リアルタイム軸受故障診断

（Real Time Bearing Fault Diagnosis Based on Convolutional Neural Network and STM32 Microcontroller）

田中専務

拓海先生、最近現場から「振動で軸受（ベアリング）の異常を素早く見つけたい」という話が出てきました。論文を簡単に教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は振動データから畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）を使って軸受の故障を高精度に分類し、さらにSTM32という組み込みマイコンにモデルを乗せてリアルタイム診断を実現したものですよ。

田中専務

STM32というのは電気屋がよく使う小さな基板のことでしょうか。要するに高価なサーバーを置かずに現場で判定できる、という理解でいいですか。

AIメンター拓海

その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言えば、要点は三つです。第一にデータ前処理で振動信号を扱いやすくしていること、第二に軽量化したCNNで高精度を達成したこと、第三にモデルをSTM32に組み込み、診断時間を短くしていることです。

田中専務

運転中の機械に組み込んで、短時間で判定が出るなら現場は助かります。ですが精度はどれほど期待できるのでしょうか、投資に見合うかを知りたいのです。

AIメンター拓海

安心してください。論文ではCWRUデータセットで10種類の故障を識別し、最適化したモデルで98.9%の精度を記録しています。要点は三つ、精度が高いこと、従来比でパラメータを大幅に減らし実機向けであること、診断時間が19ミリ秒と短いことです。

田中専務

これって要するに高価なクラウドやサーバーを増設せずに、現場の安いマイコンで即時に故障を発見できるということ？もしそうなら設備保全コストはかなり下がりそうです。

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。投資対効果で見ると、現場に複数のSTM32を置いてセンサとつなげば、高価なPCを分散配置するより初期費用と運用費が抑えられます。実装の注意点も三つにまとめます、データの前処理、モデルの軽量化、通信の信頼性です。

田中専務

実務ではセンサが汚れたりノイズが乗ったりしますが、現場で動くモデルはそのあたりに強いのですか。別途メンテナンスが増えないか心配です。

AIメンター拓海

良い懸念ですね。論文は前処理でノイズ除去や正規化といった処理を行い、学習時に多様なサンプルを使うことでロバスト性を確保しています。実運用では定期的なキャリブレーションやデータの再学習を組み合わせれば運用負荷は抑えられます。

田中専務

導入の初期費用や現場教育、さらにモデル更新のフローを考えると、実際にはどのくらいの人員が必要になりますか。管理部としてはそこが知りたいです。

AIメンター拓海

最小構成では現場の保全部門1名とIT側のサポート1名があれば初期導入は回せます。要点を三つ、センサ取り付けと配線、STM32の設置と通信確認、運用ルールの決定です。最初は外部のSIerと短期契約して手順化するのが現実的です。

田中専務

分かりました。最後に私の言葉で整理してもいいですか。要はデータを送ってクラウドで解析する代わりに、軽くて速いモデルをマイコンに入れて現場で即座に判断できる、ということですね。

AIメンター拓海

その通りです、完璧なまとめですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ず導入できますよ。次はPoCのスコープを一緒に決めましょう。