工場設備の異常/故障を予測し、安定稼働に貢献する。

工場設備は止まってはならないゆえに、過剰メンテナンスが非効率化の原因になっていることがあります。テクノプロ・デザイン社は工場設備のセンサから取得した時系列データを分析し、設備の異常/故障を予測するシステムの構築を支援いたします。

生産設備の時系列データを分析し、設備の異常/故障を予測する。

「故障が発生した場合の要因判定に時間がかかっている」といった課題に対して、機器の異常度を判定基準としたメンテナンスを実現したり、異常検知モデルが異常要因を推定することにより、修理部品調達や準備での時間削減へつなげていきます。

 

※異常予兆検知とは?

機器に取り付けたセンサから取得したデータを基に故障や劣化を検知し、故障が発生する前の適切なタイミングでメンテナンスを行うことで、工場設備の稼働に過度の支障がなく、安定的な生産性を実現するものです。

過剰メンテナンスなどの課題解決も、AIの知見を活かして実現します。

 

課題毎の解決策

● Case1/半導体メーカーにおいて、異常検知モデルを管理するシステムの検証

<Before>想定課題 <After>課題解決
複数のモデルの結果を考慮したモデルの作成を行いたい。
異常が起きそうかを予測するAIモデルを構築し、時系列データをもとに分析。
センサーデータから異常検知するモデルを作成している。
作成したモデルで定期的に推論するためのワークフローを作成したい。また、モデルとワークフローのバージョン管理を行いたい。
構築した環境で、モデルの作成とバージョン管理が効率的に出来ることを確認した。
実際の現場で、共有した手順で環境構築され、異常検知モデルに関わるシステムの検証が行われた。