機械学習はプロセスプラントにおける点検、保全、運転支援など多様な業務に適用されている。具体的には、フィールドデバイスや監視制御装置から得られるプロセスデータや時系列情報を蓄積し、異常診断やマルファンクションの早期検出に活用される。これにより、予測保全が可能となり、設備の故障時期の推定や最適な保守計画の立案を支援する。運用ではサーバーやワークステーションによる監視制御システムのデータベースと連携し、アラームの管理や操業状況の閲覧を効率化する。さらに、シミュレーションや模擬シナリオを用いた訓練システムでは、機械学習に基づく解析により事故や事象の発生可能性を評価し、オペレータの判断支援を行う技術も含まれる。これらの技術群は、タグや識別子で管理されるプロパティやステータスをリアルタイムで入出力し、グラフィックやアニメーションを用いたユーザーインターフェースを通じて情報を可視化する点も特徴である。結果として、需要や燃料、電力など資産や排出の最適運用、ルーチンの効率化に寄与している。
