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      • 発行日 2025年1月22日
      • 最終変更日 2025年1月26日
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    機械学習と故障診断

    機械学習は、センサー、メンテナンス、機器データの分析を行い、予定外のメンテナンスや機械のシャットダウンを防ぐことで、予知保全を推進します。詳しくは本記事をお読みください。

    machine learning in fault diagnosis

    機械学習は大雑把にいえば人間の知識を模倣して問題を解決し、タスクを実行します。この技術は現在、故障診断のデータ分析や、メンテナンス作業の一環としての故障予測において、その価値が証明されつつあります。この記事では、故障診断技術の概要、機械学習の簡単な紹介、機械学習がどのように故障予測を可能にするかを紹介します。

    故障診断

    機械の故障箇所を把握し、是正措置を検討するために故障診断は極めて重要です。産業用システムでは、故障を切り分け、故障のタイプを発見し、その場所を特定する必要があります。故障が検出されると、根本的な原因を把握する必要があります。そして、故障を修理し、再発を防止するためのメンテナンス作業を実施します。

    機械学習と故障診断の統合により、故障診断技術の高度化が進み、センサーや産業用ルーターからの大量のデータを素早く分析するなど、人間が行うことが困難な作業が自動化されます。また、データを分析し、故障が発生する前に故障を予測することで予知保全を可能にします。

    故障診断技術

    故障診断のために数多くの故障解析テクニックや故障検出技術が使用されています。それらには以下が含まれます:

    • 状態監視:状態監視は通常、コンプレッサー、ポンプ、モーターなどの回転機械や部品に使用されます。故障を示す可能性のある特定のパラメータ(温度変化など)を監視します。 状態監視は予知保全の重要な部分です。 機械の性能のわずかな変化を分析することで、故障を事前に予測します。
    • 振動モニタリング: 振動監視システムは、機械に配置されたセンサーネットワークからデータを収集します。振動を測定することで、ベアリング、ギア、シャフト、その他の部品のミスアライメントや部品の緩みなどの問題を検出します。振動モニタリングは、故障診断技術の最も一般的な手法の1つであり、予知保全を可能にします。
    • オイル分析: オイル分析では、機械からオイルのサンプルを採取し、その健全性と機械の健康状態を評価します。例えば、オイルやその他の潤滑油に含まれる金属の微粒子は、機械の摩耗を示している可能性があります。また、エンジニアはオイルの粘度を測定し、粘度が適正であることを確認し、オイル交換が必要かどうかを判断します。これは、回転機器を安全に運用するために非常に重要です。
    • 熱画像: 熱画像は電気・電子機器の故障診断に使用されます。温度変化を検出することで機能する。これらの変化は、これらの変化は、機器が過熱しているか、最適な速度で冷却されていないか、またはその構造に欠陥があることを示しています。
    • 超音波検査: 超音波検査は、故障診断に使用される非破壊検査(NDT)技術です。対象物や材料に超音波を送ることで機能します。超音波検査は、物体や材料に超音波を送ることで機能します。 音波の伝播は、石油・ガス、自動車、航空宇宙、建設、医療などの用途で、欠陥の発見や材料の特性評価を行うことができます。典型的な用途としては、配管の腐食を評価するための超音波厚さ試験があります。

    機械学習とは?

    機械学習は人工知能(AI)の一部です。AIは人間の知能を模倣するプログラムです。AIシステムは人間のように問題を解決し、タスクを実行することができます。機械学習システムは、明示的な指示(プログラミングなど)に従って学習する必要はありません。その代わり、エンジニアは大量のデータ(機械センサーなど)を入力し、機械学習モデルはそれを元にプログラム自体を「訓練」して、すべての情報からパターンを認識したり推論を導き出します。

    機械学習は、大量のデータ(例えば製造業のセンサーデータ)がある状況で特に有用です。機械学習は、人間には困難または不可能な(あるいは単に時間がかかりすぎる)情報を、このデータから導き出すことができます。

    機械学習による故障診断

    機械学習による故障診断は、機械の性能に関する非常に大量のデータを分析して問題を特定します。過去の傾向とデータを比較することで、標準からの逸脱を特定します。こうした偏差を特定することで、機械学習は機器の故障を事前に予測することができます。このため、機械学習とメンテナンスを組み合わせることは、予知保全体制を実現するカギとなっています。

    警告

    機械学習は、膨大なデータの迅速な分析に利用できます。また、問題が発生した場合に警告を発することもできます。なので、故障の可能性が予測されるとすぐに、システムは自動的に警告を発します。

    故障予測

    予知保全は、センサーからの状態監視データを使用して、故障の発生を示す性能上の問題を特定します。大量のデータを分析する機械学習の能力と組み合わせることで、システムは故障を予測し、ダウンタイムや事後保全を回避することができます。

    AIと予知保全

    AIは、産業用IoT、ビッグデータ、自動化のトレンドといったインダストリー4.0の他の側面とともに、予知保全の有効性を高めており、未来のスマート工場が実現するにつれて、AIと保全はより広く普及することになります。AIは、個々の機械の性能だけでなく、最終的には機械の大規模なネットワークを分析し、メンテナンスの意思決定を行うことが期待されています。

    予知保全のメリット

    予知保全には次のようなメリットがあります。

    • 設備稼働時間の増加:予知保全は、計画外のダウンタイムを回避することができます。
    • 生産性の向上:機器が故障する前に修理するため、生産に使用できる時間が長くなり、生産性が向上します。
    • コスト削減:故障するまで機械を稼動させることは、修理費用が非常に高くなる可能性があります。予知保全は、問題が深刻化し、コストのかかる損害につながる前に解決することができます。
    • 品質の向上:メンテナンスの行き届いた機械は、高品質の生産工程を可能にします。
    • 安全衛生の向上:機械の故障は作業員に危険を及ぼす可能性があります。問題が発生する前に特定することで、設備の安全性が向上します。

    機械学習をメンテナンスに活用するメリット

    機械学習アルゴリズムは予知保全を促進するエンジンです。機械学習は、人間が行うには困難な情報を分析することができ、設備の性能を向上させ、生産性を高め、計画外の事後メンテナンスやや機械のダウンタイムを防ぐことができます。

    故障診断の未来

    現在のところ、人工知能に基づく複雑な予知保全は、標準というよりは例外に近い状態です。この技術とその利点が確立されるにつれて、この状況は変わっていくでしょう。将来的には、機械学習とメンテナンスはますます結びつき、人員への依存を減らし、コストを下げ、より正確で効率的な予測技術につながることが期待されています。

    機械学習そのものの未来では、エンジニアはより小さなデータサンプルを扱えるアルゴリズムの開発に取り組むでしょう。また、画像やセンサーデータなど、より多くの種類の情報を分析し、メンテナンスを改善するための機械学習の可能性を追求することにも取り組みます。

    予知保全にAIが広く採用されるようになれば、施設全体の複雑なワークフローを実行し、作業員から完全に独立して機械操作を監督することさえ可能になります。今のところ、機械故障を事前に予測する技術が主に利用されています。

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