製造現場におけるAI×IoT導入と利活用～IoTによる設備のモニタリングとAIによる設備監視の高度化～

製造現場におけるAI×IoT導入と利活⽤
〜 IoTによる設備のモニタリングとAIによる設備監視の⾼度化〜
2017年 6月 21日
日本電気株式会社
AI・アナリティクス事業開発本部
シニアデータアナリスト
相馬知也

1. IoT×AIの概要と適⽤のポイント

3 © NEC Corporation 2017
ＩＴ業界からみた時代の理解
超⼤容量、超リアルタイム技術を活⽤した分析事例が先⾏超⼤容量、超リアルタイム技術を活⽤した分析事例が先⾏
ＭＢ )6^10(
★人の染色体の
組合せ）＾（ 12107×
★宇宙の電子の数）＾（ 8010
★オセロ）＾（ 3010
★チェス）＾（ 12010
★将棋）＾（ 22010
）＾（ 06310★囲碁
▲ＩＰＶ４
）＾（ 9104×
▲ＩＰＶ６
）＾（ 38103×
超大容量分析
超リアルタイム既存の
データマイニング
ＢＩ
ＩｏＴ
ＧＢ )9^10(
ＴＢ )12^10(
ＰＢ )15^10(
ＥＢ )18^10(
年月日分秒ｍ秒 μ秒
データ量
入出力データの速度時
★大規模プラント故障予兆監視システム
★エネルギー需要予測
★小売販売需要予測
★人材マッチング

IoTによる価値創造プロセス
知識創造
プロセスの変化
新たな社会価値
創造の機会
産業構造の変革
業界再編
DatabaseDatabase
Sensor data
世の中にあふれる情報を
リアルタイムにデータ収集
⼤量データを⾼度な分析に
より情報・知識に変換
ヒト・モノ・コトに
リアルタイムでフィードバック
Analyzing
engine
Analyzing
engine

AIとIoTとビッグデータ
社会価値
実世界サイバー世界
分析制御・誘導
認識･
⾒える化
人
モノ
環境
人間の知的活動をコンピュータ化する技術
AI
データの価値変換プロセス
ビッグデータ活⽤
実世界との
接点を
確⽴するしくみ
IoT IoT

人工知能（AI）技術とは
人間の知的活動
人工知能（AI）技術 = 人間の知的活動をコンピュータ化した技術
AI
AI
AI
AI
学習認識・理解予測・推論計画・最適化
（機械）学習認識・理解予測・推論計画・最適化
･･･
この経路が
最良です
これはネコです
こんな規則が
あります
明日はこの商品の
売上が伸びそうです
･･･

産業保安に関する国の動き(⾼圧ガス保安)
出典：経済産業省Webサイト
（URL:http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/hoan/koatsu_gas/010_haifu.html）
参考資料スマート化の基本的な考え方とIoT・ビッグデータ等の活⽤

産業保安に関する国の動き(電⼒保安)
出典：経済産業省「新産業構造ビジョン」（案）

ビッグデータ活⽤（予測）における重要な要素は、
「当たりやすさ」と「わかりやすさ」
ＡＩにおける重要な要素
当たりやすさわかりやすさ
大量かつ複雑なデータから
規則性(パターン化)を
正確(精度)に導き出すことが重要
「なぜ」この予測をしたかの
理由が重要
最後に、精度の維持
環境の変化により、予測精度は低下することを考慮することが重要
併せて、チューニング業務を誰がやるかも重要

扱うデータ・必要とするデータ
データの量
データの質
Deep Learning統計解析
機械学習

2. 生産設備／プラント設備保全における課題

プラント＆設備の運転/保全における課題
故障予兆の早期発⾒、設備異常への早期対応
計画外停止の未然防止による稼働率の向上・生産最適化
定期点検の延⻑
設備状況の事前把握、工事実施時期の最適化、
定検工期の短縮
故障予兆の早期発⾒、設備異常への早期対応
計画外停止の未然防止による稼働率の向上・生産最適化
定期点検の延⻑
設備状況の事前把握、工事実施時期の最適化、
定検工期の短縮
予防保全から
予知保全への
転換
安定運転
自社設備のみならず他社が持つ
設備の集中監視・技術支援
専門性の⾼い自社O&M要員の活⽤
自社設備のみならず他社が持つ
設備の集中監視・技術支援
専門性の⾼い自社O&M要員の活⽤
他社・海外事
業の支援
コスト
低減
燃料価格/原料価格⾼騰への対応
品質/効率低下要因の特定、経年劣化の把握による、
原料／保守コストの削減
工事実施時期の最適化による保守コストの低減
TBMからCBMへの移⾏
計画外停止による操業停止リスクの軽減
燃料価格/原料価格⾼騰への対応
品質/効率低下要因の特定、経年劣化の把握による、
原料／保守コストの削減
工事実施時期の最適化による保守コストの低減
TBMからCBMへの移⾏
計画外停止による操業停止リスクの軽減
コストの低減競争⼒
データの蓄積・解析による運転/保全技術の伝承
蓄積された知⾒を技術開発へフィードバック
様々な取扱データを活⽤した新たな戦略の⽴案
データの蓄積・解析による運転/保全技術の伝承
蓄積された知⾒を技術開発へフィードバック
様々な取扱データを活⽤した新たな戦略の⽴案
ノウハウの
蓄積と活⽤
ノウハウの
活⽤
収益基盤の拡⼤

