複数センサ

産総研により発明された、HLIC(高次局所相互相関特徴法)をもちいた機械学習型多チャンネルセンサ情報解析システム「AdaMonitor」を製品化しました。
「普段=正常」を学習させることで「普段と違う=異常」を網羅的に検出する多チャンネルセンサ情報解析システムです。
不具合発生時、要因解析を行うことで当該不具合につながる原因をリスト化して提示するため、勘と経験ではない、定量的なアプローチによる保守対応ができます。

多チャンネルセンサデータ 異常検知システム

AdaMonitor アダ モニター

多チャンネルセンサデータ異常検知システムAdaMonitorはいわゆるPLC等を介して複数のセンサデータを収集し、相関関係を加味しながらリアルタイムに解析します。
収集された各センサデータをパラメータとすることで、多くの組み合わせが考えられますが、その相関を見ることで発生した不具合要因にもっとも寄与する組み合わせを提示します。
その結果、これまで経験的に暗黙知として伝えられてきた不具合への対策を、数値として捉えることが可能になり、確証をもって対策することが可能になります。

機械装置の突発的な故障による被害を未然に抑制します

AdaMonitorは正常なセンサデータを学習し、正常から逸脱した現象を検知するため、事前に想定していない異常やモデル化が難しい異常を検知します。

想定外の異常、モデル化が難しい異常を検知します

機械装置の変調・経年劣化を定量化し、適切なメンテナンスタイミングを示唆します。
加えて、突発的な故障も検知することでラインの稼働時間を最大化し、生産性の向上に貢献します。

メンテナンスの適切なタイミングを通知します

AdaMonitorは装置の変調・劣化具合を定量化し、適切なメンテナンスのタイミングを通知します。

主な機能

装置から収集した複数のセンサデータから異常を検知

AdaMonitorは、標準構成で30台の機械装置に取り付けた各種センサー(電流値、温度、圧力等、50個まで入力可能)から収集したデータをもとに正常状態を学習し、装置の異常を検知します。

装置の劣化具合を定量化し、故障の予兆を検知

AdaMonitorは、装置の劣化具合を定量化し、故障すると予測したタイミングの一定時間前にアラートを発報します。

装置状態の可視化と要因解析が、管理の効率化に寄与します

AdaMonitorを使用すると、装置状態を可視化でき、要因解析により不具合の要因を重みづけして順にリストアップするため、装置の管理と安定稼働に向けた施策策定が容易になります。

システム構成例