[事例ニュース]

デンソー岩手、機械学習による異常検知システムを導入、異常の誤検知を削減

2018年10月29日(月)日川 佳三(IT Leaders編集部)

デンソーグループのデンソー岩手は、製造ラインにおける製品検査の精度を高めに、異常の誤検知を減少させるため、インテックが提供する製造業向けの異常検知システム「異常検知ソリューション」を導入した。マシンラーニング(機械学習)を活用する。インテックが2018年10月29日に発表した。

 デンソー岩手は今回、製造ラインにおける製品の異常を機械学習によって検知するシステムを導入した。各製造装置が出力するセンサーデータ同士の関係を学習し、異常かどうかを判定するモデルを生成する。

図1:導入した異常検知システムの概念図(出典:インテック)図1:導入した異常検知システムの概念図(出典:インテック)
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 システムの特徴の1つは、異常ではないのに異常であるとしてしまう誤検知を減らすことができること。さらに、正常と異常の判定時間を短縮する仕組みとして、多数のセンサーデータから上がってくる異常に関係するデータを事前に絞り込む機能も備えている。

 デンソー岩手は、デンソーが国内外の自動車メーカーに供給する車載用半導体ウエーハの主力工場として稼働している。2017年にはブレーキ油圧センサーなどを生産するセンサー工場を立ち上げている。2019年からはコンビネーションメーターなどを製造する新工場が稼働する予定である。

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