AIで実現する製造業の異常検知システム

 2021.06.30  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

近年、製造業で導入が進んでいる「異常検知システム」をご存じでしょうか。製造業の経営者やIT担当者の中には、興味を抱いている方も、概要がわからず導入に踏み切れない方もいるでしょう。そこで本記事では、異常検知システムの概要や手法、メリットなどを解説します。おすすめのシステムも併せてご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

AIで実現する製造業の異常検知システム

異常検知とは

「異常検知」とは読んで字のごとく、異常を検知する技術のことを指します。システムに学習させたデータなどと照らし合わせ、通常とは異なるものを識別する仕組みです。

製造業では、製造過程においてさまざまな異常が生じる可能性があります。それらの異常を放置していると、不具合のある原料や材料を製品へ使用してしまい、最悪の場合は完成した品物の回収トラブルに発展するケースも考えられるでしょう。

このような事態の回避や、製品の品質向上のため、製造業において異常検知システムが注目を集めているのです。異常検知システムの導入により、これまで人の目や手で行っていた作業の多くを自動化でき、なおかつ検知の精度を高められます。

人の目では認識が難しい、微細な変化や不具合なども検知できることが大きなメリットです。また、稼働している機器の微妙な変化を認識し、故障の前兆を検知することも可能です。

異常検知の3つの手法

異常検知の手法は、大きく「ホテリング理論」「k近傍法」「局所外れ値因子法」の3つに分けられ、それぞれ異常を検知する際の根拠や手法などが異なります。まずは、代表的なこれら3つの手法について、それぞれ見ていきましょう。

ホテリング理論を用いたシステムは、古くから多くの製造工場で用いられてきました。これは統計的に異常値を検知する仕組みです。正常なデータの中に異常値が紛れ込んでいるとき、有効な手法です。

k近傍法は、未知のデータに対し、周りの状況から未知データを分類する手法です。周りにあるデータの平均化、および多数決の値から分類を行います。精度の高い異常検知を実現できますが、必然的に計算量が多くなることや、入力データの大きさによっては精度が出せないなどのデメリットがあります。

局所外れ値因子法は、別名「lof法」とも呼ばれる手法です。ひとつのデータ集合体から外れ値を検知する手法です。シンプルな手法ではありますが、今でもさまざまなシーンで活躍しています。

BRAINS社の異常検知ソリューションImpulseとは

現在では、さまざまな企業から異常検知システムやソリューションサービスが提供されています。その中から、製造業向けのシステムを見つけ導入することを、難しいと感じている経営者・担当者の方も多いでしょう。

そこでおすすめしたいのが、BRAINS社が手掛ける製造業に適した異常検知ソリューション「Impulse」です。これは同社が2014年にリリースしたソリューションであり、製造業における予知保全や品質管理などのシーンで活用できます。

オンプレミスだけでなく、クラウドやエッジなど、多彩かつ柔軟なシステムの構成が可能です。AIによる機械学習能力を有しており、従来では対応が難しかった業務課題の抽出・改善を実現します。

不良品の検知はもちろんのこと、機械の故障予知や要因の追及なども可能であるため、ただの分析ツールではなく、業務システムの一部として活躍してくれます。Impulseを導入すれば、生産性や業務効率向上を実現するプラットフォームとして機能させられるでしょう。

業界トップの稼働実績

Impulseは、予兆検知ソリューションの解析サービス市場において、2年連続でシェアNo.1を誇っています。これまでに多くの企業が同社のシステムを導入し、高い評価をつけているのです。このような実績は、導入にあたっての大きな判断基準となるでしょう。

これほど高い評価を得ている理由としては、高度な分析機能を備えていることが挙げられます。異常検知や業務の最適化を図れるほか、要因分析による課題の抽出・改善まで可能なシステムです。

また、随所に利用難易度を下げる工夫が凝らされていることも、多くの企業から評価されている理由のひとつです。システムの導入や運用にあたり難易度が高いとなると、あまり実用的とはいえません。Impulseは、そのような問題をクリアし、導入や運用のしやすさにも重きを置いているからこそ、多くの企業から高く評価されているのです。

充実した業務アプリケーション

機械学習による高度な分析機能を実装していることも、Impulseの魅力です。代表的な機能としては、異常検知や不良品検出が挙げられます。高精度な異常検知と不良品検出により、異常を確認できた製品が次のプロセスへ流れることを防止します。

さらに要因分析を行えることも、Impulseが選ばれている理由といえるでしょう。物事が発生した要因を細かく分析できるため、そこから改善の施策を打ち出せます。ほかにも、劣化診断や外観検査などの機能も実装されています。

製造条件最適化機能も備えており、業務効率の改善が可能となるのも大きな魅力です。製造業では、非効率な製造条件のもと製造を行っており、それに気づいていないケースが少なくありません。Impulseの導入によりAIが分析すれば、製造条件の最適化を図れ、業務効率や生産性の向上につなげられるのです。

機械学習をより身近に扱える

BRAINS社のリリースしたImpulseには、オートモデリング機能が実装されています。異常検知モデル構築装置や異常検知モデル構築方法、およびプログラムは特許を取得しており、膨大なデータの中から分類・分析を行えます。

機械学習技術といわれても、なかなかイメージが湧かない方もいることでしょう。しかしImpulseなら、アルゴリズムによる判断基準を可視化でき、利用者は機械学習技術をしっかりと理解できます。機械学習技術について理解したうえで活用できるため、よりスピーディーかつスムーズな運用が実現します。製造現場への落とし込みも迅速化し、効率よく運用できるでしょう。

このようにImpulseは、ただ高度な機能や技術を備えているだけにとどまりません。製造現場へ機械学習技術を容易に導入し、効率的な運用を支援するためのプラットフォームを提供しているのです。

まとめ

異常検知システムを導入すれば、不良品検知の属人化を回避し、品質や生産性の向上を実現できます。これからの製造業において、異常検知システムの導入は必須といえるでしょう。特に、本記事でご紹介したBRAINS社のソリューションは、製造業において強い味方となってくれます。この機会にぜひ、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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