システム開発で未来を変えるNTTデータCCS

株式会社NTTデータCCS

異音検知ソリューション

AIが装置音を監視し、いち早く・自動的に異常を検知

「異音検知ソリューション」は、装置の音をAIに学習させることで、異常な音を感知させるものです。従来であれば熟練した作業員によって行われた異音検知も、AIが学習・判断することにより常時監視・自動化が可能となりました。リアルタイムで検知された異音は、画像や動画、音声データとともに管理者の元にメールで通知され、機械の状態の把握も容易。メンテナンス時期の予測や故障の予兆検知が可能なので、設備管理にお役立ちいたします。

異常音の自動検知

破裂音や運用時の異常音など突発的に発生する異音を、リアルタイムに検知します。

音による機械状態の定量的な把握

ベアリングなどの潤滑状態を機械音から定量的に把握し、メンテナンス時期の目安とします。予防保守につながります。

遠隔メンテナンス

音の正常時からの乖離を検知し、メールで通知。乖離発生の前後の写真や動画、音声データを確認できます。

システムイメージ

装置の音をAIが機械学習し、稼働状態を監視。現場でリアルタイムに異常を解析します。学習したデータはフィールド端末の小型PCに反映され、異常があった場合は管理者にアラートが通知されます。機械または工場に設置してあるデータベースを参照することで、状態の把握が容易に可能です。

異常検知の仕組み

AIが正常音を「周波数成分」「時間成分」で特徴化し、その状態を「通常部分空間」として学習します。
入力した音の通常部分空間との距離を異常の程度として数値化します。

予期しない異常への対応が可能

正常と異なるケース全般を「異常」とするため、予期しない異常も検知可能

音圧だけでなく位相も加味した検出

位相情報を加味した解析も可能です

学習処理が軽量

学習モデルの作成が軽量のため、学習モデル作成を早急に実施可能

異音の表示例

システムに異常があった場合、周波数成分を表示することもできます

グリスアップ前後での異常値の比較

異常値が客観的に把握できるので、メンテナンス時期の目安を知ることができます。

導入プロセス

こんなお悩み・ニーズに対応

  • - 熟練工を必要とした異音検査を自動化したい
  • - 巡回監視だけでなく、システムで常時異常を検知したい
  • - 適正なメンテナンス時期を検知することで、メンテナンスの間隔を伸ばしたい

こんな業界業種におすすめ

自動車・
輸送機器メーカー

機械・
プラントメーカー

実績

  • - NC工作機械の主軸ベアリングの異常検知
  • - ポンプの回転部の異常検知、グリスアップタイミングの最適化検討
  • - 油圧シリンダーの潤滑異常の検知
  • - 食品機械の運転異常(突発音)の検知
  • - プラント配管の漏洩音検知
  • - コンプレッサーの異音検知

よくある質問

  • 01. 現場の騒音がうるさいのですが検知できますか?

    ノイズキャンセルやフィルタリングにより本ソリューションが適用できる現場も多くございます。ぜひご相談ください。

  • 02. 音以外では使えないのですか?

    振動も同様のアルゴリズムを用いて対応可能です。

  • 03. マイクは普通のもので大丈夫ですか?

    現場の環境にもよりますが市販のマイクを取り付けるケースが多いです。

  • 04. 異常の閾値決めはどうやって行うのですか?

    実証実験時に環境データを測定させていただき適切な閾値をご提案いたします。

  • 05. AIのデータ収集はどの程度の期間必要ですか?

    状況や環境にもよりますが約2週間程度かかることが多いです。

  • 06. 異常の種類ごとに識別は可能ですか?

    タグ付けを手動で行う必要はありますが対応可能です。

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