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 ファナックとPreferred Networks(本社東京、以下PFN)は、「止まらない工場」の実現に向けて予防保全と異常検知の人工知能(AI)の新機能を発表した。深層学習を活用して工作機械の異常の兆候を捉える「AIサーボモニタ」と、機械学習を用いて対象物(ワーク)を検査する「AI良否判定機能」で、それぞれ、2019年7月と翌8月から提供を開始する。

 サーボモニタは、工作機械などの送り軸や主軸の制御データを高速でサンプリングし、深層学習によってそれらの異常度を検出、提示する(図1)。送り軸や主軸の突然の故障に起因する機械の停止を防止し、生産ラインが長時間にわたって止まるのを防ぐ。

図1 設備の状態監視例
図1 設備の状態監視例
異常度の推移をグラフで表示する。それを監視すれば故障の予兆を把握できる。(出所:ファナック、PFN)
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 具体的には、正常動作中のモーターのトルクデータを入力として学習し、その特徴量を抽出。それを基に正常な状態を表した学習モデルを作成する。その後、実稼働中に得られるトルクデータと正常な状態を比べ、異常度を算出して提示する。機械のオペレーターは、異常度を監視して異常の兆候を把握できる。