察知が難しい設備や機器の 故障の予兆 AIによる予知で 適切なメンテナンスを実現

安全性・生産性向上のために設備・機器は保全する必要があります。保全とはすなわち、設備が万全な状態で稼働することを維持する活動であり、予防保全、事後保全、予知保全に分けられます。予防保全は、トラブルが起きないように定期的に点検などを行うことですが、人員・労力がかかります。事後保全は、トラブルが起こった時に対処することですが、重大な事故につながり、損害額が大きくなる可能性があります。これらに対し、予知保全は、故障の予兆が確認できた段階で保全を行います。熟練した技術者でも予兆を見つけるのは難しいことですが、適切なタイミングでメンテナンスを実施できるため、ほかの方法と比べて部品やシステムの寿命をのばし、コスト削減、安全性の向上、生産ラインの安定稼働につながります。予知保全を行うためには、機器の状態を判断するための膨大なデータ収集、データから適切な情報の抽出と故障傾向の察知が必要になります。そこで、AIの技術を用い、膨大なデータを学習させることで、高度な予知保全を可能にする研究に取り組んでいます。