プレスリリース

〜未経験のトラブルの早期検知と、お客さま自身でのAIの再学習が可能に〜

大阪ガスと宇部情報システム（以下「UIS」）は、AIにより過去に経験がない異常予兆を早期に検知するシステムを開発しました。UISは2022年4月1日より、対象装置に合わせた本AIシステム構築サービスの提供を開始します。
大阪ガスリキッドでは、工業用のお客さま向けに、高性能な触媒技術を活用して都市ガスから高純度の水素を製造する装置「HYSERVE」の設置と保守メンテナンスを組み合わせたイニシャルレスのサービスを展開しており、2020年4月より同装置において、本AIシステムによる異常予兆検知を導入（8か所14台）しています。これにより、保全メンテナンスの改善が図られています。

一般的なAIによる異常予兆検知は、過去に経験したトラブル時の異常データを学習させることで、同様のトラブルの予兆を検知します。一方、本AIシステムでは、AIに正常時の製造運転データを学習させ、そこから外れることで異常予兆を検知するため、過去に経験したことがないトラブルを検知できます。また、トラブル時の異常データが十分に得られないという課題も解決できます。



本AIシステムは、リアルタイムの製造運転データの状態・傾向を監視し、異常予兆を検知すると通知するもので、従来の上下限アラート＊1では検知が難しかった異常予兆を早期に検知できるようになり、装置の緊急停止などによる損失を未然に回避できます。また、異常予兆を監視することで、従来の事後保全や一定期間経った部品を交換する保全から、劣化の進み具合に応じて交換する保全へ移行でき、保全業務の効率化、保全費用の削減に繋がります。
さらには、装置のオーバーホール＊2や経年によるAIモデルの精度低下を防止するため、従来はシステムエンジニアが最新のデータでAIモデルを再学習する必要がありましたが、本AIシステムでは、お客さま自らが再学習できるようになり、コスト削減と迅速なシステム更新を実現します。
2022年4月1日より、UISは本AIシステムの構築サービス「SAILESS（仮称）」の提供を開始します。対象装置に合わせたAIシステムを構築することで、多種多様な装置に適用できると考えており、特に、製造業における各種機械装置や反応装置などへの展開を期待しています。

＊1：データが予め設定した上下限の管理値を逸脱した際に、自動発信する仕組み
＊2：装置を部品単位まで分解して清掃・再組み立てを行い、新品時の性能状態に戻す作業

１． 異常予兆検知のイメージ


UISにて、対象装置の正常時の製造運転データの特徴を分析・AIの学習を行い、対象装置に合わせた本AIシステムを構築し、お客さまに納品
本AIシステム（検知機能）がリアルタイムの製造運転データの状態・傾向を監視、異常予兆を検知すると通知




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２． 再学習のイメージ
・お客さま自らが、本AIシステムに新しい正常時の製造運転データを入力し、再学習・更新



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３．導入メリット


異常予兆の早期検知による損失回避
既存の上下限アラートよりも早期に異常を検知。緊急停止を回避し損失防止



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異常予兆の監視による保全費用の削減
製造運転データから算出される異常度（装置状態）を監視することで、事後保全・時間基準保全から計画的な状態基準保全が可能となり、保全業務の改善、保全費用の削減に貢献



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