[事例ニュース]

2019年9月17日(火)IT Leaders編集部

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　JXTGエネルギーの水島製油所は、NECの「インバリアント分析技術」を用い、ボイラー設備に設置した大量のセンサー情報の相関関係から「いつもと違う」状態を検出する。これにより、ボイラー設備がトラブルに至る前に、トラブルの予兆を検知する（図1）。

図1：インバリアント分析技術を用いた異常予兆検知システムの概要（出典：NEC）

　インバリアント分析技術は、「いつもと違う」挙動をサイレント障害として検知するAI技術である。大量に収集したセンサーデータのなかに埋もれている、システムの特徴を表す普遍的な関係性（invariant：インバリアント）を、対象プラントシステムのドメイン知識に頼らずに自動的かつ網羅的に抽出してモデル化する。

　JXTGエネルギーとNECは、同システムを用いて、同製油所のボイラー設備における過去の運転データを利用して実証を行った。この結果、これまでの閾値設定や傾向分析による監視システムに比べて、約1週間早く異常の予兆を検知できた。

　具体的には、ボイラーの運転を監視／制御している温度・圧力・流量・バルブ開度、水位など、約500箇所のセンサーデータを収集し、異なるセンサー同士の関係性を自動的に発見する。同関係性をいつもの状態として解析・定義し、関係性に変化が起きた際に「いつもと違う」状態としてアラームを出すことが可能だ。これにより、人手で行うことのできなかった設備異常の予兆を早期に自動検知できるようになる。

　「いつもと違う」状態により異常の予兆を検知した場合、その影響範囲の絞り込みや原因の切り分けができるため、これまで多大な時間を要していた原因分析の時間短縮や作業負担の軽減、保全計画の最適化を期待できる。