CEATEC JAPAN 2017
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» 2017年10月11日 09時30分 公開

アルゴリズムにMT法を採用:機械学習を用いた異常検知システム、NIがデモ

日本ナショナルインスツルメンツ(日本NI)は、「CEATEC JAPAN 2017」で、MT(マハラノビス・タグチ)法を採用した機械学習アルゴリズムを用いた予知保全システムのデモを披露した。

[村尾麻悠子,EE Times Japan]

MT法を採用した異常検知システム

 日本ナショナルインスツルメンツ(日本NI)は、機械学習を使って予知保全(異常検知)を行うレファレンスシステムのデモを「CEATEC JAPAN 2017」(2017年10月3〜6日、幕張メッセ)で披露した。

 同レファレンスシステムは、製造設備や装置、センサー、日本NIのデータ収集デバイス、同社のシステム開発ソフトウェア「LabVIEW」を搭載したPCで構成される。特徴的なのは、機械学習アルゴリズムとしてMT(マハラノビス・タグチ)法を採用している点だ。品質工学に基づいたMT法は、JAXA(宇宙航空研究開発機構)のロケット「イプシロン」の自律検査にも採用されたもので、既にさまざまな分野で実績がある。日本NIは、このレファレンスシステム用にMT法のサンプルプログラムを提供している。ただし、サンプルプログラムはLabVIEWの最新版「LabVIEW 2017」のみに対応する。

 今回行ったデモは、ファンの音を工業用マイクで集音し、周波数を分析して正常か異常かを判断するもの。異常を検知するために、基準値を事前に学習させている。

左=今回のデモの様子。画面右側がファンとマイクで、画面左側に日本NIのデータ収集用ハードウェアがある/右=ファンの音の周波数解析をリアルタイムで行い、その結果をディスプレイに表示した。画面右では、緑の点が正常、黄色の点は5%有意、赤は1%有意で何かが起きていることを示すもの。人間では感知できない、異常の予兆を知らせる(クリックで拡大)

 日本NIは、「このレファレンスシステムは、“スターターキット”ではない」と強調する。「スターターキットは内容が全て決まっていて、“決め打ち”の形で提供されるが、当社のシステムはあくまでもレファレンスシステムだ。機械学習のアルゴリズムも変更できる」(日本NI)

 日本NIによれば、機械学習を使った予知保全には興味があるものの、何から始めていいのか分からない、という人が多数存在するという。同社は「何を予知保全したいのかも分からず悩まれる方もいる。そういうお客さまには、まずはデータを取るところから始める、“スモールスタート”を勧めている。そのスモールスタートのためのツールが、今回展示したレファレンスシステムだ」と強調した。なお、同レファレンスシステムは既に国内でも導入実績がある。

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