IoTとAIを活用した設備の故障予兆検出システムの実証実験を開始:FAニュース
NECファシリティーズは、IoTとAIを活用した設備の故障予兆検出システムの実証実験を開始した。IoTとAIの有効性を検証し、施設管理の高度化と効率化を推進することで生産工場の安定稼働と省エネルギー化を図る。
NECファシリティーズは2020年1月16日、IoT(モノのインターネット)とAI(人工知能)を活用した設備の故障予兆検出システムの実証実験を開始したと発表した。実験は、ルネサス セミコンダクタ マニュファクチュアリングの西条工場と川尻工場で行う。
実証実験の目的は、施設管理の高度化と効率化により、生産工場の安定稼働と省エネルギー化を図ることだ。設備の振動、温度、音響測定による故障予兆検出システムを実験し、IoTとAIの有効性を検証する。
実験では、従来は手作業で測定していたポンプやファンなどの回転機器の振動、温度データを、センサーを用いリモートで取得。さらに、実験用のポンプを疑似的に故障させて収集した学習データを積み重ね、独自のAI判定システムを構築した。これらにより、データ収集作業の効率化と、故障予兆検出精度の向上を図る。
また、機械室に騒音測定器を設置し、音響による早期の異常検出実験も同時に実施。これまで1カ月から数カ月に1回の周期で測定していた振動、温度データの収集間隔を1時間に1回へ短縮し、異常検知までの時間を大幅に短縮した。
実証実験のイメージ(クリックで拡大) 出典:NECファシリティーズ
実証実験では、従来の人手で実施していたデータの収集、分析に要する時間を約20%低減できると想定している。短時間かつタイムリーに設備の不具合を検知し、製造ラインの緊急停止など生産への影響が甚大なトラブルを事前に予防することで、安定稼働と省エネルギー化に貢献することが期待される。
今後は、2020年度下期に、実証実験の結果を受けた商用システムを発売する予定。システムの導入により、一拠点当たり数千のセンサーが自動にデータを収集する。
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