　しかし、既存モデルはデータが秒単位以上で変動するものを対象としており、適用できない領域があった。その1つが、データがμ秒（100万分の1秒）単位で激しく変動するモーターである。そこで、短い周期で収集したデータを現場に設置するエッジPCで加工した後、1日に数回、クラウド上で独自のアルゴリズムを用いて故障予知する「モーターモデル」を開発。このアルゴリズムを標準搭載することで、顧客企業専用のアルゴリズムの初期開発が不要となり、短期間で故障予知サービスを導入できるようになる。

　故障予知サービス「MMPredict」シリーズの最大の特長は「使いながら育てる」ことができるという点だ。特許出願中の「知見追加学習機能」を用い、AI分析結果に人の知見を追加して学習させることで、分析に用いる正常モデルを強化し、予知の精度を向上させられる。さらに長く使うほど、顧客向けに最適化されたモデルへと成長させられる。

　故障予知やAI活用などでは学習データが重要になるが、異常ではなく正常状態をモデル化して故障予知を行うこのサービスを使えば、リードタイムを短くすることが可能で、初期投資を低く抑えることができる。

工場向けIoTで独自ポジションを築く、「YE DIGITAL」の挑戦
安川情報システムは2018年6月21日、経営方針説明会を開催。「IoTのその先へ」をキーワードとし、工場向けのIoT・AIの先進IT企業へと新たな立ち位置を確保していく方針を示した。
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。
全員参加の生産保全、TPMとは何か？
本連載「いまさら聞けないTPM」では、TPMとは何か、そして実際に成果を得るためにどういうことに取り組めばいいかという点を解説していく。第1回となる今回は、まず「TPMとは何か」について紹介する。
スマートファクトリー化で進む“モノづくり”の融合
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」。本連載では、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、話題になったトピックなどに応じて解説していきます。第22回となる今回は「スマートファクトリー化で進む“モノづくり”の融合」をテーマに、製造と設計の変化について説明します。