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安川情報システム、機械学習でモーターの動きから装置の故障を予知するサービスを開始

2018年8月8日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

IoT関連事業を手がける安川情報システムは2018年8月8日、機械学習を用いて設備装置などの故障を予知するサービス「MMPredict」のラインアップを増やし、設備や装置のモーターの動きから故障を予知する「モータモデル」を発表した。2018年8月20日から提供する。価格は個別見積もり。

 MMPredictは、IoTデータを収集するクラウド型の基盤サービス「MMCloud」で蓄積したデータを基に、機械学習によって故障の予知を行うサービスである。製品のラインアップとしてこれまで、(1)装置単体の故障予知を行う「プロダクトモデル」と、(2)複数の装置を組み合わせたユニットやプラントを統合的に監視して故障を予知する「プラントモデル」を提供してきた。

図1:MMPredictのシステム構成(出典:安川情報システム)図1:MMPredictのシステム構成(出典:安川情報システム)
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 プロダクトモデルとプラントモデルの既存2モデルは、データが秒単位以上で変動するものを対象としている。このため、データがマイクロ秒(100万分の1秒)単位で激しく変動するモーターについては異常を適切に捉えられなかった。こうした経緯で今回、(3)短い周期でデータを収集してモーターの故障を予知できるモータモデルを用意した。

 モータモデルは、マイクロ秒単位の短い周期でデータを収集・分析できるように、クラウド側ではなく現場に設置したエッジコンピューティング用のパソコンでデータを収集して加工した後、1日に数回、クラウド上でモーター専用分析アルゴリズムを用いて故障予知を行う。モーター専用の分析アルゴリズムを標準で搭載するため、ユーザーがアルゴリズムを初期開発する必要がなく、短期間で故障予知サービスを導入できる。

 MMPredictシリーズの最大の特長として安川情報システムは、使いながら育てることができる点をアピールする。「知見追加学習機能」と呼ぶ、分析結果に人の知見を追加して学習させる機能を備える。これにより、分析に用いる正常モデルを強化し、予知の精度を向上させられる。長く使うほど、ユーザーに最適化したモデルへと成長させられる。また、異常ではなく正常状態をモデル化して故障予知を行うため、導入・運用までのリードタイムを短くできる。

 MMPredictシリーズの概要は以下の通り。まず、複数データの相関関係に着目し、機械学習を用いて正常モデルを作成する。正常モデルと最新の稼働データとの乖離度から、故障予兆を検知する。担当者にメールで予知結果を通知する。故障の予兆を検知した場合、予兆に関するセンサーの寄与度情報を表示する。これにより、故障箇所の推定を支援する。

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