異常検知・予知保全AI SOINN A-1(3.2)
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A-1 導入前
故障発生後に急行!
いつ何が壊れるかわからず、
スペアパーツを大量に在庫
急な故障発生に即応
できる体制を常時確保
多大な人的、
物的コスト
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A-1 導入後(1)
1.監視対象が問題なく稼働している状態を
学習(正常学習からスタート)
2.上記 1 から外れた事象を逐次確認しつつ
学習成長
3.徐々に監視対象の「正常」を正確に学習
高精度に異常検知
4.学習済 A-1 は類似対象に転用できる
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A-1 導入後(2)
エッジ運用 クラウド運用
5. 学習済 A-1 は、異常度が上昇し始めたタイミングで保守員に通知
⇒ 保守員は計画的に在庫調整、保守点検を実施
6. A-1 は、機器や装置に組込みのエッジ運用のほか、クラウド(一括)運用
など、ニーズに合わせ、多様な運用が可能。
異常度が上昇
してきています OK
- 7. 2021/12/10 Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 7
異常度
N日前※から
異常度が増加
指標Y
(異常度の長期トレンド)
指標X(ご指定により調整可能)
運用インタフェースの表示例
※この事例では
10日~2週間前
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異常度と、寄与度の上位4つの元データ
異常度が高い日時のピンポイント表示
各パラメータの異常度への寄与度
パラメータ
A-1 運用インタフェースの表示例
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SOINN A-1 の特長
1. センサ値の時系列データをダイレクト入力
• 各時刻の異常度を出力
• 異常度の時系列分析によって、予兆検知
2. 高速運用
• 一般的なCPUで、10ms程度で処理可能
• マイコン、ラズパイ等にも実装可能
• 短期、中期、長期等の予兆検知を並行して運用可能
3. 正常学習からスタート
• 各個体の正常状態のセンサデータで学習し、異常の推定開始
4. 異常パラメータの特定・提示が可能
• 異常の分類、原因の特定、などが容易
- 11. 2021/12/10 Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 11
デスクトップPC* Raspberry pi 4**
学習時間(最適化なし) 4.2 秒 54秒
学習時間(最適化あり) 約130秒 約1,800秒
推論時間 10ミリ秒 20ミリ秒
* デスクトップPCスペック
• CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz
• 4コア、8ロジカルプロセッサ、32 GBメモリ
A-1 ポンプの予知保全タスクへの適用例
学習・テストデータの質と量
パラメータ数: 約40項目の実数値、整数値。
データの量: 時系列データを約1日分程度(約65,500行)
精度
24時間・リアルタイム監視のためベテラン保守員と同等以上
** Raspberry pi 4スペック
• CPU:1.5GHz クアッドコア Cortex-A72、4 GBメモリ
- 13. データについて ②
異常の検知にどのパラメータが有効か不明の場合
どこで異常が生じたかが既知であれば、AI に異常事象と相関のある
パラメータを探らせることが可能です。
探索には、パラメータを調整しての繰り返し演算が必要ですが、
弊社技術は計算が非常に軽く有利です。
投入頂けるデータに制限はありませんが、データ間の同期がとれて
いることが好ましいです。
データの表現: 実数値、二値、整数、時刻 …
データの意味: 電流、電圧、振動、回転数、温度、湿度、映像、音…
2021/12/10 Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 13
- 14. データ確認・無償評価レポートについて
NDA後に、12, 13 ページの条件を(概ね)満たすデータを一定量お預か
り可能な場合
弊社にてデータを確認後、弊社モジュールを適用し、機能・性能を評価
したレポートを無償にてご提供させて頂きます。
データ量が非常に多い、難易度が非常に高い等で多くの作業工数が見込まれ
る場合、事前に実費相当分のご相談をさせて頂く場合がございます。
何卒ご理解を頂けますよう、お願い申し上げます。
ぜひ、ご検討くださいませ。
2021/12/10 Copyright (C) SOINN Inc. All rights Reserved. 14
- 15. 御導入事例:エンジン耐久試験システム
エンジンの耐久試験に SOINN A-1 を活用
暗黙知や経験に依存しない試験監視体制を確立。実装済、グループ内で横展開中。
A-1 導入前の状況/課題 A-1 導入後
国内大手輸送機器メーカー様
1. 振動、電圧、回転数等に一律の閾値で停止条件を設
定し、システム異常を検知。
2. エンジンには個体差があるため、ベテランの経験則
も動員して異常を検知する監視体制。
3. 異常検知判定ミスによるシステム誤停止などで大き
な試験作業ロスの問題を抱えていてた。
SOINN A-1 を活用し、検査員のスキルやエンジン
の個体差に依存しない汎用的な異常検知の自動シス
テム化を実現し、大幅な作業ロス(誤停止なくす等)
によるコスト削減に成功。
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*写真はイメージ