インバリアント分析技術とは

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アドバネットがラインナップするエッジコンピューティングに、NECの最先端AI技術群(NEC the WISE)のひとつであるインバリアント分析技術が追加されました。

センサ間に存在するインバリアント(不変関係)を自動で抽出し監視モデルを作成、異常の早期発見を可能に

プラントや設備から取得された制御データや運転データから、計測項目(センサ)間に存在するインバリアントを自動的に抽出し可視化します。これにより、熟練技術者でさえ把握できなかった設備の動きを抽出することができます。また、センサ間の関係性を網羅的に可視化できるため、設備の運転の特徴を見落とすことなく抽出できます。

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NECのインバリアント分析技術について

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仕組み

インバリアント分析技術による産業プロセス強化の仕組みをご紹介します。

 

  • データ収集: プラントを監視/制御しているDCSやPLCなどと連携し、製造現場全域に設置された多数のセンサから生産データ/プロセスデータを収集します。
  • モデルの作成: 収集したデータを用いてシステムの「いつもの状態」を表すインバリアントモデルを作成します。
  • リアルタイム分析-監視: モデル化された「いつもの状態」を使用し、現在のセンサデータをリアルタイムで比較し「いつもと違う」状態がないかを検出します。
  • 異常検知: システムが「いつもと違う」状態を識別するとオペレータに対してアラームとして通報します。

 

故障につながる設備の小さな動きを早期に発見することで予兆保全が可能となり、予期せぬ故障の発生を減らすことができます。これにより、現在の事後保全や予防保全から予兆保全へと移行することが可能となります。これにより、保全コストを削減することも可能となり、さらなる高効率性、安全性の向上を実現することができます。

NEC Invariant Analysis
画像出典:https://jpn.nec.com/ai/analyze/invariant.html

インバリアント分析技術導入のメリット

  • 稼働率の向上: AIを活用したモニタリングにより、問題が深刻化する前に特定し、機械の可用性を大幅に向上させ、ダウンタイムを削減します。
  • メンテナンスコストの削減: 潜在的な問題を早期に発見することで、タイムリーなメンテナンスが可能になり、緊急修理の必要性と関連コストを削減できます。
  • 品質監視: 設備状態の継続的なモニタリングにより、製品の品質を高く維持し、不良品発生の可能性を最小限に抑えます。
  • 労働効率:モニタリングプロセスを自動化することで、貴重な人的資源を確保し、スタッフはより重要な業務に集中することができます。
  • 拡張性と統合性: インバリアント分析技術は既存インフラと統合できるように設計されているため、ビジネスニーズに応じて成長するスケーラブルなソリューションが可能です。
  • 安全性と信頼性: 問題が発生する前に検知することで、より安全な作業環境と信頼性の高いオペレーションを実現します。
  • 知識の継承: 熟練オペレータの細かい専門知識を把握し保存することで、新人へのノウハウ継承がよりスムーズになります。

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特長/機能/シナジー

インバリアント分析技術は、システムの振る舞いを自動学習/監視し異常予兆を検知することにより、安全で効率的なシステム操業を可能にします。「NEC Advanced Analytics – インバリアント分析」は、このインバリアント分析技術を、導入しやすいようにパッケージ化したソフトウェア製品です。

 

システム監視状況の見える化・AIエンジンをパッケージ 

 

システム監視状況や分析結果(異常予兆や影響範囲)を表示するためのWeb UIがソフトウェアとしてパッケージ化されています。そのため、利用者自身で過去データ(時系列数値のCSVファイルなど)を用いた標準的な分析や動作評価が可能となります。アドバネットではフットプリントの小さいハードウェアと共に提供可能のため、既設の監視制御システムに対するAIエンジンの追加導入も容易です。

 

ファンレスBox PCが様々な環境に対応

 

センサモジュールから得られたデータを集めるサーバーの設置に苦心することはないでしょうか。様々な制約により現場近くに設置せざるをえず、より環境耐性の高いPCが必要となるケースがあります。アドバネットの提供するファンレスBox PCは、より広範囲の動作温度、粉塵が舞うような環境の使用にも対応できる構造を有しており、エッジサーバとしての使用に最適です。

ケーススタディ

ケース1:大規模プラント – 稼働率向上

大規模プラントでは広範囲にわたる大規模な設備が必要で、従来は手作業による点検と集中型の監視に頼っていました。しかし、手作業による点検では微細な変化を見逃す可能性があり、中央監視だけでは大量データからの迅速な異常検知が困難です。インバリアント分析技術は、このような微細な変化をリアルタイムで捉え、重大な問題が発生する前に先手を打って対応し、稼働率を向上させることができます。

Large scale plants
画像出典:https://jpn.nec.com/ai/analyze/invariant.html

ケース2:生産ライン – 品質向上

大量生産に対応した生産ラインでは、品質を維持するために温度や圧力、処理時間など様々なセンサデータをモニタリングしています。従来の方法では専門的な知識が必要で手間もかかります。インバリアント分析技術は、品質に影響を与えるわずかな変化もリアルタイムに検知し、不良品が大量に生産されてしまうような事象を防ぎます。

Production Line
画像出典:https://jpn.nec.com/ai/analyze/invariant.html

ケース3:音による異常検知

インバリアント分析技術が得意とするデータのひとつに音があります。音は排気ファンやモーター、タービンなどの異常検知に非常に有効です。稼働中の設備の音からインバリアントモデルを作成し、異音検知による予兆保全を可能にします。稼働状態に合わた分析を行うため、周辺の雑音がある状態でも異常を検知することができます。

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ケース4:ロッキード・マーティン社(ビデオ)

ロッキード・マーチン社は新しく開発する有人宇宙船「オリオン」の試験にインバリアント分析技術を活用し、開発期間の短縮と作業者の効率的な活用を実現しました。インバリアント分析技術は新製品の開発や改良でも効果を発揮します。

インバリアント分析技術の動作確認済み製品

アドバネットはソフトウェアとハードウェアをワンパッケージで提供し、よりスムーズなインバリアント分析の導入を可能にします。

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