[新製品・サービス]

宇部情報システム、AIによる異常予兆検知システムの開発と装置に合わせたAIシステム構築サービス

2022年3月9日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

宇部情報システムは2022年3月8日、異常予兆検知システム構築サービス「SAILESS(仮称)」を発表した。同年4月1日から提供する。過去に経験がない異常の予兆を早期に検知するAIシステムを構築するサービスである。事例の1社として大阪ガスリキッドが2020年4月に同システムを導入した。大阪ガスリキッドは、都市ガスから高純度の水素を製造する装置の保全メンテナンスの改善に利用している。

 宇部情報システムは、過去に経験がない異常の予兆をAIを使って早期に検知するシステムを開発した(図1)。システム構築サービス「SAILESS(仮称)」として2022年4月1日から提供する。装置の緊急停止などによる損失を未然に回避する。従来の事後保全や時間基準保全から計画的な状態基準保全へと移行できるので、保全費用の削減につながる。

図1:宇部情報システムが開発した異常予兆検知システムの概要。過去に経験がない異常の予兆を早期に検知する(出典:宇部情報システム)図1:宇部情報システムが開発した異常予兆検知システムの概要。過去に経験がない異常の予兆を早期に検知する(出典:宇部情報システム)
拡大画像表示

 従来、AIによる異常予兆検知は、過去に経験したトラブル時の異常データを学習させ、過去と同様のトラブルの予兆を検知することが一般的だった。これに対して、宇部情報システムが開発したAIシステムは、正常時の製造運転データを学習し、ここから外れることで異常予兆を検知する。

 この仕組みによって、過去に経験したことがないトラブルを検知する。トラブル時の異常データが十分に得られないという課題も解決する。リアルタイムの製造運転データの状態・傾向を監視し、異常予兆を検知した際には通知する。従来のしきい値による上下限アラートでは検知が難しかった「いつもと違う動き」(異常予兆)を早期に検知する。

 再学習も容易である。従来は、経年によるAIモデルの精度低下を防止するため、システムエンジニアが最新のデータでAIモデルを再学習する必要があった。これに対して今回のAIシステムは、ユーザーみずから再学習させられる。

 事例の1社として、大阪ガスリキッドが2020年4月に同システムを導入した。大阪ガスリキッドは、都市ガスから高純度の水素を製造する装置「HYSERVE」の保全メンテナンスの改善に利用している。8カ所14台を対象に導入した。

関連キーワード

宇部情報システム / 予兆検知

関連記事

Special

-PR-

宇部情報システム、AIによる異常予兆検知システムの開発と装置に合わせたAIシステム構築サービス宇部情報システムは2022年3月8日、異常予兆検知システム構築サービス「SAILESS(仮称)」を発表した。同年4月1日から提供する。過去に経験がない異常の予兆を早期に検知するAIシステムを構築するサービスである。事例の1社として大阪ガスリキッドが2020年4月に同システムを導入した。大阪ガスリキッドは、都市ガスから高純度の水素を製造する装置の保全メンテナンスの改善に利用している。

PAGE TOP