[事例ニュース]

2017年12月18日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　ディープラーニングで製造機械の故障を予知する実験を開始する。製造機械を動作させた時の音と振動の2つの要素を使って、いつもと違う音や振動を検知できるようにする。異なる2つの実験として、音のデータを使った実験と、振動のデータを使った実験を行う。

図1●動作音や振動の変化から製造機械の故障を予知する実証実験の概要（出所：NTTコミュニケーションズ、太平洋工業、岐阜大学）
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　太平洋工業とNTT Comの2組織が音のデータを使った実験として（1）「正常音とのずれを検知し、故障を予知する実証実験」を行う。一方、太平洋工業と岐阜大学の2組織が振動データを使った実験として（2）「振動の変化を検知し、故障を予知する実証実験」を行う。

　（1）正常音とのずれを検知し、故障を予知する実証実験では、太平洋工業の工場内に取り付けた集音マイクを通じて、製造機械の動作音データをクラウド上に蓄積する。ノイズキャンセル技術やディープラーニングを用い、動作音が正常かどうかを判別するシステムを開発する。

　（2）振動の変化を検知し、故障を予知する実証実験では、太平洋工業の工場内に取り付けた無線式3軸加速度センサーから製造機械の振動データを収集する。ディープラーニングを用い、振動が正常かどうかを判別するシステムを開発する。

　太平洋工業は、主に自動車関連のプレス製品の製造・販売を行う専門メーカーである。従来は、経験を積んだ従業員が製造機械の故障の兆候察知に努めてきたが、全件把握は難しかった。製造機械の故障による突発的な稼働停止時間の損失を減らすことが課題だった。