AIで製造業の監視業務に革命を！工場設備の異常予兆を即時検知するインバリアント分析技術 [02:57]

製造業の監視業務において、AIを活用した新たな手法に関心が高まっています。

しかし現場では、AIを扱える人材が不足していたり、

判定の根拠がブラックボックス化され、精度が向上されないなどの課題も大きく

成果を出すまでには高いハードルが存在しています。

NECのインバリアント分析技術は大量のデータ を収集・分析し、
平常時におけるセンサ間の相関関係を自動でモデル化し、関係式を作成。

平常モデルの予測値と実際のデータを比較することで、
いつもと違う挙動を早期に、精度高く検出。
警報未満の変化をリアルタイムに、網羅的、継続的に把握します。

統計学やITの専門知識も必要なく、普段の各種データを活用できるため、
従来の体制や業務のまま運用できます。

日本製鉄（にっぽんせいてつ）様は、製品への要求強度アップ等により
製造設備にかかる負担が増大しており、熟練者も経験したことのない
未知の不具合が増加し、従来のしきい値管理での予兆検出に限界が見えてきていました。

物理センサからの収集データを含む2,000以上の計測データを基に、
設備や装置の振る舞いをAIによりモデル化することで、トラブルを未然に防ぎ、
設備点検・稼働監視の効率化を図っています。

解決難易度の高い異常も予兆検知でき、根拠も可視化されるため、
原因特定や再発防止に直結する点が高い評価を得ています。

インバリアント分析技術は品質管理や性能評価の用途にも使われ、
特に音を使った分析が増えてきています。
従来は環境ノイズが大きいところでは異常音を聞き分けるのが困難でした。

しかし、インバリアント分析技術は周辺雑音も含めて通常状態として学習することで異常の判断が容易です。そのため一般的なマイクの設置だけで、広いエリアを少ないセンサで監視することができます。

音の変化は計測しやすく、異常の早期検知につながりやすいため、
今後の活用の広がりが期待されます。

高い精度、根拠の見える化、使いやすさで、成果へ導くNECのインバリアント分析技術を活用し、AIによるスマート監視の実現を。

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