[事例ニュース]

工作設備の故障予兆を機械学習で検知する実験―ユニアデックスと住友精密工業が実施

2017年9月6日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

ユニアデックスは2017年9月6日、IoTデータの機械学習によって、工場の工作設備の故障予兆・検知を実現する実証実験を開始すると発表した。住友精密工業と共同で9月から開始する。

 実証実験では、高圧クーラントポンプの故障を予知する。高圧クーラントポンプとは、工作機械を使って切削加工を行う際、切削温度を下げるため、被削材と工具の間に高圧クーラント液を噴射する装置である。クーラント液中への金属粉の混入が避けられないため、耐久性の高い構造が求められる。

図1●ユニアデックスと住友精密工業が共同で実施するIoT/機械学習による故障予兆の実証実験(出所:ユニアデックス)図1●ユニアデックスと住友精密工業が共同で実施するIoT/機械学習による故障予兆の実証実験(出所:ユニアデックス)
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 住友精密工業は、高圧クーラントポンプが故障にいたる推移を検証するための装置と環境を構築する。ユニアデックスは、IoT/機械学習によって稼働状況を監視・診断するシステムを用意する。これらを3カ間にわたって連続稼働させる。これにより、故障にいたる過程を適切に検知できるかどうかを検証する。

 センサーを用い、振動などのデータを、モバイル回線を介してクラウドに収集する。クラウド上では、ユニアデックスが開発した稼働監視・設備診断サービスを用いて、設備の異常度を分析・表示する。専門知識無しに手軽に設備状態を診断できるとしている。機械学習エンジンは、設備診断の専門家の協力の下に、ユニアデックスが開発した。

 ユニアデックスは2017年秋に、これまでの研究開発や今回の実証実験の成果を踏まえて、ワンストップ型のIoTデータ分析サービスとして、ポンプやモーターなどの回転機械向けに、IoT/機械学習による稼働監視・設備診断サービスを提供開始する。

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