　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。

「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。

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）

スマート工場の理想像をみんなで描く、NECが共創型体験施設を開始
NECは2018年6月14日、AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）など先進技術を活用して、次世代モノづくりを具現化する共創型体験スペース「NEC DX Factory」をNEC玉川事業場（川崎市中原区）内に開設した。
AIで革新進む製造現場、NECが描くプロセスとプロダクトの進化
NECは「第28回設計・製造ソリューション展（DMS2017）」に出展。製品軸とプロセス軸の2つの方向性でIoTやAIを活用した新たな製造業の姿を訴えた。
なぜNECは「製造業×IoT」に全力を振り切れたのか
IoTがもたらす革新は、製造業にどういう影響をもたらすのだろうか。ITベンダーでありながら製造業としての立場を持つNECはその強みを生かして早くから製造業のIoT活用を支援する「NEC Industrial IoT」を推進してきた。同活動を推進するNEC 執行役員松下裕氏に話を聞いた。
故障予知は前提、“真の予兆保全”を実現するために必要になるもの
2017年はIoTやAI技術の進展により、大型機械や設備の故障予知や予兆保全への取り組みが加速した1年となった。2018年は故障予知などを前提とした、センシングやデータ管理などが進み、予兆保全に関する各種製品開発やソリューションが数多く登場する見込みだ。
製造業のサービス化、予兆保全は単なる「はじめの一歩」
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。しかし、そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第7回は、前回に引き続き「製造業のサービス化」についてご紹介します。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。