ページの先頭です。
サイト内の現在位置を表示しています。
  1. ホーム
  2. プレスリリース
  3. 住友重機械とNEC、産業機械の故障予兆にAIを活用
ここから本文です。

住友重機械とNEC、産業機械の故障予兆にAIを活用

~RAPID機械学習を使用してプラスチック射出成形機の故障予兆を検出~

2017年12月13日
住友重機械工業株式会社
日本電気株式会社

住友重機械工業株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長、CEO:別川 俊介、以下 住友重機械)と日本電気株式会社(本社:東京都港区、代表取締役 執行役員社長 兼CEO:新野 隆、以下 NEC)は、産業機械の故障予兆の検出にAIを用いる実証実験を行い、プラスチック射出成形機(以下 射出成形機)から出力されたデータを利用した故障予兆の検出に成功しました。
今後両社は、本実証実験の結果をもとに、産業機械におけるAIを活用した故障予兆の検出および生産された製品の良品判定、運転条件や設定の自動調整の実現に向けた連携を進めます。

背景

電動射出成形機では、駆動機構に搭載されたボールねじのメンテナンスを計画的に実施したいという要求があり、故障の予兆の検出が期待されていました。今回、本実証実験では、その電動射出成形機の故障についてAIで予兆を検出できるかの検証を行いました。

実証実験概要

射出成形機に標準的に搭載されているセンサ群の時系列データを利用して、ボールねじが正常な場合と損傷を受けた場合のデータの差異検出が可能かを検証しました。
正常と損傷のそれぞれの時系列データを、NECの最先端AI技術群「NEC the WISE」(注1)の1つである「RAPID機械学習」(注2)で分析しました。
その結果、1500あるデータセットを20分程で学習し、1データセットあたり0.4秒以内で、正常と損傷のデータを高精度で判別できることを確認しました。

住友重機械 NEC

左:プラスチック射出成形機、右:RAPID機械学習

  • 射出成形機の製造
  • 正常/損傷の時系列データの抽出・蓄積
「NEC the WISE」の「RAPID機械学習」での分析

今後両社は、本実証実験の結果をもとに、本故障予兆における環境変動への耐性や、損傷の種別・程度の判定について検証を進めていくとともに、プラスチック製品へのAIによる画像検品の適用や、成形条件の自動調整実現も視野に入れ、NECのAI・IoT技術を活用した、成形工程全体の機能向上を目指していきます。

以上

  • (注1)
    「NEC the WISE」(エヌイーシー ザ ワイズ)は、NECの最先端AI技術群の名称です。"The WISE"には「賢者たち」という意味があり、複雑化・高度化する社会課題に対し、人とAIが協調しながら高度な叡智で解決していくという想いを込めています。
    ・プレスリリース NEC、AI(人工知能)技術ブランド「NEC the WISE」を策定
    http://jpn.nec.com/press/201607/20160719_01.html
    ・最先端AI技術群 ~NEC the WISE~
    http://jpn.nec.com/ai/
  • (注2)RAPID機械学習:
    ディープラーニング技術を搭載し、事前に手本となるデータを読み込むことで傾向を自動で学習するため、データの分類/検知/推薦などの高精度な判断が可能。また、NEC北米研究所の独自技術により、分析エンジンの高速化と軽量化の両立を実現。これにより、大規模なマシンリソースを必要とせずにサーバ1台から分析処理ができるため、幅広い業務や企業への適用が可能。
    参考URL:http://jpn.nec.com/rapid/

本件に関するお客様からのお問い合わせ先

住友重機械工業株式会社
プラスチック機械事業部
お問い合わせ

NEC 千葉支社 産業営業部
TEL:043-351-7813

NECは、社会ソリューション事業を推進する
ブランドメッセージ「Orchestrating a brighter world」のもと、
今後の世界の大きな変化(メガトレンド)に対応する
様々な課題解決や社会価値創造に貢献していきます。
詳細はこちらをご覧ください。
http://jpn.nec.com/profile/vision/message.html
Orchestrating a brighter world

ページの先頭へ戻る