製造業が抱える課題とは？
製造現場では、製品の安定供給の為に常に機械や設備などを安定した状態に保つ必要があります。
しかし、多くの現場では製品の製造に必要な機械や設備を壊れる前に交換し、安定供給を保とうとしております。いわゆる「予防保全」と言われる対策になります。
「予防保全」は過去のデータに基づいて、マニュアル化された周期で機械や設備のメンテナンスを行います。ここで言う過去のデータとは、培ってきた経験や実績から算出した加工の回数や稼働日数等で規定されている事が多く、時には偶発故障で起きた実績 (過去１回のミスに引きずられる）に基づくものもあります。
機械や設備は社内で規定された加工の回数や稼働日数等で交換を余儀なくされてますが、実は実力値はもっと長く使えたりします。
実際ある会社さんは、工作機械のドリル歯を300回で交換しているそうですが、実は実験してみると1,000回以上使っても問題無く加工できました。これは過去の 偶発故障で起きた実績を気にするあまり、メンテナンスの為に捨てているということになります。
「定期保全・事後保全」から「予知保全」へ
長く使う事で最も怖い事は
・機械や設備が止まること
・品質基準を満たした製品を作れなくなること
です。その為、どこまで使って良いか分からない機械や設備に対し「早めに交換」するという行動となります。 しかし本来であれば「早めに交換」ではなく「故障の前に交換」するのが正しい認識と考えます。
貴社の工場で想像してみて下さい。
メンテナンスのタイミングでまだ使えるのに捨てているもの、そのメンテナンス費用、時間、、、
それらを解決する糸口として、AIによる予知保全があります。
AI活用によるメリットとは？
今回は「予知保全」に活用可能なAIについてご紹介します。
その前にまず皆さんにお伝えしたいのは、本当にAIを使う必要があるのか？ということです。
AIは「構想から導入、運用までの速さ」が強い
日本が製造業で勝ってきた過去のノウハウでも素晴らしい技術が多々あります。
代表的な「予知保全」ソリューションでは、AEセンサーを活用したシステムが有名です。しかしAEセンサーを使いこなすには、それなりの知識と熟練度が必要ですが、AIは正しく動いている状態の学習データがあれば、異常検出することが可能となります。
AIの活用は「構想から導入、運用までの速さ」が最大のメリットです。
また予知保全では、波形を測定した場合にノイズが問題となったりします。
ノイズの除去ができるに越したことはありませんが、ノイズをAIに覚えさせてしまっても場合によっては運用可能です。
先ずは「抱えている課題」をお聞かせいただきたいと思います。
KESは企業の『困った』を解決します
現在では地方自治体からの補助事業として、少人化、IoT化、AIに関する課題においても採択される機会が増えております。
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