【基礎知識資料】製造 DX と予測 AI

製造DXと予測AI CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD.

1. 製造DXと予測AI 2. 予測AIを使用したシステム構成例 3. 予測AIを使用したシステムで使用可能な製品 CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 2

製造DXと予測AI • 製造業のDXとAI 近年、第4次産業革命という言葉を耳にする機会が増えています。製造業では、IoTやAI、ビッグデータを用いて生産性を向上させる新しい取り組み、いわゆ るDXが必要になってきています。 製造DXとAIと聞いて思いつくのは、「カメラを使用した外観検査」だと思われますが、その他にも「音や振動を使用した異常検知」、「電力消費量のモニタリン グによる電力最適化/異常検知」、「ビッグデータを活用した異常予測」が挙げられます。 「カメラを使用した外観検査」、「電力消費量のモニタリングによる電力最適化/異常検知」に関しては、リョーサンテクラボに記事を掲載しておりますので以下のリ ンクをご参照下さい。 ✓ カメラを使用した外観検査：  製造業DXの第一歩！カメラを使った製造工程の自動化 ：https://techlabo.ryosan.co.jp/article/23070600_988.html  外観検査はどこで導入されている？各手法と導入事例は？ ：https://techlabo.ryosan.co.jp/article/23120417_1037.html  外観検査自動化を成功させるための鍵 ：https://techlabo.ryosan.co.jp/article/23120417_1038.html ✓ 電力消費量のモニタリングによる電力最適化/異常検知  省エネ法改正をキッカケにした電気代削減策 ：https://techlabo.ryosan.co.jp/article/23092200_1017.html • 「ビッグデータを活用した異常予測」とは？ ビッグデータと言うと人流解析/予測や消費動向調査を思い浮かべるかもしれませんが、製造DXでも先に挙げたような映像・音・振動・電力など各種センサ データや設備稼働データをビッグデータとして活用し、将来起こり得る異常を予測するAIがあります。 製品検査・製造設備の異常検知を用いることで、発生した異常に対して即座に対応・損害を最小限に抑えることが可能となりますが、予測AIを用いることで 将来的に発生する設備異常や製品歩留まりの悪化を事前に予測し、発生を未然に防ぐ（≒ 損害を０にする）ことが可能となります。 CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 3

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予測AIのシステム構成例 予測AIのシステムは大きく“対象設備/センサ”、“データ収集システム”、“予測AI”の3つで構成されます。 • 対象設備/センサ ：いわゆるIoT機器に分類されるもので、設備稼働データ、各種センサデータの取得・送信を行います。 • データ収集システム ：ビッグデータ処理に該当する部分で、IoT機器より取得したデータの蓄積/表示を行います。 • 予測AI ：蓄積されたビッグデータより関係性を学習し、異常状態の予兆を検出します。 データ蓄積 データ表示 データ収集システム 推論 設備稼働データ アラート センサデータ 対象設備/センサ 予測AI 温度 振動 電流 カメラ マイク センサ センサ センサ 機器操作 オペレータ CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 5

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データ収集用各種センサ • 幅広いセンサラインナップより、目的に合わせたセンサを選択可能です。 圧力センサ 振動センサ 位置センサ 角度センサ 電流センサ A 物理的に押し込む力を計測 対象物若しくは周囲の振動を計測 直線系の絶対位置を計測 回転系の絶対位置を計測 消費電流を計測 機械が加える力加減をモニタリング 駆動系の発する振動をモニタリング 直線動作の変位量をモニタリング 回転動作の変位量をモニタリング ライン/機器ごとの電力をモニタリング 温度センサ 湿度センサ ガスセンサ 気圧センサ 距離センサ 機器/周囲温度を計測 周囲湿度を計測 周囲ガス濃度を計測 大気圧を計測 機器稼働時のクリアランスを計測 機器の発熱/工場環境をモニタリング 工場環境をモニタリング 排出ガス/工場環境をモニタリング 工場環境をモニタリング 機器の稼働状態をモニタリング 流量センサ 漏液センサ 磁気センサ カメラ マイク 気体/液体の流量を計測 配管の漏液有無を計測 物体の接近/離反を計測 機器/作業員の動作を計測 機器の動作音を計測 給排気口/給排水溝をモニタリング 配管の状態をモニタリング 扉の開閉状態などをモニタリング ラインの稼働状態をモニタリング 機器の稼働状態をモニタリング CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 7

ビッグデータ / データ収集・蓄積・表示 DENSO WAVE製IoT Solution • MES（製造実行システム）で生産工場の管理・分析するためのデータ収集・加工を行う製品群です。 • DENSOの130工場（生産ライン 2,500、接続機器 150,000台）で稼働実績があります。 ✓信頼性の高い産業用PCに、 ✓ プログラムレスでさまざまなFA機器 ✓ IoT Data Shareと連動し、収 プログラムレスでデータ収集するソ と接続し、データの収集・加工・保 集したデータをプログラムレスで簡 フトウェアをプレインストールした 存・通知・公開に特化した機能を 単に可視化する「データ可視化ダ 「データ統合コントローラ」 提供する「データ統合ソフトウェア」 ッシュボード」 ✓データの収集、加工、保存、通知 ✓取得データに対して任意に設定し ✓標準ブラウザ上から、収集したデー 、公開に特化したデータ管理機能 た条件をトリガとし、メールの送信 タとラベル・ランプ・グラフなどの表示 を標準装備し、セルシステムからラ 、データベースへの書き込みなど、 用部品をひも付けるだけでダッシュ イン、工場、クラウドまで対応 さまざまな外部機能と連携 ボードを作成 CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 8

予測AI NEC製インバリアント分析 • 大量の時系列データからインバリアント（関係性）を抽出 ➡ いつもと違う」関係性を検知＜リアルタイム異常予兆検知＞ • ホワイトボックス型・XAI（eXplainable AI）により、AIのモデル解釈・判定根拠が確認可能 • オンプレミス環境、クラウド環境のどちらでも使用可能 多数のセンサからの大量の時系列データを分析 センサ間の不変的な関係性（インバリアント）をモデル化 予測されるデータの変化（通常状態）と実際のデータを比較し、 異常（通常と異なる状態）を予兆段階で検出 インバリアント分析 Web UI エンジン データベース ファクトリーコンピュータ or クラウド/サーバ オペレータ CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 9

まとめ  予測AIを活用するには以下の3点が必要 ➢ データ収集をするための“センサ類” ➢ データ蓄積/整理するための“データ管理サーバ＆ソフトウェア” ➢ データ解析するための“予測AI”  最適なシステム構築には、“適用したいラインの構成” と “解決したい課題” の整理が必要  リョーサンでは、システム構築に必要な製品群を取り揃えている 製造DX・予測AIでお困りの方は、お気軽にご相談下さい。 CK000325 ©2024 RYOSAN CO.,LTD. 10

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