プラントでAIを活用
プラントでAIを活用
AI自体の研究は長年行われて来ていますが、プラントの見える化、プラントのIoT化を現場で支援している中、2019年頃からAIが世の中の役に立ってきたかな？と実感するようになりました。
今回はプラントにおける利活用可能なAIについてご紹介します。
利活用されるAIとは…
近年AIが利活用されている一つが「画像認識」でそれは既に成熟市場となっています。
KESでは「正解率100％を狙うAIとして使えるか？」の問いには残念ながら「No」とお伝えしておりますが、AIに学習させるデータ（以下、教師データ）には多種多様な画像（不特定多数の画像の輝度、アングル、距離）を加味した約20,000枚の画像データを集め、限定的な場面においてでは正解率95%程度には持っていける実績を持っております。
アナログメータをAIで認識
「アナログメータの数値を画像認識で読み取る」というプラントでの事例をご紹介します。
建設プラント、食品プラント、化学プラント、環境プラント等でよく使用されているアナログメーター。
これらを見える化／IoT化するにはシステムの入れ換えに多額なコストがかかり、システムの入れ換えに多額なコストと時間がかかります。既に安定して動作している環境に対して入れ換えをするのは、システムが停止した場合のリスク等を考えるとなかなか踏み込めません。ましてや、先ずは効果を見たい、いわゆるPoC（概念実証）をしたい場合はなおさらです。
「プラントの見える化／IoT化」では、AIによる画像認識でアナログメーターの画像を読み取ることが可能です。教師データにアナログメーターの画像を学習させ、カメラでメータの変化を読み取ることで現状のシステムに影響を与えずにアドオンする方法で「プラントの見える化／IoT化」を実装できます。
まずはPoC（概念実証）をすることで「プラントの見える化／IoT化」による効果を確認することができます。
アナログメーターは稼働年数が長いプラントで良く使用されており、それぞれのプラントにもよりますが数時間単位で人の目で読み取り、数値を確認する必要性があります。AIによる画像認識を活用することで、「人材不足」「コストダウン」「少人化」を実現することが可能となります。
人とAIの融合
AIは単純なデータほど学習の効果がでるでしょう。アナログメーターは画像の特徴点が分かりやすい為、教師データは1,000枚程度でも効果が出ます。
AIは先に述べたように100％正解を求めることができませんし、決して人が正解とも言い切れません。
例えば、今まで人が見回っていた業務を、複数台・複数個所のカメラで撮影し、AIで画像認識します。認識した異常値のみを人に伝え判断するシステムができれば、人とAIが融合されたエコシステムが実現します。
このように、適材適所で人とAIが融合するシステムを作り上げることが完全AI化の前段階として必要になると考えます。
教師データの撮影からご対応いたします
AI インテグレーションをするにはまず、教師データとなる画像の撮影が必要になります。
「画像をいただければ学習させることができます。」よくこのような言葉を耳にしますが、それでは正解率を上げることができません。AI インテグレーターはどんな「データがあればどのような結果が出るか」を想像できます。重要なのは「教師データの撮影」です。
KESは長年にわたり画像処理を経験していますので、教師データの撮影から対応可能です。
プラントの見える化／IoT化に関すること、AI等を含めご提案させていただきますので、お問い合わせ下さい。
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