AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「予知保全にAIを使おう」と言われましてね。うちの現場でもセンサーは増えているんですが、何から手を付ければ良いのか見当がつかなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！まず要点を3つに分けて考えましょう。1) センサーデータをどう整えるか、2) どのネットワークで劣化を学ばせるか、3) 導入後のコストと効果の見立てです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的には、どんな手順で進めれば良いのでしょうか。うちのラインは振動や温度、圧力などセンサーが色々ありますが、生データをそのままAIに突っ込めばいいのですか？
いい質問ですよ。生データにはノイズや周期成分が混ざっており、そのままだと学習が難しいんです。だからまず信号処理で有益な特徴を作ります。例えばフーリエ解析は音の周波数を分けるように振動成分を分解しますし、ウェーブレットは時間と周波数を一緒に見る道具です。これでAIが学びやすい入力を作れるんです。
なるほど。で、どの種類のAIがいいんですか。うちのエンジンみたいな機械の寿命を予測するには？
大規模な時系列データにはLSTM（Long Short-Term Memory、長短期記憶）などのリカレント系が有効です。LSTMは過去の変化を覚えて将来の挙動を予測できます。一方で、振動データのような構造化された特徴には畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）が力を発揮します。どちらを使うかはデータの性質次第です。
これって要するに、良い特徴を作って、それに合ったネットワークを当てるということですか？
その通りですよ、田中専務。要はデータを「読みやすく」してAIに見せることが重要なんです。要点は3つです。1) センサーデータの前処理。2) 目的に応じたモデル選択。3) 現場に馴染む形で結果を運用することです。これで投資対効果が見えますよ。
導入で一番懸念しているのは現場の混乱と費用対効果です。データを集めるだけでアップグレード費がかさむのではないかと。現場が止まるリスクもありますし。
懸念は当然です。ここでも要点は3つです。1) まずは小さな機器でパイロットを行いROIを評価すること、2) 既存センサーのデータを活用して追加投資を最小化すること、3) 運用者が使える形で可視化することです。段階的に進めれば現場混乱は抑えられますよ。
分かりました。実際にどのような成果が期待できるのか、そして注意点は何かを少し整理して社内に説明したいのですが、最後に私の言葉で要点を確認してもいいですか。
ぜひどうぞ、要点を自分の言葉で整理するのは理解を深める最良の方法ですよ。一緒に確認しましょう。
要するに、まずは既にあるセンサーのデータをきれいにして、現場で起きる“劣化の兆候”をAIに学ばせる。学習には時系列向けのLSTMや振動解析に強いCNNを使い、まずは一部設備で試して投資対効果を確かめる。これで予期せぬダウンタイムを減らし、長期的にコストを下げられる、ということですね。
