IHI

大型プラント設備では目視点検が難しい場所が多く、突発的な故障によるダウンタイムが生産性と安全性の大きな課題だった。特に石炭火力発電所のベルトコンベヤーは火災リスクもあり、早期の異常検知が求められていた。

PLCからの稼働データを収集し深層学習で機械の動作パターンを学習する故障予兆検知システムと、マイクロフォンで機械音をモニタリングしスペクトログラムに変換してAIで分析する異音検知システムを開発。教師あり学習と教師なし学習を組み合わせた高精度検知を実現。

振動データと音データを組み合わせることで、多角的な異常検知が可能になる。目視困難な大型設備こそ、AI予知保全の効果が大きい。