[事例ニュース]

2020年12月4日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　日本製鉄は、君津地区の熱延工場において、異常の予兆をリアルタイムに検知するため、AIデータ分析ソフトウェアを導入する（写真1）。製造工程の各所に設置した500個の物理センサーからデータを収集し、2000以上の計測項目データ（電流・温度・圧力・制御信号など）を基に、設備や装置の振る舞いを学習してモデル化する。

写真1：日本製鉄東日本製鉄所君津地区の全景（提供：NEC）
拡大画像表示

　運用前の実証実験では、君津地区において原因究明に10日間を要した解決難易度の高いトラブルに対し、オフラインデータから事前にトラブルの予兆を検知できた。

　採用したAI分析ソフトウェアを使うと、100ミリ秒ごとにリアルタイムに得られる計測データから、“いつもと違う”異常の予兆を自動で検知できる。トラブルによる稼働停止や、設備不良による製品の品質劣化を、未然に防ぐ。稼働中の“いつもの状態”を学習できることから、過去のトラブルデータを必要とせず、発生したことがない未知のトラブルを発見できる。

　なお、NECのインバリアント分析技術は、計測値同士の相関関係をモデル化するAI技術であり、異常検知に利用できる（関連記事：NEC、システム異常を検知する“インバリアント分析”をソフトパッケージ化して提供）。IoTセンサーデータから、通常時のシステムの稼働状態を自動的にモデル化する。通常通りではない異常なイベントが発生した際に、これを検知する。しきい値による監視よりも早く異常を検知できるため、故障の予兆の検知に適する。