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AI・人工知能サービス

2020/5/14

AIを活用した予兆検知システムの活用事例

  • 編集部記事

AIを活用した予兆検知システムの活用事例|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

近年、サービス向上のためにAIを活用したり、業務効率化のためにAIを活用したりする企業が多くなってきています。それは製造業も例外ではありません。工場でモノづくりを行う上では、当然効率よく一つひとつの作業を進めていくことが大切になるわけですが、仮に何かしらの機械が一つでも故障してしまえば、工場全体の作業に支障をきたしてしまう可能性があるのです。

そのため最近は、工場内の機械の故障を未然に防ぐため、AIを活用した「予兆検知システム」の導入が多くなってきています。今回は、この予兆検知システムの活用事例について詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

■そもそも「予兆検知」とは?

■そもそも「予兆検知」とは?|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

予兆検知とは、工場内で稼働している機械が故障する前に「故障の前触れ」を検知するシステムのことです。AIを活用して故障の前触れを検知するのが一般的であり、一般的には「異音」「データ異常」などから予兆検知が行われます。

これまでは、人間の手で予兆を察知する作業が行われていました。しかし、人間がすべての予兆を察知するのは難しく、どうしても見落としてしまう部分があったのです。そのため、機械が故障してから対応しなければならないケースも多く、生産性を低下させてしまう要因のひとつとなっていました。

しかし、AIを活用した予兆検知システムであれば、より高い精度で、工場内で稼働する機械の故障を未然に防げるようになります。それは、予兆検知システムにAIが搭載されているからに他なりません。

 

■なぜAIが搭載されていると予兆検知の精度が向上するのか

■なぜAIが搭載されていると予兆検知の精度が向上するのか|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

なぜ、予兆検知システムにAIが搭載されていることで、人間の作業よりも高い精度で予兆検知を行えるようになるか、疑問に感じられた方もいらっしゃるのではないでしょうか。それは、AIが「膨大なデータをもとに分析・予測する作業」を得意としているからです。たとえば、機械の正常なデータをAIに機械学習させた場合、どのような動作をしていれば正常なのか、どのような動作をしていると正常ではないのか、といった判別を高い精度で行えるようになります。

また、予兆検知システムは24時間稼働させることもできるため、人間のように疲れやモチベーションといった要因によって業務の品質にムラが生じることもありません。そのため、些細な異常であっても高い精度で検知することができるのです。

そして、継続的に精度を向上させられることも、AIの大きな特徴といえるでしょう。予兆検知システムを稼働させていれば、毎日のように新たなデータが蓄積されていきます。そのデータを利用し、新たな機械学習を重ねていくことで、さらなる精度の向上が期待できるわけです。

ただ異常を判断するだけでなく、「どの程度の異常なのか」を判断することもできるため、どれくらいの人員で異常に対応するべきかどうかの判断も正常に下すことが可能になります。

 

■予兆検知システムの活用事例

 

・JXTGエネルギー水島製油所

・JXTGエネルギー水島製油所|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

(参照:AIを活用したプラント向け異常予兆検知システムを製油所へ納入 – MONOist(モノイスト))

国内最大規模の原油処理能力を持つJXTGエネルギー水島製油所(岡山県倉敷市)では、AIを活用したプラント向け予兆検知システムをボイラー設備に導入しています。JXTGエネルギー水島製油所が導入したNECの予兆検知システムの大きな特徴としては、「インバリアント分析技術」が挙げられるでしょう。

この「インバリアント」とは、収集した膨大なセンサーデータの中にある「システムの特徴を表す普遍的な関係性」のことであり、これを自動抽出してモデル化し、モデルと一致しない挙動を異常として検知する技術のことをインバリアント分析技術と呼ぶわけです。

この技術を活用し、温度や圧力、流量、水位、バルブ開度といったボイラーの状況を監視します。そして、約500カ所のセンサーデータを取得し、異なるセンサー同士の関係性を自動で発見するという仕組みです。この関係性を通常の状態と定義することによって、変化が起きた場合に異常を示すアラームを鳴らすことができます。

これまでJXTGエネルギー水島製油所では、これらの作業を人の手で行うことに苦戦しており、早期の予兆検知を行えていなかったといいます。しかし、予兆検知システムの導入によって、これらの作業がより高い精度で行えるようになることが期待されているのです。

また、通常とは異なる状態から異常の予兆を検知した場合には、その異常が与える影響の範囲を絞り込んだり、原因の切り分けを行ったりすることも可能になるといいます。

 

・ネットワーク通信会社での活用事例

予兆検知システムが導入されているのは、製造業だけではありません。通信サービスやクラウドサービスなどを提供する企業でも予兆検知システムは導入され始めているのです。これらのサービスを提供する企業にとって、ネットワークは最も大切な根幹といっても過言ではないでしょう。

しかし、ネットワークを構成するすべての機械を人の手だけで管理するのは簡単ではありません。仮に人の手だけで管理を行えたとしても、従業員の負担が大きいため、業務効率化とは反するものになってしまうでしょう。一人ひとりの負担を軽減できなければ、離職率の増加などを招く可能性も高いため、決して理想的な方法とはいえないのです。

その点、予兆検知システムを導入すれば、未然に機械の故障などのトラブルを防ぐことが可能になります。実際に、予兆検知システムを導入することによって、これまで同業務にリソースを割いていた従業員が他の業務にリソースを避けるようになり、コストや時間の大幅な削減に成功している企業もあるそうです。

このような点を踏まえると、多くの業界で人材不足が深刻化している現代において、予兆検知システムの導入は極めて効果的なものといえるのではないでしょうか。

 

■予兆検知システムの導入が企業の将来を左右する

今回は、予兆検知システムの仕組みや活用事例についてご紹介しました。導入している機械のトラブルを未然に防ぎ、業務効率化につなげられるという点は、大きなメリットといえるのではないでしょうか。

そして何より、予兆検知システムの導入によって別の業務にリソースを避けるようになれば、新たなチャレンジを行うための時間を確保することもできるようになります。企業を成長させる上でも、新たなチャレンジを行うための時間を確保できるかどうかという点は、極めて重要なポイントといえるのではないでしょうか。

 

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