住友重機械工業は、プラスチック射出成形機の故障予兆を効率的に行うため、NECのAI技術を活用。ディープラーニングにより、機器の損傷を0.4秒以内に判別できることを検証した。
住友重機械工業は、NECと共同で、産業機械の故障予兆の検出にAI(人工知能)技術を用いる実証実験を行い、プラスチック射出成形機から出力されたデータを利用した故障予兆の検出に成功した。
プラスチック射出成形機は、駆動機構に搭載されたボールねじのメンテナンスを計画的に実施するため、故障の予兆を効率的に検出する方法が期待されていたという。
今回の実証実験では、プラスチック射出成形機に標準的に搭載されているセンサー群の時系列データを利用し、ボールねじが正常な場合と損傷を受けた場合のデータの差異を検出できるかどうかを検証した。
正常と損傷のそれぞれの時系列データを、NECのAI技術群「NEC the WISE」の1つである「RAPID機械学習」で分析した結果、1500あるデータセットを20分程で学習し、1データセット当たり0.4秒以内で、正常と損傷のデータを高精度で判別できることを確認した。
NECのRAPID機械学習は、ディープラーニング技術により、事前に手本となるデータを読み込むことで傾向を自動で学習し、データの分類、検知、推薦などの高精度な判断が可能な技術。大規模なマシンリソースを必要とせず、サーバ1台で分析処理ができることから、幅広い企業や業務への適用が可能だという。
両社は今後、実証実験の結果を基に、故障予兆における環境変動への耐性や損傷の種別、程度の判定について検証を進めていく。また、AIによるプラスチック製品の検品や、成形条件の自動調整実現などを視野に、成形工程全体の機能向上を目指すとしている。
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