AIによる故障予測とは？異常検知する手法や活用例を紹介

AIによる故障予測とは、機械学習を用いて機械や設備の故障を事前に予測する技術のことです。

異常検知などの手法を活用することで、データから故障の兆候を早期に発見し、予期せぬ停止や事故を防ぎます。一方で、効率的なメンテナンスを実現するなど、さまざまなメリットももたらします。

この記事では、AIを活用した故障予測について解説していきます。

AIを活用した故障予測とは

AIによる故障予測は、機械学習アルゴリズムを用いて機器の稼働状況やセンサーデータから故障の前兆となる異常を検知する技術です。従来の定期点検では、機器の異常を目視や簡易な検査で発見することが困難でしたが、AIを活用することで、わずかな変化も逃さず捉えることができるようになりました。

AIによる故障予測のメリットは、予知保全の実現、コスト削減、安全性向上などがあります。予知保全によって故障が発生する前にメンテナンスを行うことができ、故障による生産性の低下を防ぐことが可能です。

また、故障が発生した場合に発生する修理や交換のコストを削減することもできます。さらに、設備の故障が原因で発生する火災や爆発などの事故を防ぐため、安全性向上にも役立ちます。

AIによる故障予測は、すでに多くの企業で導入されています。AIによる故障予測は、製造業にとって大きなメリットをもたらす技術です。今後、AIの活用がさらに進むことで、故障予測の精度や信頼性が向上し、より多くの企業で導入が期待されるでしょう。

AIを活用した故障予測の重要性

従来、故障予測は人間の経験や知識に基づいて行われてきましたが、近年ではAI技術の進歩により、より正確な故障予測が可能になりました。AIによる故障予測の重要性は、大きく分けて3つあります。

1つ目は、予期せぬ故障による生産停止を防ぐことができることです。機械の故障は、生産ラインの停止や品質低下の原因となります。AIによる故障予測を活用することで、予期せぬ故障が発生する前にメンテナンスを行うことができ、生産ラインの停止や品質低下を防ぐことができます。

2つ目は、メンテナンスコストを削減できることです。故障が発生してから修理を行うよりも、故障が発生する前にメンテナンスを行う方がコストを抑えることができます。AIによる故障予測を活用することで、故障が発生する時期を予測し、適切なタイミングでメンテナンスを行うことができます。

3つ目は、安全性向上です。機械の故障は、作業員の怪我や事故の原因となる可能性があります。AIによる故障予測を活用することで、故障が発生する前にメンテナンスを行うことができ、作業員の怪我や事故を防げます。

AIを活用した異常検知の手法

AIが故障予測できる仕組みとして、正常な状態のデータを学習することで、データの異常値を検出できるようになります。異常値は故障の前兆となるため、早期に検出することで、故障を未然に防ぐことができるのです。

具体的な手法として、ここでは次の3点について解説していきます。

SVDD
PCA
RPCA

SVDD

SVDD（サポートベクターデータ記述）は、異常検知に用いられる手法の一つです。データの中心となる領域を球体で定義し、その球体から離れたデータを異常データとみなします。

SVDDの利点は、データの次元が増加しても性能が低下しにくいことです。また、少ないデータ量でも学習が可能であるため、小規模なデータセットに適しています。

一方で、複雑なデータ構造には対応しにくい点、パラメータ調整が必要な点はデメリットと言えるでしょう。

SVDDは、以下のような手順で異常検知を行います。

データの中心を計算する。
データの中心から一定の距離にあるデータ点を見つけ、球体の半径を決定する。
球体から離れたデータ点を異常データとして検出する。

SVDDは、異常検知に有効な手法の一つです。データの特徴や目的に応じて、適切な手法を選択することが重要です。

PCA

PCA（主成分分析）は、高次元データを低次元空間に射影することで、データの異常値を検出する手法です。

PCAは、データの分散が最も大きくなる方向にデータを射影することで、データの特徴を捉えることができます。異常値は、この低次元空間にうまく投影されないため、容易に検出することができます。

