　新たに発売するライブラリは、オムロンが展開する「AI搭載マシンオートメーションコントローラー（以下、AIコントローラー）」用のライブラリ「AIコントローラー専用 Sysmac Library」の第1弾製品となるもの。「AIコントローラー」と「AI予知保全ライブラリ」を提供することで「予知保全」を実現し、最適なタイミングの保全を実現しようとするものだ。

　「AI予知保全ライブラリ」は、予知保全を実現する上で有意なパターンをソフトウェア部品化したもの。「AIコントローラー」が備える、制御周期と同期した時系列データを収集、蓄積する「時系列DB機能」と、データに基づき設備の“いつもと違う”状態を判別するAIエンジンとの組み合わせにより、予知保全を短期間で実現する。

　さらに、オムロンは「AI予知保全ライブラリ」に続き“性能を最大限発揮する設備”を実現する「AIマシン最適化ライブラリ」、“不良品を作らない設備”を実現する「AI品質・歩留まり向上ライブラリ」を順次発売する計画を示している。

オムロンの「AIコントローラー」。生産ラインや装置の制御機能とAI処理機能をリアルタイムに融合させられる（クリックで拡大）

多品種少量生産を限りなく自動化に近づけるオムロン綾部工場の取り組み
オムロンはモノづくり革新コンセプト「i-Automation」のモデル工場である京都府の綾部工場を公開。本稿では新たなモノづくりの実現に向け、自社実践を行う綾部工場での現場の取り組みをお伝えする。
オムロンの現場データ活用サービスが本格始動、第1弾は「異常予兆監視」
オムロンは2018年6月20日、製造現場のデータ活用をサービスとして提供する「i-BELT」の第1弾として「設備の異常予兆監視サービス」を2018年7月から開始することを発表した。
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。
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。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
それでも製造業にとって“スマート工場化”が避けては通れない理由
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25回となる今回は「そもそもスマート工場化って必要なの？」という点について考察してみたいと思います。
スマートファクトリーはエッジリッチが鮮明化、カギは「意味あるデータ」
2017年はスマートファクトリー化への取り組みが大きく加速し、実導入レベルでの動きが大きく広がった1年となった。現実的な運用と成果を考えた際にあらためて注目されたのが「エッジリッチ」「エッジヘビー」の重要性である。2018年はAIを含めたエッジ領域の強化がさらに進む見込みだ。
スマートファクトリーがいよいよ現実解へ、期待される「見える化」の先
ドイツのインダストリー4.0がきっかけとなり関心が高まった、IoTを活用したスマートファクトリー化への動きだが、2017年は現実的成果が期待される1年となりそうだ。既に多くの実証成果が発表されているが、2017年は、実導入ベースでの成功事例が生まれることが期待される。