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モノ作りの高度化と進化スピードが速まる一方で、世界規模で進む労働人口の低下とそれに伴う熟練技能者の不足。
オムロンは、製造現場の装置層でAI/IoT技術を活用し、熟練技能者の勘・経験等の暗黙知を形式知化をすることにより、“人と機械が互いに成長する未来工場”を実現します。

AI搭載マシンオートメーションコントローラ（通称：AIコントローラ）は、制御機能に独自のAI機能を搭載することで、装置層での情報活用をマイクロ秒オーダーでリアルタイムに実現します。装置に瞬時に発生する“いつもと違う”を超高速・高精度に検出し、制御にリアルタイムに反映することで装置層の傾向監視のみならず、高速生産で瞬時に発生する品質不良の未然防止を可能にします。

さらに、通常はデータサイエンティストがマイニングにより見つけ出す有意なパターンをA Iコントローラ専用Sysmac Libraryとして部品化します。「止まらない設備」を実現するAI予知保全ライブラリからリリースし、「性能を最大限発揮する設備」、「不良品を作らない設備」を実現するライブラリを順次リリースしていきます。

装置データに基づき“いつもと違う”をリアルタイムに監視することにより、装置状態に応じた最適なタイミングでの状態基準保全を実現します。

長年培った勘、経験に基づき、事後・定期保全（時間基準保全）を実施。

装置データに基づき、AIが装置状態の監視を実行。
装置状態に応じた最適なタイミングで予知保全（状態基準保全）を実施。

1. ダウンタイム最小化による生産ロスの削減

2. 最適なタイミングでのメンテナンスによる費用削減

3. 部品交換タイミングの適正化による保守部品在庫の削減

4. 解析不要で異常個所の特定が可能

5. 高度な知識/技能なしで保全業務の定型化が可能

現状の装置データに基づき、しきい値を含めた学習モデルを生成。（“いつも”の状態を学習）

学習モデルに基づいて装置を監視。
装置状態がしきい値を超えると通知。

装置状態を確認。
異常が無ければ、しきい値を再設定。

しきい値の再設定と監視を繰り返すうちに異常発生。
部品交換を実行。

部品交換後、異常ラインをヒントに再度しきい値を含めた学習モデルを生成。
繰り返す事でより確かな状態基準保全を実現。

究極のエッジコントロールを実現する独自のデータ活用機能で、これまで見えなかった装置状態の可視化が可能。
その結果、AIコントローラがマイクロ秒オーダーで装置の“いつもと違う”を検知します。

制御周期と完全同期した時系列データを蓄積します。定周期データにより装置の振る舞いを正しく把握し、精度の高い学習モデルの生成と判別が可能です。また上位接続機能により、上位層⇔装置層のAI連携で最適なFactory IoT化に貢献します。

リアルタイム処理に最適な機械学習エンジンIsolation Forestをベースにオムロン独自の高精度化チューニングを行い、高速性と高精度検出の両立を実現しました。また、多峰性を持ったデータに適用可能なアルゴリズムで、多品種生産等、複数の動作モードが必要な装置にも適用可能です。

製造現場では多くの課題解決のため、様々なシーンでのデータ活用が求められています。
しかし、装置から取得したデータを使って課題を解決するには、データ分析を行うためのデータサイエンススキルと、改善するための製造装置ノウハウが必要となります。
そのため、対応に長時間を要したり、対応自体が困難な場合があります。
オムロン独自の自動分析技術を組み込んだデータマイニングソフトウェアを使用すると、データサイエンスの作業が自動化され、現場技術者でも簡単にデータ分析を行うことができます。

正常／異常の判別が難しい装置データから、"いつもと違う"が分かる判別可能な特徴量データを自動抽出し、機械学習モデルを生成します。

対象機構の動作データに基づき“いつもと違う”を判別するための最適な特徴量をAI予知保全ライブラリとしてソフトウェア部品化しました。予知保全の取組みを簡単に開始できます。

注. お客様の装置に最適化した学習データ、しきい値の設定は「データマイニングソフトウェア モデル設定エディション」でお客様ご自身で行っていただくか、もしくは、当社サービスによるサポートかの選択が可能です。詳細は、当社営業窓口にお問い合わせください。

装置起動後の経過時間、季節、朝昼夜等の環境温度は、刻一刻と変化しています。
その影響を最小化する当社独自の特徴量を開発、お客様の安定した予知保全の取組みを支援します。

AI活用による予知保全の実現を一括でサポートします。