PCAによる異常検知は、以下の手順で行います。

データの標準化: データの各次元を平均0、分散1になるように標準化します。
共分散行列の計算: データの共分散行列を計算します。
固有値と固有ベクトルの計算: 共分散行列の固有値と固有ベクトルを計算します。
主成分の選択: 固有値の大きい上位k個の固有ベクトルを選択します。
データの低次元空間に射影: データを主成分で構成される低次元空間に射影します。
異常値の検出: 低次元空間にうまく投影されないデータは異常値と判断します。

PCAによる異常検知は、様々な分野で応用されています。例えば、産業機器の故障予測、クレジットカード詐欺の検出、ネットワーク侵入検知などです。

RPCA

RPCA（Robust Principal Component Analysis）は、異常検知に用いられる手法の一つです。RPCAは、データを低ランク部分とスパース部分に分解することで、正常なデータと異常データを分離できるようになります。

RPCAの異常検知プロセスは、以下の通りです。

データを低ランク部分とスパース部分に分解する。
スパース部分に異常データが含まれていると仮定する。
スパース部分の大きさを閾値と比較する。
スパース部分が閾値を超えている場合、異常データを検出する。

RPCAは、ノイズや外れ値に強いという特徴があります。これは、スパース部分に異常データが含まれていると仮定しているためです。そのため、RPCAは、ノイズが多いデータや外れ値が多いデータの異常検知に適しています。

RPCAは、様々な分野で異常検知に利用されています。例えば、製造業では、機械の故障を検出するために使用されています。また、金融業では、不正取引を検出するために使用されています。

AIを活用した故障予測と予知保全の手順

データの収集から前処理、機械学習モデルの学習、実装まで、一連の工程で構成されています。これらの工程を適切に実施することで、故障の発生を未然に防ぎ、設備の稼働率を向上させることができます。

1.故障予知の手順：データの取得

AIによる故障予測を行うためには、まず対象となる機器の稼働データを収集することが必要です。このデータには、機器のセンサー情報、稼働時間、環境情報などが含まれます。

データの収集方法は、機器に搭載されているセンサーから直接取得したり、既存のデータベースから収集したりといった様々な方法があります。

重要なのは、故障を予測するために必要なデータを漏れなく収集することです。データが不足していると、正確な予測を行うことができません。また、データの品質も重要です。汚染されたデータやノイズの多いデータは、予測精度を低下させる原因となります。

＜データの取得方法＞

センサーからの直接取得
既存のデータベースからの収集
手動によるデータ入力

データの取得方法は、対象となる機器や環境によって異なります。例えば、センサーが搭載されていない機器の場合は、手動によるデータ入力が必要になるかもしれません。また、既存のデータベースからデータを収集する場合でも、データのフォーマットや品質を確認する必要があります。

＜データの品質＞

漏れのないデータ
汚染されていないデータ
ノイズの少ないデータ

データの品質は、予測精度に大きな影響を与えます。データの品質を確認するには、データの可視化や統計分析を行う必要があります。また、データの異常値や欠損値を除去する前処理作業も重要です。

2.センサーの適切な選定

故障を予測し、予知保全を実現するためには、適切なセンサーの選定が重要です。センサーは、故障の前兆となる情報を収集するために重要な役割を果たします。

センサーを選択する際には、以下のポイントを考慮することが必要です。

故障の前兆を検知できるセンサー: 故障の前兆となる情報を取得できるセンサーを選択する
設置場所: 設置場所の環境や条件に適したセンサーを選択する
コスト: 導入コストや運用コストを考慮して、適切なセンサーを選択する

センサーの種類は、加速度センサー、振動センサー、温度センサー、電流センサーなど、様々です。故障の兆候を正確に検知できるセンサーを選択することが、故障予測の精度を高めることにつながります。

また、センサーの設置場所も重要です。故障の前兆が現れやすい場所にセンサーを設置する必要があります。設置場所の環境や条件に適したセンサーを選択することも大切です。

さらに、センサーの導入コストや運用コストも考慮する必要があります。費用対効果の高いセンサーを選択することが重要です。適切なセンサーを選択すると故障予測の精度が高まり、予知保全の実現に貢献します。