⾼圧ガス関係事故集計(平成28年11月現在)
ヒューマンファ
クターは横ばい
維持管理不良は
増加傾向

3.IoT×AIによる設備監視の⾼度化
(故障検知・異常検知)

分析対処⾒える化
世界No.1の顔認証
正確に人を認識
米国政府主催※のコンテスト
で３連覇を達成
人の判断を支援するか
AIに制御を任せるか
の使い分け
異種混合学習
RAPID機械学習
（ディープラーニング）
低リスクで高効果の
複雑な計画を
自動で生成する
予測型意思決定最適化
戦略や計画の⽴案を機械に
よって高度化・自動化
White Box型
（発⾒したルールを説明可能）
Black Box型
（高精度に分析）
説明が求められる問題に適⽤
（人の判断に示唆を与える）
AIに任せられる問題に適⽤
(自動化により効率化する)
多彩な画像認識
で実世界を可視化
群衆⾏動解析
光学振動解析
物体指紋
ソリューションの実現を支えるNECのAI技術群
顔認証
学習型超解像
⾳声認識
異種混合学習
インバリアント分析
RAPID機械学習
(ディープラーニング)
テキスト含意認識
予測型意思決定最適化
自律適応制御

インバリアント分析技術
複数のセンサからなる時系列データからインバリアント(関係性)を抽出し
監視モデルを作成、それを利⽤し現在のセンサ時系列から異常を検知する技術
複数のセンサからなる時系列データからインバリアント(関係性)を抽出し
監視モデルを作成、それを利⽤し現在のセンサ時系列から異常を検知する技術
関係性の自動抽出（モデル化）
時系列数値データ
1. それぞれの関係性は、その関係するコンポーネントの局所特性を捉えることができる。
2. ⼤量の関係性を⾒出すことで、システム全体の特性を従来とは異なる視点から捉える
ことができる。
3. それぞれの関係性の変化を監視することでシステムの運⽤状態を理解することが可能。
関係性のある２つの測定データ
関係性の崩れの監視
センサ
A・Bの
異常度
センサA
センサB
センサ
A・Bの
異常度
センサA
センサB
関係性のある２つの測定データ
すべての関係性を網羅的に⾒て、
早期に異常予兆を検知

歩留り向上製造機械の事例
⾦型や機器のセンシングデータを自動的に分析し、⾦型や機器のセンシングデータを自動的に分析し、
生産プロセスの「いつもと違う」を検知
早期に不良品成形を検出。不良品を少なくし歩留りを改善
材料（ペレット）
成形機
⾦型
・・・・・・
成形品
⾦
型
の
距
離
・
温
度
・
圧
⼒
の
デ
ー
タ
故障の早期検知故障の早期検知
歩留りの改善歩留りの改善
従来の監視
インバリアント分析に
よる障害検知
あとになって
気づく
異常を
即座に検知！
・・・・・・
⼤量の不良品少量の不良品ですむ

燃焼器の配管欠損により、燃焼ガスがコンパートメント内に漏れ出し、温度バ
ランスの崩れによる軸振動が増⼤。結果、タービンの圧縮機が折損し、トリッ
プした。
燃焼器の配管欠損により、燃焼ガスがコンパートメント内に漏れ出し、温度バ
ランスの崩れによる軸振動が増⼤。結果、タービンの圧縮機が折損し、トリッ
プした。
発電方式：GTCC
出⼒：25万kW級
燃料：天然ガス
発電方式：GTCC
出⼒：25万kW級
燃料：天然ガス
事例：燃焼器配管欠損によるＧＴトリップ
トリップ発生時刻よりも約56時間前に検出、約33時間前に原因を特定トリップ発生時刻よりも約56時間前に検出、約33時間前に原因を特定
設備概要設備トラブル概要
DisplayOnly
(ごめんなさい)

⾼速プレス機での異常検知事例
▌プレス機(毎秒50個部品生産)において、⾦型の焼きつきが発生し始めたと考えら
れるタイミング（故障発生の約24秒前）を検出。
▌設備を自動停止させるのに⼗分な検出精度と速度

AIの活⽤による「製造業の⾼度化」
製造現場の改善加速新たな事業の創出
Device
Computing
反射中枢
（IoT Reflex Center）
工作機械産業⽤ロボットセンサーRFIDPLC マイクカメラスマデバ
Edge
Computing
Cloud
Computing
製品
プロセス全体の
トレーサビリティ
品質不良
低減
真の
スループット
把握
経営判断の
フィードバック
故障予兆自動制御・誘導
AI
AI
クラウドだけでなく現場にもAIを置くことでリアルタイム対応が可能に

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