事例の概要
| 企業 | 株式会社アイ・エル・シー |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 機械 |
| 企業規模 | 中堅・中小 |
| 用途 | 予知保全・設備保全 |
| 使われた技術 | エイシングの組込み型AI「AiirMSAT」による振動データの異常検知と、PLC・シグナルタワーへの通知 |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
ベルトコンベアは工場内の搬送を支える設備で、ベアリングやローラーの劣化が進むと突然停止し、ライン全体を止めてしまいます。振動センサーで異常を捉える方法は知られていますが、検知した結果をパソコンの画面に表示するだけでは、現場の作業者がすぐに気づけないという課題があります。
アイ・エル・シーとエイシングは、エイシングのAI「AiirMSAT」を使い、振動データからベルトコンベアの異常を検知して、PLCやシグナルタワー（積層表示灯）に通知するデモを共同開発しました。エイシングの公式サイトで紹介されています。
これはデモであり、実際の工場での運用結果や検知の精度は公開されていません。
異常検知の結果をPLCに渡せれば、設備の減速や停止、別ラインへの切り替えといった制御に直接つなげられます。シグナルタワーで知らせる方法は、作業者が画面を見ていなくても気づける点で現場向きです。予知保全では検知そのものより、検知した後に誰が何をするかの設計が成果を左右するため、通知先を設備側に置く構成は参考になります。
この事例から読み取れること
- 異常検知の結果をPLCやシグナルタワーに直接つなぐ構成は、検知を現場の行動に結び付ける設計として参考になると当サイトは見ています
- デモ段階の事例で精度や誤報率は公開されていないため、導入検討では自社設備の正常データで誤報の頻度を確かめる必要があります
- 機器に組み込めるAIを使えば、クラウドを介さずに設備の近くで判定でき、ネットワークの制約がある工場でも導入しやすくなります
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
