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140社に採用された機械学習ソリューションで異常検知デモ、おやこのPLCは……?ESEC2019&IoT/M2M展

ブレインズテクノロジーは、「第8回 IoT/M2M展 春」の三菱電機ブース内において、製造現場を中心に採用されている業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」を展示した。

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 ブレインズテクノロジーは、「第8回 IoT/M2M展 春」(2019年4月10〜12日、東京ビッグサイト)の三菱電機ブース内において、製造現場を中心に採用されている業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」を展示した。

 Impulseは、製造現場のセンサーやカメラ、制御機器などから得たデータを使って、クラウドで機械学習を行い、そこで得られた推論アルゴリズムを産業用PCやIoT(モノのインターネット)ゲートウェイなどに実装して、予測や異常検知を行えるようにするソリューションだ。「既に製造業を中心に140社に採用されており、そこで得られた知見やノウハウが反映されている」(ブレインズテクノロジーの説明員)という。

 展示では、エッジ端末となる三菱電機の産業用PC「MELIPC」に、製造現場からの各種センサーデータを収集するデータコレクターとなる「Edgecross」、クラウド側の「AWS IoT」と連携するための「AWS Greengrass」、Impulseで生成した推論アルゴリズムを実装し、検査対象となるギヤの異常を検知するイメージデモを披露した。

ブレインズテクノロジーの「Impulse」による展示デモの構成イメージ
ブレインズテクノロジーの「Impulse」による展示デモの構成イメージ(クリックで拡大)
検査対象となるギヤの異常検知結果赤い粒が載っているギヤに異常がある 検査対象となるギヤの異常検知結果(左)。赤い粒が載っているギヤに異常があることを示している(右)(クリックで拡大)

 なお、この展示コーナーでは、三菱電機の参考出品としてAWS Greengrassを組み込んだPLCも展示されていた。AWS Greengrassを動作させるには、PCクラスの処理能力が必要とされるが、限定的な処理能力しか持たないPLCでも動作させることが可能なようだ。推論アルゴリズムを実用的に使うのは難しいとしても、産業用PCやIoTゲートウェイのない製造現場のデータ収集をより容易に行えることが期待される。

「AWS Greengrass」を組み込んだPLC
「AWS Greengrass」を組み込んだPLC(クリックで拡大)

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