自動化・IoT

自動化・IoT・AIで検査・計測・試験現場の課題を解決します。
人手不足が深刻化する中、全数検査やトレーサビリティの確保といった品質要求はますます高まっています。
私たちは、各現場の課題を丁寧にヒアリングし、自動化SIerやITベンダーと連携。
計測機器・センサー・試験機をはじめ、FA機器や搬送ロボット、産業用PC、IoT機器を組み合わせた自動化システムを提供します。

2026.04.06

自動化 AI DX

PID制御を楽にし、生産性向上にも繋がる熟練技術者に依存しない次世代制御 ― Smart MPC

多くの製造現場で今なお主流となっているPID制御。しかしそのパラメータ調整は熟練技術者の経験と勘に大きく依存しており、近年では技術者の退職・世代交代による技術継承の危機が深刻化しています。

後任担当者からは、

「調整に時間がかかる」
「ハンチング（振動）が止まらない」
「最適値が分からない」

といった悲鳴が聞こえてくるのが現状です。

こうした課題を根本から解決へ導くのが、今回ご紹介する 「Smart MPC」 です。

PID制御とSmartMPCの違い

従来のPID制御は、「すでに発生した誤差」に対して出力を調整する、いわば後追い型の制御方式です。そのため、外乱や条件変化が大きい環境では、ハンチングや応答遅れが発生しやすくなります。

一方、モデル予測制御（MPC）は、制御対象の振る舞いを数式モデルとして捉え、数ステップ先の未来を予測しながら、今とるべき最適な操作量を逐次決定します。

「未来を予測しない後追い制御」から、

「未来を見据えて最適化する制御」へ。

たとえば、温度と湿度が相互に干渉する複雑な空調制御においても、それらを一つの多変数システム（MIMO）として扱い、全体最適な制御を実現します。

さらに、装置の能力限界を超えないようにする

上下限制約（Constraint Handling）を数式として組み込めるため、

無理のない、かつ最短経路での安定制御が可能になります。

SmartMPCとは

Smart MPC最大の特長は、

MPCの高性能と AIによる自動モデリングを融合させている点にあります。

従来、MPC導入の最大のハードルは、

制御対象の物理モデル設計と外乱や設備の劣化に対応したモデル更新
専門知識と長期間の検証

といった膨大な初期工数とメンテナンス工数でした。

Smart MPCでは、実際の運転データをもとにAIが自動でモデルを構築する

「データ駆動型モデリング」を採用。

これにより、

物理モデル設計不要
専門知識不要
最短「即日」での導入
AIが継続的にモデルを更新しメンテナンス不要

を実現しています。

従来のPID制御とSmart MPCの性能比較

比較項目	従来のPID制御	Smart MPC
調整期間	1週間以上（熟練者による微調整）	即日〜3日（AIが自動構築）
温度精度	±0.5℃（外乱に弱い）	±0.2℃（先回り制御で安定）
ハンチング	発生しやすい（エネルギーロス）	ほぼゼロ（最短経路で静定）
多変数干渉	対応困難（職人芸）	標準対応（MIMO最適化）
メンテナンス	季節ごとに再調整	オンライン学習で自動適応