北海道の六花亭製菓は、IMV、NTTテクノクロスとともに、六花の森工場において、振動データとAIを活用して工場内設備の予知保全に関する実証実験を開始したと発表した。

実験では、オーブンのモータとファンに振動センサを取り付け、収集したデータをAIエンジンに学習させることで、設備機械が故障する予兆を検知する「見える化」に取り組む。

振動データを分析するIoTプラットフォームには、IMVとNTTテクノクロスが共同開発した「ラムダバイブロ分析パッケージ」を、AIエンジンにはオープンソースのリアルタイム分散機械学習基盤「Jubatus」を活用。IMVが持つ振動計測に関するノウハウとNTTテクノクロスが提供するAI・見える化技術を活用し、設備の予知保全を検証する。

  • 実証実験の実施概要

予兆検知により、人手による巡回型の点検稼働の削減、データに基づく故障予兆検知による点検精度の均一化、設備故障による製造ロスの削減が期待できるという。

なお、IMVとNTTテクノクロスは、工場内の機器からIoTにより取得した振動データの診断結果を見える化する「ラムダバイブロ分析システム」を共同で開発し、2018年3月にIMVが受注を開始すると発表している。