六花亭製菓、AIで製造ラインの故障を予知する実証実験を開始

　六花亭製菓は、AI（人工知能）を活用し、製造ラインの故障を予知することで効率的に対処する実証実験を、同社の六花の森工場で開始した。このシステムは、製造ラインの不具合を振動センサで収集したデータをAIエンジンに学習させることで設備機械の不具合を判断する。これまでは定期的な設備点検や部品交換により故障を防いでいたが、故障する予兆を検知する「見える化」により、業務の大幅な効率化が期待されている。

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■振動データをAIエンジンが分析　「見える化」へ

　工場内の機械設備が故障すると製造ライン全体の停止につながることがある。そうなると、商品の生産計画にも大きな影響を招き、企業にとっては大きな損失となる。それを防ぐため、定期的な設備点検や部品交換を適切に行う努力をしているが、その負担も大きく、また万全ではない。したがって、機械設備の不具合を早期発見できる設備機械の状態監視は大きな課題となっており、先端技術による対応策が期待されている。

　今回の実証実験では、オーブンのモータとファンに振動センサを取り付け、データを収集、AIエンジンに学習させて分析判断能力を向上させることにより、稼働中の製造ラインを監視する「見える化」に取り組む。

■業務の大幅な効率化を期待

　六花亭では今回の取り組みが実用化に進むと、1）人手による巡回型の点検稼働の削減　2）データに基づく故障予知見地による点検制度の均一化　3）設備故障による製造ロスの削減、といった効果が見込まれるとしている。

　機械設備が突発的な故障を起こす前に不具合を把握できれば、部品交換や修理などで対応でき、重大な事態を招くことをなくすことにつながる。省力化や点検精度の向上、稼働率の向上など大幅な効率化が期待できるだろう。

■IMV、NTTテクノクロスが実験に参加

　実証実験には、六花亭製菓に加えて、IMVとNTTテクノクロスの2社が参加。実証実験では、振動データを分析するIoTプラットフォームにはIMVとNTTテクノクロスが共同開発した「ラムダバイブロ分析パッケージ」を、AIエンジンにはオープンソースのリアルタイム分散機械学習基盤「Jubatus」を活用している。