機械学習で設備異常や予兆を監視する新ソリューションを開発：FAニュース

横河ソリューションサービスは、エッジコンピューティングによる「設備異常予兆監視ソリューション」を開発した。機械学習により設備異常や予兆を監視することで、設備の安定稼働と保全コストの削減が可能になる。

[MONOist]

　横河ソリューションサービスは2016年10月17日、エッジコンピューティングを利用した「設備異常予兆監視ソリューション」の提供を開始すると発表した。機械学習により設備異常やその予兆を監視することで、設備の安定稼働と保全コストの削減が可能になる。

　設備異常予兆監視ソリューションは、Linux対応の高速CPUを搭載した横河電機のリアルタイムOSコントローラー「e-RT3 plus」をエッジコンピュータとし、機械学習機能を備えた設備異常診断専用のアプリケーションを実装している。一定期間に収集したデータを自動解析し、通常と異なる状態になったことを検知する。現場で培ってきた知見を活用したい場合は、正常か異常かを判定するパターン認識手法であるMT法による異常検知も選択可能だ。

　自律動作するe-RT3 plusを設備に組み込むことで、現場で設備ごとに適した方法でデータ収集や解析、異常検知できるようになる。また、アラーム、平均値、定期的な測定値などのデータを、汎用のイーサネット通信で上位システムへ送信できる。センサーはアナログとデジタル信号両方の入力に対応している。

　電気・電子、半導体、自動車工場や、プラントのユーティリティ設備におけるポンプ、コンプレッサー、ロボット、変圧器、成形機などの設備の異常検知の利用に適している。

　工場を運営する企業にとって、設備を安定させつつ効率的に稼働することが大きな課題となる。そのためには、設備の異常やその予兆を早期発見することにより、適切なタイミングでメンテナンスすることが重要だ。それには、設備の振動、温度、電流などのデータを収集する設備やネットワーク機能が必要となる。そこで同社は、設備に組み込んでリアルタイムで処理ができるエッジコンピューティングによる設備異常予兆監視ソリューションを開発したと説明している。

RTOSコントローラー「e-RT3 plus」

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