KDDIは、設備の故障の予兆を捉えることで工場の停止を防ぐシステム「KDDI IoTクラウド~工場パッケージ~」を「日経 xTECH EXPO 2019」(2019年10月9~11日、東京ビッグサイト)に出展した()。教師なし学習(Unsupervised Learning)によって設備の稼働データを分析し、故障の予兆をアラートとして出力する。

[画像のクリックで拡大表示]
図:KDDIが出展した「KDDI IoTクラウド~工場パッケージ~」
(写真:日経 xTECH)

 同システムは、KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーであるARISE analytics(本社東京)が開発したアプリケーション「ARISE Intelligent Factory -ARISE Predictive Maintenance」を用いて生産設備の状態を可視化するとともに、故障予兆の検知を実現する。KDDIがセンサーの選定から設置工事、クラウド利用まで一貫してサービスを提供している。

 まず、生産設備などに振動センサーや温度センサーを取り付けて稼働データを取得し、クラウド上に蓄積。そのデータを統計処理し、設備ごとに相関関係や時系列での特徴の変化を見える化する。あらかじめ作成した定常データ(正常時のデータ)と取得データを比較して故障予兆を検出する。定常データの定義には、設備が正常に稼働している状態の2週間分のデータを利用。教師なし学習で異常の予兆を捉えるので、故障データのサンプルがなくても検知モデルを構築できる。

 さらに、2週間に1回の頻度でチューニングし、検知精度を継続的に高める。具体的には、システムが出力したアラートが正しかったどうかをユーザーがフィードバックすることで、分析モデルを更新していく。

 同システムの提供開始は、2018年8月(関連記事)。既に、通信ケーブルや段ボールのメーカー、印刷会社などへの導入実績があるという。