NECが訴えるモノづくりデジタル変革、AIの活用範囲拡大DMS2018(2/2 ページ)

» 2018年06月21日 11時00分 公開
[三島一孝MONOist]
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リアルタイムで機械の予知保全

 また、品質検査などで既に利用が進んでいる「RAPID機械学習」を製造機械の設備保全などに利用する提案も行った。新たに参考出展したのが「リアルタイム予知保全ソリューション」である。学習済みデータをエッジコンピュータに搭載し、エッジ領域でリアルタイムで設備の異常などを判断する。複数の項目を組み合わせて異常を示す評価値「異常度」を判断する点が特徴だ。

photo 「リアルタイム予知保全ソリューション」のデモの様子(クリックで拡大)出典:NEC

 「RAPID機械学習」を組み込み用に最適化しており、電流や振動、位置情報などの製造現場で利用可能な時系列データをそのまま解析でき、リアルタイム性を保ちながら、異常を監視できる。エッジデバイスにAIエンジンを組み込んだ形での提供や、FPGAへの実装なども可能だとしている。さらにAIでは「異常の学習」が大きな負担となっているが、正常稼働時のデータのみでの学習が可能だという。

 「製造機械に組み込む形を想定している。既に技術的には確立しており、製造機械メーカーとの協力で製品にどう組み込むかを検討していく」(ブース説明員)としている。

photophoto デモで「RAPID機械学習」機能を搭載した「IoTゲートウェイ」(左)とリアルタイムで情報を取得する様子。グラフが異常の評価値(異常度)の推移を示している(右)(クリックで拡大)
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