　オムロンは、ハノーバーメッセ2017（2017年4月24～28日、ドイツ・ハノーバーメッセ）において、新たにエッジ領域においてAI（人工知能）関連技術を積極的に投入していく方針を示した。具体的には2018年以降にAI機能を搭載したPLC製品と産業用PC製品の製品化を目指し、さらにセンサー製品にAI機能を搭載することも計画する。

AI要素を取り込んで進化してきた卓球ロボットの「フォルフェウス」。ハノーバーメッセでも人気だった。

機械学習で“いつもと違う”を見つけるAI

　同社が投入を計画しているのはAIの中でも機械学習技術を使うもの。機械学習によりアルゴリズムを構築し、機械の“いつもと違う”挙動を見つけ出すというものだ。同社では製造現場でIoTおよびAIを展開する中で、情報の収集や分析だけでなく、最終的には現場への制御のフィードバックまで実現することを目標としている。そのためにはリアルタイム性が必須となり、できる限り現場に近い位置で分析やフィードバック制御を行えるようにしなければならない。

　一方で、現場の機器に大きなリソースを必要とする演算能力などは搭載できないため、実現するためにはある程度の情報の絞り込みや選別などが必要になる。こうした現場での情報の整理やフィードバックなどに貢献するのがAI搭載の機器群である。

　具体的には以下の4つのプロセスを想定しているという。

装置や生産ラインの振動、温度などのセンシングデータとモーターなどの出力データを時系列にリアルタイム収集
時系列データを基に正常時または異常時の特徴量をリアルタイムに生成
特徴量データを蓄積し、因果分析後、機械学習モデルを作成
作成したモデルデータを基にリアルタイム状態監視や制御へのフィードバックを実現

　エッジ領域での一次的な情報分析については産業用PCで行い、PLCは情報の取捨選択や正常と異常の判断などを行う。正常と異常の判断については、異常の回数が圧倒的に少ないために正常データを中心とした判断で異常モデルも導き出すことが求められるが、機械学習技術を活用することで、異常値との境界線の精度を高めていけるという。

　一方、AI機能はブラックボックス化などが大きな課題となっているが、「信頼性が問われる生産ラインなどでブラックボックス化は許されない。今回採用したAI技術は統計的機械学習を使っており、生成されるアルゴリズムについても立証が可能となっている。現場で使える仕組みを採用したことも特徴だ」とオムロン技術・知財本部知財システム研究開発センター知識情報研究室の白水岳氏は述べている。日々機械学習で新しいアルゴリズムを採用するような使い方ではなく、生産ラインの新設時や変更時に学習してアルゴリズムを生成するような使い方を想定しているという。

　オムロンでは既にAI機能を搭載した温度調節器の販売を開始するなど、AI関連機器のラインアップを広げていく方針を示す。今回のコントローラーなどは、2018年からサービスも含めた製品展開を行う計画である。その後は、コントローラー製品だけでなくセンサー機器にもAI機能を搭載し、労働力減少や技術承継などの課題を抱える製造現場を支援していく。