ハイエンド機器製造の代表格とされる大型ガスタービンは、ブレード（羽根部品）をはじめとする重要部品の極めて精密な加工技術と、過酷な稼働環境における長期的な運転信頼性の双方が求められる。
しかし、部品の種類や加工経路が多岐にわたるため、多品種少量生産における段取り替えや柔軟なライン運用の実現が課題となっていた。
また、高額なローター部品などの溶接欠陥は重大な事故や操業停止に直結するため、リアルタイムでの厳格な品質検査が不可欠である一方、稼働中の発電所においては突発的な故障を防ぎ、従来の事後的な修理から計画的な予防保全へと移行する仕組みの確立が急務となっていた。
こうした中、中国の重電機器メーカであるShanghai Electric（上海電気）は、大型ガスタービンの製造およびライフサイクルサービス全般に産業用AIを統合したと、2026年11月11日に発表した。
今回の取り組みでは、製造、品質検査、運用保守の3つの領域でAIの現場実装を推進している。
具体的には、ブレード製造ラインにおいて、三次元ビジョンとAIを組み合わせることで、無作為に積み重なった未加工部材を99.99パーセントを超えるピッキング精度で識別して搬送する仕組みを構築した。デジタルツインやロボット技術と連携させ、多品種少量生産に伴う仕様の自動切り替えに対応する。
品質検査においては、協働ロボットと特殊エンドエフェクタ、5G通信を統合した画像検査端末を開発した。溶接作業全体をリアルタイムで監視し、撮影した画像を5G経由で解析して数秒以内に検査結果を判定することで、欠陥の早期検知と現場ノウハウのデジタル資産化を実現している。
さらに、発電プラントの運用保守領域においては、累計稼働時間100万時間を超える60基以上のタービン稼働データを集約したインテリジェント運用保守プラットフォーム「SIMPLE」を展開する。
同プラットフォームは、熱力学などの物理知識とAIを融合させ、エッジとクラウドを連携させて設計データと運転データを照合する。
これにより、リアルタイムな性能監視や動的な出力最適化、潜在的な不具合の早期警告を行い、事後修繕からプロアクティブな予知保全への転換を可能にした。
現地作業員向けには、拡張現実（AR）による注釈表示や熟練技術者による遠隔支援ツールも提供し、現場作業の迅速化を図っている。
同社は、製造現場や実運用から得られるデータを設計や生産、アフターサービスへ継続的にフィードバックさせ、ガスタービンのライフサイクル全体を通じたデータ統合を加速させる方針だ。
今後は、グローバル市場での実プロジェクト検証を進め、高効率かつ持続可能なエネルギーインフラの安定稼働に貢献していくとしている。
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