3.前処理作業

前処理作業は、AIによる故障予測の精度を向上させるために重要なステップです。前処理作業では、取得したデータをノイズや欠損データを取り除き、AIモデルが学習しやすい形式に変換します。

具体的には、以下の処理を行います。

データクリーニング: センサーの誤作動や異常値など、データのノイズを取り除きます。
データ補完: 欠損しているデータを補完します。
データ正規化: データのスケールを揃えます。
特徴量抽出: データから特徴量を抽出します。

4.学習プロセス

機械学習モデルを構築する上で重要な要素となるのが学習プロセスです。学習プロセスでは、故障予知システムに過去のデータを学習させ、故障の兆候を検出するためのモデルを作成します。

まず、収集したデータを学習用データとテスト用データに分割します。学習用データはモデルの構築に使用され、テスト用データはモデルの性能評価に使用されます。

続いて、データから故障を予測するための特徴量を抽出します。特徴量は、センサーデータや稼働時間、環境データなど、故障と関連する情報を含んでいます。

次に、故障予測に適した機械学習モデルを選択します。代表的なモデルは、サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどです。選択したモデルに学習用データを与え、故障を予測するためのモデルを構築します。

最後に、テスト用データを用いてモデルの性能を評価します。評価指標に用いられるものは、精度、再現率、F値などです。そして、評価の結果に基づいてモデルを改善します。

5.実装と運用

AIによる故障予測モデルの実装と運用は、以下の流れで進めていきます。

モデルのデプロイ: 学習済みのモデルをサーバーにデプロイして、リアルタイムにデータを収集・処理できるようにします。
データの収集: センサーや設備からリアルタイムにデータを取得して、モデルに投入します。
異常検知: モデルが取得したデータから異常の有無を判断します。
アラートの発行: 異常が検知された場合、オペレーターや管理者にアラートを発行して、必要な対応を促します。
モデルの監視: モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて再学習やパラメータの調整を行います。

この流れを継続的に実施することで、故障の発生を事前に予測し、適切な対策を講じることができます。

AIによる故障予知を導入した成功事例

AIによる故障予知は、設備や機械の異常を早期に検知することで、故障を未然に防ぎ、コスト削減や生産性の向上につながります。実際にAIによる故障予知を導入し、成功を収めた企業が現れています。

成功事例：株式会社前川製作所

前川製作所は、AI故障予測技術を導入し、予知保全を実現し、不良発生率の削減に成功しました。この取り組みは、AI故障予測技術が予知保全の実現と不良発生率の削減に有効であることを示しています。

参考：株式会社前川製作所

成功事例：オムロン株式会社

オムロンは、AI 活用による故障予測の成功事例として知られています。同工場では、製造ラインの機器にセンサーを設置し、稼働状況をリアルタイムで収集。このデータを AI で分析することで、機器の異常を早期に検知し、故障を未然に防止することに成功しました。

参考：オムロン株式会社

まとめ

AIによる故障予測は、大量のデータを分析して、機器や設備の異常を検知し、故障を事前に予測する技術です。故障を事前に予測することで、ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減することができます。

AIによる故障予測には、様々な手法が用いられています。代表的な手法としては、SVDD（サポートベクターデータ記述）、PCA（主成分分析）、RPCA（ロバスト主成分分析）などがあります。これらの手法は、センサーデータや稼働履歴データから異常を検知し、故障の発生を予測します。

AIによる故障予測は、昨今では様々な分野で活用されています。製造業では、設備の故障を事前に予測することで、計画的なメンテナンスを行い、生産性の向上につなげています。また、電力会社では、送電線の故障を予測することで、停電を防止し、電力供給の安定化に貢献しています。

AIによる故障予測は、今後ますます重要性が高まっていく技術です。様々な分野で活用されることで、社会の安全と効率性を向上させることが期待されるでしょう。