AI異音検知による製造DX

CK000332 ©2024 RYOSAN CO.,LTD.

1. 音 × AI = 製造DX
2. 異音検知プラットフォーム FAST-D®
3. “導入の流れ” と “システム構成”

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音 × AI = 製造DX
製造DXと言えば、カメラによる画像解析が注目されがちですが、音とAIを活用した検査の自動化があることは御存じですか？
• AI異音検知とは機械やモノ、生物が正常稼働している場合の音と、異常な状態になっている場合に発する音を機械学習させることで、安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知などに役立てる技術です。
熟練した職人の耳で判断している知見をAIに学習させる取り組みであり、「人の耳で聞いてわかることは、全て検出可能」と言う考え方に基づいています。

現場作業員を省人化/省力化• 製品検査への活用
駆動部のある製品の稼働音計測や、目視では捉えにくい構造の打音点検などに活用可能です。

AI異音検知AI活用により、技術の属人化/技術者の高齢化/人材不足を解消します。

• 設備点検への活用
ラインの稼働音モニタリングによる設備監視・予兆発見に活用可能です。

熟練技術者の経験/勘を定量化

機種ごとに発生する費用を最小化

常時モニタリングにより、早期の設備異常発見が可能となります。
異常音の発生タイミング、発生頻度をデータ化して蓄積することで、故障予測にも活用出来ます。
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1. 音 × AI = 製造DX
2. 異音検知プラットフォーム FAST-D®
3. “導入の流れ” と “システム構成”

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Hmcomm FAST-D®
Hmcomm株式会社は、2012年設立、産総研初のテクノロジー・カンパニーです。
国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）発のスタートアップ企業として、ディープラーニングを用いた音声認識処理・自然言語解析処理技術のプラットフォームと、異音検知ソリューションを提供します。
FAST-D®は、AI異音検知を利用するためのサブスクリプション型プラットフォームです。
人工知能技術者でなくても異音検知用のAIモデル作成とメンテナンスができます。
• FAST-D®完成品検査エディション
機械やモノ・生物が”正常稼働している場合”の音と、”異常な状態になっている場合”の音を機械学習させることで、安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知などを行います。
熟練技術者の暗黙知である知識や経験を標準化します。

• FAST-D®モニタリングエディション
機械や設備が発する音をAIで分析して、故障時の早期対応や部品交換時期の見極めなど、予防保守や予知保全に活かせるサービスです。FAST-D® モニタリングエディションエディションでは、① 点検業務の効率化② 分析データを基にした情報共有を実現します。また、お客様のアプリケーションに、FAST-D®の機能を連携・組み込みすることも可能です。
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異音AI推論システムの概要
FAST-D完成品検査エディションでは、対象物の音を解析し、リアルタイムに正常・異常の判定を通知します。
• システム構成：以下の4点で構成します。
デジタル聴診棒➢ 検査対象製品➢ デジタル聴診棒

異音AI推論システム➢ 異音AI推論システム➢ エッジ端末（異音AI推論システムを組み込む）

検査対象製品

エッジ端末• 推論工程
① モータ回転体に対して、一定の速度で回転し続ける時間帯を自動的に抜き出します。
② 工程①で抜き出した音ファイルに対して、各周波数をセクションごとに区切って特徴量を計算します。
③ セクションごとに事前に設定した閾値との差分を判断して、正常品との差異を検出します。

推論工程② : 特徴量計算
推論工程①：音の抜き出し
定常区間

抜き出し

Time [sec]

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推論工程③
差異検出

Frequency [Hz]Frequency [Hz]

定常区間

正常

検査対象

異常判定
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1. 音 × AI = 製造DX
2. 異音検知プラットフォーム FAST-D®
3. “導入の流れ” と “システム構成”

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導入の流れ事前確認~システム稼働まで5ステップ、簡単に導入検討いただけます。
お客様• 精度検証~システム稼働まで最短1.5か月で進めることが可能です。

Hmcomm• 検討開始前に、“事前確認”、”機材準備”を進めていただければ、即座に精度検証に入れます。
ステップ

確認内容/準備物/作業内容

期間

事前確認

 検査対象はモーター等の回転体（一定速度での回転する工程を有する機器）
 デジタル聴診棒が使用可能

0か月~
事前に準備をしておくことで最短 0か月

機材準備

 検査対象の正常サンプル
 検査対象の異常サンプル
 デジタル聴診棒

0か月~

精度検証

 各サンプルより集音、音データ作成
 収集した正常サンプルの音データよりAI学習モデル作成
 異常サンプルの音データで精度検証

1.0か月~

 ラインへの適用方法決定（エッジ判定 or FAST-D®判定） 工程に合わせたシステム構成検討
 システム初期設定・カスタマイズ

0.5か月~

システム
導入準備
システム稼働CK000332 ©2024 RYOSAN CO.,LTD.

最短 1.5か月

 実工程での運用
 モデルの再学習（必要に応じて）

8エッジ端末で判定を行うシステム構成例
リアルタイム性が求められる環境に対応するため、エッジ端末に異音AI推論システムを構築• 検査工程にて、定期的に決められた秒数の音を集音し、音ファイルをエッジ端末に保存• エッジ端末上でAI推論を実施し、即座に業務システムに判定結果を通知• モデル更新が必要な際は、エッジ端末で蓄積した再学習用データをFAST-D®に送信• FAST-D®にて再学習を行い、エッジ端末のモデルを更新“検査時間の最適化” と “検査精度の向上” を両立するシステム構成
判定結果（正常/異常）
正常 or 異常AI推論

AI異音検知ループ
業務システム集音

異音AI推論システム
推論結果送信システム

モデル

再学習用データ送信
再学習ループ
モデル更新

対象製品
エッジ端末

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再学習

異音検知プラットフォーム

FAST-D®
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FAST-D®判定で判定を行うシステム構成例
判定精度が求められる環境に対応するため、常にFAST-D®で異常音の抽出/分析を実施• 検査工程にて、定期的に決められた秒数の音を集音し、音ファイルを業務システムに保存• 業務システムよりFAST-D®に音ファイルをアップロード• FAST-D®で異常音の抽出・分析• FAST-D®の判定結果を業務システムに送信“最高の検査精度” を実現/維持するシステム構成

異常音の抽出/分析
集音

音声データ
正常/異常AI異音検知ループ

対象製品
業務システム

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判定結果

異音検知プラットフォーム

FAST-D®
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まとめ

⚫

AI異音検知で以下の3点が実現可能➢ 熟練技術者の経験/勘を定量化➢ 現場作業員の省人化/省力化➢ 機種ごとに発生する費用を最小化⚫

Hmcomm製異音検知プラットフォーム FAST-D®を使えばエッジ端末で即座に検査判定可能⚫

Hmcomm製異音検知プラットフォーム FAST-D®は最短1.5か月で導入可能

製造DX・熟練技術者の技能継承でお困りの方は、お気軽にご相談下さい。
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