製造業において製品の生産、機器の保守、施設の管理などの業務を効率化する試みは、以前から行われてきた。しかし人工知能(AI)の参入によって現在、劇的な変化が起ころうとしている。

端的にいえば「事後保全」から「予防保全」、そして「予知保全」への進化だ。機械の異常やパフォーマンスの低下などのトラブルが発生する前に補修や交換を行うことができれば、メンテナンス業務を圧倒的に効率化できる。

インダストリー4.0と「予知保全」

ドイツ政府が推進するプロジェクト「インダストリー4.0」は、その典型例だろう。「スマート・ファクトリー(考える工場)」をコンセプトに、生産工程のデジタル化、自動化、バーチャル化のレベルを大幅に高めることで、コストの極小化を目指している。

生産計画や在庫状況などの変化に合わせて、工場の生産ラインなどをリアルタイムでコントロールするという取り組みにおいて、機械の故障や異常を事前に予知して保全することは前提だ。

工場のあらゆる場所に設置されたセンサーが機械の異常やパフォーマンスの低下などを感知し、システムがこれに反応して自動的に修理するという。実現すれば人間が関与しなくても機械が製造パフォーマンスを最適化するため、人件費の削減にもつながるだろう。「高コスト国」といわれるドイツが政府主導で取り組んでいる理由がわかる。

「考える工場」において「予知保全」は欠かせない機能というわけだが、日本でもその動きは具体化している。

日本でも実用がはじまる「AI故障予知」

IoTセンサデバイスおよびクラウドサービス開発企業のスカイディスクは、機械学習を活用したAI分析サービス「SkyAI」の提供を開始した。SkyAIは、あらゆるセンサーで収集したデータからAI学習モデルを生成し、正常異常判定や予測などの結果をわかりやすく表示させるもの。

まず既存のデータやセンサーデバイスで収集した時系列データを生データとして用意して、整形プログラム(フーリエ変換やZ変換)によってAI用学習データである整形データに変換する。その後パラメーターのチューニングやデータの見直しを行ってAI実運用モデルを完成させ、そして新しいデータを入力していくことで、正常異常判定や予測などの結果が得られるようになる仕組みだ。SkyAIは電力共有施設などですでに活用されているという。

また、工作機械メーカー大手のオークマは2016年11月、工作機械を動かす数値制御(NC)装置に搭載するAI技術「OSP−AI」を開発。インターネットなどに接続しなくても機械が自立的に自らの異常を予見できるようになる。同社によると、AIを使った工作機械の診断技術は世界初だという。

オークマの技術本部長・家城淳常務は昨年の「JIMTOF2016」で日本物流新聞の取材に対し、「インターネットに接続しなくても誰でも簡単に故障を予知でき、機械のダウンタイムを最小にできる。これまでの知能化技術と同様、熟練技術者がコア業務により集中し、生産性向上を導く環境づくりをサポートできる」と話していた。

生産ラインにAI予知が導入される未来

IoT末端となるエンドポイントに人工知能技術を実装する「e-AI」を注力技術のひとつと位置づけているルネサスエレクトロニクスは、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサにAIを搭載するソリューション開発に取り組んでいる。

今年4月には、AIによって良否判定や予知保全などを行う模擬生産ラインをプライベートイベントで展示。模擬生産ラインでは、小型のベルトコンベヤーに自動車の模型を流してレーザー距離計で模型の高さ方向の寸法を計測し、計測結果に基づいて良品と不良品を判定しており、その良否判定にe-AIを活用していた。

一方、安川電機は日本IBMと組み、「安川故障予測システム」を自動車工場向けに普及させることを目指している。同システムはロボットに内蔵しているセンサーなどを通じて、モーターの連続稼働時間や電流の波形、室温といったデータを収集し、クラウドや専用サーバーでどのような状態のときにロボットのモーターなどが壊れるのかを分析・学習するという。

生産設備が停止すると1分当たり数百万円の損失が発生するとされている自動車工場において、「予知保全」が果たす役割の大きさは想像に難くない。

生産ラインや設備の故障や異常を高精度に予測して、「予知保全」の実現を目指している製造業の最前線。その動きが加速化して製造業のコストが極小化すれば、消費者にも価格の低下という恩恵がもたらされるはずだ。

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AI Lab 編集部