正常時の製造設備を基に故障の仕方を予測 AIで異常検知用の機械学習モデルを生成 異常データ取集の手間を削減
IoTサービスなどを手掛ける東京エレクトロン デバイス（神奈川県横浜市）は6月2日、正常に稼働している製造設備のデータを基に、機器の異常を検知できる機械学習モデルを自動生成するAIを開発したと発表した。機器が故障していなくても機械学習モデルを作成できるため、異常が発生したときのデータを集める手間が減らせるという。
製造設備が正常に動作しているときのデータから、異常が発生した場合のデータを同社が独自に開発したソフトウェアで予測。このデータと正常時のデータを学習させたAIで、機械学習モデルを生成する。実際に異常が発生したときのデータを使わないため、機器が故障していないときでも効果や精度を検証できることが特徴という。
異常を検知する機械学習モデルの生成工程
東京エレクトロン デバイスによればこれまで、製造設備の異常を検知する機械学習モデルを構築して効果を検証するには、専門家に依頼して機器の故障時にデータを収集する必要があった。今回のAIはこの作業を機器が正常に動作しているときに行えるため、データ取得にかかる時間の削減につなげられるという。
同社は今後、今回開発した技術の実証を進め、製造業者向けの展開を目指すとしている。
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