安川情報システム MMPredict

故障予知サービスに“使いながら育てる”プラントモデルが登場

安川情報システムは、複数の設備を組み合わせたプラントなどの施設向けに、同社が提供する故障予知サービス「MMPredict」のプラントモデルを開発し、提供を開始した。

公開 2017年10月13日 08時00分

更新 2018年06月06日 09時59分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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　安川情報システムは2017年10月5日、複数の設備を組み合わせたプラントなどの施設向けに、同社が提供する故障予知サービス「MMPredict」のプラントモデルを開発。同年10月2日から提供を開始したことを発表した。

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　同社は、2016年9月にメカトロ装置向けの故障予知サービス「MMPredict」の提供を開始して以来、施設における運用保守の効率化に関する相談を受けていたという。さまざまな設備が設置されているプラントのような施設では、異常が発生した場合、因果関係が複雑なため現象を正確に捉えることが難しいという問題を抱えている。また、施設が大規模になればなるほど、想定外の稼働停止による損害額は大きくなる傾向にある。同社はこうした課題を受け、プラントなどの施設における運用保守を支援するMMPredictプラントモデルを開発するに至った。

直近の稼働状況を学習した後、“使いながら育てる”ことが可能

　MMPredictプラントモデルでは、施設全体に設置された複数設備のセンサーの相関関係を統合的に機械学習して、正常モデルを作成。作成した正常モデルとの乖離（かいり）度を監視することで故障の予兆を捉え、通報を行う。さらに、発生した異常に寄与しているセンサー情報を併せて提供することで、故障箇所の推定を支援し、保守作業の効率化を支援するという。

　今回発表のMMPredictプラントモデルでは、新たに「知見追加学習機能」が搭載された。AIが故障予兆として検知するものの中には、技術者が見ると正常稼働範囲内のものも含まれる。この新機能は、こうした技術者の知見を追加学習させることで、故障予知の精度を向上させるものである。さらに、通常多数の設備が設置されたプラントなどでは、さまざまな挙動を学習させることは困難だが、この機能があれば、直近の稼働状況を学習した後、“使いながら育てる”ことが可能なため、比較的短い導入期間で、サービス利用を開始できる。

　なお、現在MMPredictを利用するには、収集したセンサーデータを蓄積するために、同社のIoTプラットフォーム「MMCloud」の契約が必要だが、今後はOSIsoftの「PI System」といった他システムとの連携も強化していく予定だという。