背景・課題

設備故障の診断や予知は、製造・インフラ事業者にとって非常に重要なテーマとなっています。設備のトラブルが生じるとさまざまな機会損失やコストが発生するため、早期発見と対処、あるいは予防保全の実現が企業の売上やコストに大きな影響を及ぼします。

しかし、障害診断には膨大なデータの分析による判断・予知が必要となるため、短時間での診断が難しく、一度装置が停止するとそこから数時間経過しないとその後の正しい検知ができないという課題がありました。

課題解決へのアプローチ

プラントのセンサーシステムと機械学習を用いて、装置停止後でも起動中あるいは起動停止後すぐに検知できるAIを開発

学習データ

• 障害検知対象物の稼働データ

背景技術

• 異常検知
• 変化点検知

取り組みの結果

障害検知に必要な時間の大幅な短縮を実現しました。

本技術の応用例

• 稼働中の工場設備・製造ラインなどの異常検出
• 飛行機、自動車、船舶などのエンジンの異常検出
• 送電塔、大型通信機・設備などの異常検出
• 信号設備、ロードヒーターなどの異常検出　など