株式会社エイシング、AIを使った生産現場向けの異常検知・予知保全ソリューションと故障予兆検知アプリケーションを展開

ネクストジェネレーションパーク

2024年10月18日(金曜日)

創業からエッジデバイスに取り込み可能なAIの研究開発を行っている株式会社エイシングは、予知保全AIソリューションを中心に3つのソリューションを出展。故障発生時期を予測し、生産性向上につなげる。

■保全AIソリューションの中でも、独自技術を用いた「異常検知AI」

わかりやすい例として挙げるなら、生産ラインには欠かせない機器のベルトやファンが正常に動いているかを見抜くこと。
生産現場で使われる機器に対し、人の目では気づけない異常を、AIがリアルタイムで発見し、それを学習することで異常度合いを判定する。異常が発生するごとに追加学習させることで、検出精度の向上につながる。例えば、正常な状態をAIが記憶、異常が出た場合にはどの程度の異常なのかを判定。その誤差の範囲によっては通常運転が可能なため、改めてそれをAIに学習させることで、可動範囲を修正することができる。これにより、早期に生産工程の異常を発見できるため、人の監視工数の削減や異常運行によってできる不良品などの発見を防ぐことが可能となるそうだ。機器に取り付けるマイコンの中で制御しているため、小型の物で提供が可能。AIと言うと、ChatGPTやクラウドを経由して使用されるものが主流だが、マイコンでAIを活用することで、ネットワークがなくても個体別に分散対応・処理ができるので、効率的に運用することができる。

▲異常検知AIデモ（ベルト位置調整）
https://www.youtube.com/watch?v=3G-v-y6H8z8

▲異常検知AIデモ（小型ファン）
https://youtu.be/Q58JCr_N2Pk

■「振動制御AI」で無駄な動きをなくし、生産時に発生する不良品を削減

これは、搬送機や物を運ぶ駆動モーターのトルク振動をAIが学習し、振動を予測するもの。稼働時の最適な補正値を割り出し、静止時の振動を抑制する。予測から出る振動を抑制することで、機器を高速に稼働させることができ、またその振動の負荷によって生じる機器部品の消耗削減にもつながる。機器の安定によって製品の破損や不良品が削減されるのは、企業にとっては大きなメリットになる。

▲制振制御デモ動画
https://www.youtube.com/watch?v=PYOrliPQMJc

■「故障予兆検知アプリケーション」で無駄な生産を削減

機器や消耗品の個体差に対応した高精度な故障時期を予測できる特許技術をもったアプリケーションが注目を集めている。

＜アプリの特徴＞
① 故障時期が一目でわかる
② 時系列データで予測可能
③ インストール後すぐに利用可能

ライン生産をしている製造業や工場などで発生する機器の故障を、AIを使って予兆することで機器のメンテナンス費用の削減を目指す。大きなメリットとしては、故障予測作業をAIで自動化することによって、寿命予測精度が向上することだ。
現在は、機器がブレイクダウンする前に「一定期間で交換する」流れが多いが、個体差があるため、中にはまだまだ稼働可能な物がある。それを交換するというのは、実は無駄が多く結果的にコストもかかる場合が多い。これを機器のコンディションベースでメンテナンスができるようになると、無駄なく、それぞれをより長く使うことが可能となり、生産性の向上が見込めることになる。またこのアプリをインストール後、すぐに活用できるのは大きな強みと言える。