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製造業向け
ERP・生産管理
システム

OKIの生産設備連携IoTソリューション OKI波形解析AI ForeWave

設備の主要部品における磨耗や破損に起因する異常・予兆を、OKI独自の波形解析AIで検知

概要

これまで、さまざまな設備状態を把握するため、高速フーリエ変換(FFT)(注1)やウェーブレット変換(注2)などの振動解析手法が用いられてきました。これらの振動解析手法では、複雑な状態認識が難しく、人の耳による官能検査(注3)を用いる事も多くありました。しかし、この官能検査は、熟練技術者の勘や経験に頼るところが多く、技術継承に課題がありました。

矢印

ForeWaveは、OKI独自のアルゴリズムを採用した波形解析AIで、熟練技術者による官能検査のように、設備の複雑な状態認識を自動化するソフトウェアです。設備から収集される振動データをリアルタイム解析し、設備異常を検出し、効率的な設備保全(CBM:状態基準保全)の実現を支援します。

特徴

  • OKI独自のコア技術により、従来比20倍(当社比)の高速な波形解析パフォーマンスを実現。高周波数の振動データ(大量の振動データ)にも対応。
  • エッジ端末での活用やお客様の業務アプリ/システムへの適用を考慮し、コアとなる解析アルゴリズムは、ForeWaveコアライブラリー(DLL/SO)としてパッケージング。
  • 異常・予兆検知の仕組み構築に必要な技術検証や解析アルゴリズムを、ForeWave商品として品揃え。

期待される効果

  • 熟練技術者の勘や経験に頼らず、データに基づいた設備の異常・予兆を検知する仕組みづくりが可能です。
  • 適切な保全タイミングが検知でき、設備稼働率を向上させ、加工不良を低減し、保全工数を削減します。
  • 工作機械メーカー様においては、振動による異常・予兆検知を、自社製品機能の1つとして付加でき、エンドユーザー様へ新たな付加価値・サービスを提供できます。

コア技術

ForeWaveは、機械学習とNMF(注4)の組み合わせ(特許出願中)を採用しています。あらかじめ学習させた正常時の振動データと、新たに計測される振動データを比較し、異常が発生しているかどうかの判別を、自動で行います。

波形解析AI ForeWave説明図

ForeWaveで採用しているNMFにより、設備から収集される振動データを、共通成分と特徴成分に自動で分解します。特徴成分のみを機械学習にかけ、より複雑な設備状態の検知、および高速な波形解析パフォーマンスを実現しています。

波形解析AI ForeWave構成図

商品メニュー

  • モデル生成サービス

    お客様が指定する設備・機種で、ForeWave適用の技術的な検証を行います。ForeWaveで利用するパラメータの最適値を決め、異常判別の閾値となる判別モデルを作成します。

  • コアライブラリー

    お客様の個別業務アプリ/システムに組み込む、ForeWaveのソフトウェアライブラリーです。モデル生成サービスで決めたパラメータ最適値、および判別モデルを組み込んで利用します。

  • 運用支援キット

    モデル生成サービスの標準的な解析プロセスを、お客様ご自身で実施し、定期的に異常検知精度の確認や補正をするためのキットです。

  • 当社SEによるアプリケーション開発、システム構築もご相談いただけます。

お問い合わせ/資料請求

  • 注1:高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)

    単位時間あたりの時系列信号を、高速で周波数成分に変換する符号化アルゴリズム。

  • 注2:ウェーブレット変換

    時系列信号を、周波数成分に変換する符号化アルゴリズムで、時間的変化も同時に抽出できるアルゴリズム。

  • 注3:官能検査

    人間の感覚(視覚・聴覚・味覚・嗅覚・触覚など)を用いて製品の品質を判定する検査。

  • 注4:NMF(Non-negative Matrix Factorization)

    非負値行列因子分解。非負値のデータを加法的な構成成分に分解するための多変量解析手法。波形解析だけでなく、画像解析やテキストクラスタリングなどにも用いられる。

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