設備の状態監視『見える化』を実現、予知保全をAIで実現!!

設備の稼働状態と挙動を制御機器と各種センサーから収集し一元的に設備の状態を『見える化』します。AIを用いて適切なメンテナンスの時期と方法を判断することで、予知保全を実現します。設備状態監視の『見える化』実現は生産ラインの安定稼働、歩留まり改善、効率的な生産計画の実行、品質改善にも貢献します。

状態監視・AIソリューション

現在、お客様が抱える課題や取り掛かりたいテーマを決める

・振動観測で製造装置の異常を早期検知したい
・上流工程の異常検知で歩留まりを改善したい、などなど

対象の装置やラインに対し、状態監視もしくはデータ収集を行う

①すでにデータ収集可能なお客様

すでにセンサーなどが対象装置・ラインに設置されており、PLCなどですでにデータの取得ができているケース。DensoWaveのIoT Data Share/Viewを用い、直接データを読み取りに行き、状態監視、データ収集。

②これからデータ収集するケース

対象装置・ラインにセンサーなどがついておらず、これから状態監視・データ収集を始めるケース。対象装置に最適なセンサーを選定、設置しEdge Computer/データロガーでデータ収集開始。
Denso Wave IoT Data Share/Viewを活用し、可視化および状態監視。

取得したデータをもとに異常検知・予知保全のAIモデルを生成する

　- データの前処理
　　- 取得したデータをAIモデル生成のため、フォーマットを統一させる。

– データのラベル付け
　　- 教師データの有無、２値/クラス分類

– AIモデルの生成
　　簡単GUI、ノーコード、マウス操作で数ステップでAIモデル生成可能
　　クロスコンパス社かんたんGUIのAI生成ツール『MANUFACIA』

– AIモデルの評価＆PoC
　　MANUFACIAならいくつかの評価指標で、生成したAIモデルを評価・選別可能

　　【評価指標】
　　①マシュー相関係数(MCC)
　　②ROC曲線
　　③AUC
　　④学習誤差曲線、など

生成したAIモデルを実装する
　- AIモデルをEdge Computerへデプロイ
　- Edge Computerで状態監視を行いながら、AIによって異常検知、予知保全