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研究開発

振動分析による故障予測技術

背景

工場にある製造設備、また、ATMや券売機など私たちの生活に欠かせない様々な機器が故障することにより、生産やサービスの継続が難しくなります。このようなことが起こらないようにするため、機器の動作状況をセンサーなどにより常にウォッチし、何か普段と違う動き(異常)があれば、事前にメンテナンスをする予防保守の考えが浸透してきています。そこで、OKIでは、予防保守をするための機器の故障につながる予兆の検知として、機器の動作時に発する振動を基に正常な動作から異常な動作への変化を自動検知するAI技術を開発しています。これまで気づくことができなかった異常もリアルタイムに自動検知できることを目指し、社内外のパートナーとの共創により、オンリーワン技術を目指し実証評価中です。

特徴

OKIの振動分析技術は「非負値行列因子分解」と「機械学習」を組合せた独自の解析アルゴリズムを採用しています。この方式には2つの特徴があります。まず1点目は、一般的な異常検知方式では、あまり扱われない故障の初期に発生しやすい小部品の振動異常(高周波数帯)を含めても軽量、高速で検知できる点です。2点目としては、事前の周波数帯特定作業が必要ない点です。これらの特徴により、これまでベテランでなければ気づくことができなかった異常の検知/予測を現場において自動化でき、使用機器が故障する前にメンテナンスが可能となります。この技術は、さらには様々な機器への応用が期待できます。

振動分析技術

振動分析技術イメージ

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