インテリジェント状態監視のための高速ソリューション

状態監視を通してシステムおよび個々のコンポーネントの状態を継続的に評価することにより、従来の保守モデルを予測モデルへ移行できます。

インダストリアルIoT（IIoT）は、長い期間にわたり話題であるため、まだ導入の初期の段階にあることを忘れがちです。

近い将来に振り返った際、私たちはすさまじい進化に驚くことになるでしょう。現在、多くの企業は、まだチャンスを見極めようと着手方法を考えている段階です。限られた情報源から少量のデータを集めることは、効率的な着手方法かもしれません。諺にあるように、1000里の道も1歩からです。

原則として、大量のデータを捕捉するにより、手法を改善するヒントが得られるはずです。傾向を分析して異常を発見することにより、製造プロセスを最適化し、在庫を管理し、業務の無駄をなくし、機器の保守費用と中断を最小限に抑えられるようになります。

しかし、ここにはいくつかの注意点があります。適切なデータを収集し、データを正しく分析することは、行動を起こすための情報を得るために不可欠です。これは、適切なデータサイエンスのスキルと分析ツールを持たないと感じている企業にとっての壁であると捉えることができます。

時間と費用を考慮する必要があります。多くの企業は、これからIIoTの価値を立証する必要があり、社内に懐疑心がある場合もあります。IIoTプロジェクトに割り当てられる予算は少なく、納得できる結果がすぐに望めない可能性は高いでしょう。また、企業におけるIIoT推進者は、事業にとっての利点を証明し、IIoTソリューションの規模拡大に向けて経営陣の肩入れと追加投資を確保するために、素早いソリューションを必要とするかもしれません。

第1歩

インテリジェントなマシン状態監視は、生産性向上と機器の保有費用の削減の潜在性を立証するきっかけを提供できます。状態監視を通してシステムおよび個々のコンポーネントの状態を継続的に評価することにより、故障の発生後に修正であれ、一定間隔での特定部品の交換による故障防止であれ、従来の保守モデルを予測モデルへ移行できます。

予知保全により、必要に場合にのみ部品を交換し、機器の故障を減らすとともに、過剰なスペア部品の在庫および出費を回避できます。部品交換が必要な場合、交換に必要なダウンタイムを都合の良い時間にスケジュールできます。機器のセンサの情報に基づく状態監視を行うことにより、故障の診断に費やす時間をなくし、故意または不注意による機器の誤用を検知できます。オペレータの訓練または監督の変更は、損失を防ぎ、歩留まりを増やすために導入できます。

たとえば、回転式機械で状態監視を行う場合、測定パラメータには、モーター速度、負荷トルク、電圧、および電流が含まれ、通常の場合、これらはドライブから取得できます。このデータを音響、振動、温度など他のセンサのデータと組み合わせることにより、摩耗や不均衡など異常な状態を検知できます。

一部の産業用ドライブでは、外部センサとの接続準備が進められており、状態監視アルゴリズムがソフトウェアに組み込まれる可能性があります。状態監視に着手する典型的なアプローチは、作動速度全体にわたり正常な作動状態で機器の特徴を明確にして基準値を定めることです。次に、これらの基準値の上限および下限を定めて閾値を決定します。機械の作動中に、この閾値に到達したり超過したりした場合、監視システムから警告を発することができます。このアプローチには、いくつかの問題があります。閾値が低すぎると、大量の誤報と不要な措置につながります。また閾値が高すぎると、適切な警告が発せられる前に故障が起きる可能性があるのです。

AI（人工知能）をソリューションに組み込むことで、結果を改善できます。機械学習の技法を使用するなら、正常な状態における健全なシステムの動作特徴を複数のパラメータで同時に明確化できます。これにより、トルクや速度など他のパラメータの値に対する過度な振動などの異常な動作を素早く高い精度で検知できます。AIがなければ、すべての動作における動的な閾値を設定するためにすべてのパラメータの関係を手計算しなければならないので、これは非現実的でしょう。 

モジュラー型ソリューション

アヴネットは、温度、振動、および音響センサを統合して、機械学習コア（MLC）を備えたマルチ検知モジュールを開発しました。MLCは機械学習の技法を簡素化することにより、動作検知や音響シーン分類（ASC）などのアルゴリズムをサポートした予知保全を実現しています。このモジュールは、無線接続を組み込むことにより、インテリジェントな予知保全を備えた状態監視 システムの試作および試験を簡素化します。

このモジュールは、STMicroelectronicsワイヤレス産業用ノード（STWIN）コア・システムボードを土台としています。産業グレードの慣性センサ、最高80 kHzの超音波を検知できる音響センサ、絶対温度および相対湿度を検知できる環境センサを備えているため、状態監視に加え、ボールベアリングにおける亀裂の検知およびガス管などの圧力システムの漏出検知など、さまざまな用途に適しています。

ネット接続センサソリューションを構築する場合、電力管理とセキュリティも考慮する必要があります。STWIN モジュールは、組み込みセキュアエレメントおよびリチウムイオン電池充電器を含めて、それに対応しています。また、音響シーン分類（ASC）も実行します。このモジュールは、BLE（Bluetooth Low Energy）を標準サポートしており、拡張モジュールを使用することにより、Wi-Fi、携帯電話、低電力広域ネットワークなどの代替接続を可能にしています。ノードをクラウドに接続するためのソフトウェアが提供されており、データサイエンスの専門家でなくても、STWIN モジュールを使用して数時間で状態監視ソリューションを手に入れることができます。

また、アヴネットはクラウドベースの状態監視および追跡ツールを提供しており、ユーザーは機器の状態をリアルタイムで監視して遠隔管理できます。また、機械の問題を示唆する正常パターンからの逸脱を含め、ユーザーが機器の動作状態を監視して性能を評価するためのダッシュボード機能を備えています。これらツールは、異常を検知するために機械の性能の数値化を簡素化するとともに、中断を最小限に抑えて生産性を向上させるための予知保全計画を策定支援します。また、他機能には、機器の修理などの問題処理の追跡に役に立つチケッティング・システムが含まれており、これによって保守作業の追跡性と計測性を向上させます。

まとめ

インテリジェント状態監視は、モジュラー型IoTセンサノード、および機械学習やクラウド接続などの重要な機能を含む標準ソフトウェアパックにより、さまざまなIIoTソリューションの中でも「手の届く」ソリューションです。モジュラー型状態監視ソリューションは、データサイエンスおよびAI の大幅なスキルアップ暗視に素早く導入することができ、IIoT アプリケーションの価値を証明する優れた結果をもたらし、さらに野心的なプロジェクトに向けた取り組みを後押しできます。