• SHOWCASE
  • 2018.02.02
  • AI学習モデル

モーターの振動解析による故障予知

該当企業:大手電力会社様
利用データ:振動データ

 

◾️課題

設備機器の巡視点検の際、聴診棒を使い異常点検を行っていた。
しかし、技術者の高齢化が進んでおり、技術伝承に不安を覚えていた。

◾️解決策

異常状態を再現できる機械を使い、正常時だけでなく異常時の音と振動の時系列データを取得し、振動改正モデルを作成した。
さらに再現不可能な異常状態は、シミュレーションによって異常データを作り出すことに成功。
設備機器を壊さなくても、異常データの教師データをAIに学習させることができた。

◾️導入効果

振動データをAIで解析することで、アルバイトでも95%の精度で故障予知が可能になった。
また、今まで「故障しそう」ということはわかっていたものの、どのような故障が発生するか詳細の特定はできていなかったが、AIにより故障の詳細判定もできるようになった。

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