギーコストを大幅削減します。 2025年7月リリースの組み込み型「E-Smart MPC」は、制御盤へ直接搭載でき、GUI操作で短期間導入が可能です。 エネルギーコスト削減や制御最適化をお考えの製造業関係者の方、ぜひご参加ください。 開催日時：2025年11月28日(金)13:00-14:00
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【マイドームおおさか12/17~12/18】Startup Japan 2025 in 大阪 出展 | AI制御で省エネ5-15%削減を実現
製造現場の制御最適化を実現する「Smart MPC」をご紹介いたします。 ■開催概要 会期:2025年12月17日(水)~18日(金) 10:00-17:00 会場:マイドームおおさか M16-12 展示会:Startup Japan 2025 in 大阪 ■Smart MPCの特長 モデル予測制御×機械学習で、専門知識不要のAI制御を実現 ・省エネ効果:5~15%削減 ・導入期間:最短3日(データ収集運用開始) ・温度精度:±0.2℃(PID比±0.5℃→±0.2℃) ・自動調整:オンライン学習で経年劣化に追従 ■こんな課題を解決 ✓PIDパラメータ調整に時間がかかる ✓複雑な多変数制御が難しい ✓熟練者不足で制御品質が安定しない ✓省エネと品質を両立したい 博士号取得者20名を含む36名のエンジニアが、高度な数理最適化技術で製造現場の課題を解決します。 会場では導入事例とお客様に合わせた導入方法をご紹介。ぜひブースへお越しください。
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【工業炉のエネルギー・CO₂排出を最大25％削減】加熱プロセスなどの“制御ムダ”を最適化する方法とは ～PIDでは難しい高度制御を“載せるだけ”で導入し、カーボンニュートラル経営を支援～
工業炉は国内CO₂排出量の約15％を占める主要排出源です。省エネルギーと脱炭素化は、コスト削減と環境経営の両面から製造業の避けられない課題となっています。 【問題点】 工業炉の制御は複雑です。昇温・保持・冷却の各工程で複数の熱源を細かく調整する必要があり、わずかな遅れやズレが過加熱や温度ムラを招きます。従来のPID制御では、こうした複雑な熱力学的変化と外乱への柔軟な対応が難しく、「効きすぎ」と「反応遅れ」による構造的なエネルギー損失が蓄積されます。 【ソリューション】 本セミナーでは、機械学習と最適化技術を組み合わせたモデル予測制御「Smart MPC」をご紹介します。過去の運転データを活用し、専門的なチューニングなしで高精度な予測制御を実現。組み込み型コントローラ「E-Smart MPC」により、制御盤への直接搭載とGUI操作による簡便な導入が可能になりました。 【実装成果】 CO₂・燃料削減（最大25％）、制御精度向上（最大80％）、セットアップ時間短縮（最大60％） 対象者 工業炉や乾燥機など熱制御設備の省エネ・脱炭素化を推進したい生産技術者・設備管理者・現場責任者