インフラ設備の点検作業をDX化する
スマート保安ソリューション
稲垣高橋
近年、「労働力不足」や「設備の老朽化」などの社会課

光信秀也

稲澤英之ਠ৉嵣ਠ੟ નੳ୎৿ৎ৑ٜਡਫ਼ৎ৑য岶ਠ৉峕ষ岵峔岮峒ਝ૟૾ଙ峼པ඼峑岷峔岮ਡਫ਼ৌ଴岶૚৉峕岬峴୎৿峕ਈ峬ੵਯ岶岵岵峵

題を背景に、電力・ガス・鉄道・空港などインフラ設備の保安・保全業務を取り巻く環境は厳しさを増し、このままでは将来的に保安・保全業務が成り立たない可能性がある。さ
らに、新型コロナウィルスの世界的な感染拡大は、日々行われる保安・保全業務の方法とその継続性に大きな課題を突き付ける結果となった。このような状況を踏まえ、
イン
フラ設備の保安・保全業務を将来にわたって持続可能なもয峘૜૎峑ਖ਼૵のにするため、AI／IoTと言った急速に進化を遂げるデジタル技術を活用し、業務を変革し企業の競争力を高めるDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が重要となる。日本では、インフラ設備の持続可能な保安・保全業務を実現するために、経済産業省主導のもと、スマート保安が提 唱され 、官 民 協 議 会 の 設 立 や 基 本 方 針 の 策 定 など 、੿঵岶രয৲峁峐岴峴ૼ୒஫അ岶୔峁岮

2025年を最初のターゲットとして、社会実装を進めて行くこととなっている。

図1

保安・保全業務を取り巻く課題

これまで、OKIはメーカーとして社会インフラを支えるさまざまな製品・ソリューションを開発・提供している。本稿で上述の課題に加え、経済産業省の調査によると、近い将はインフラ設備の中でも主に電気・機械設備をターゲット

来にはメンテナンス技術者が不足することが予想され、電にした保安・保全業務の水準維持と生産性向上を両立する

気・機械設備の保安・保全業務を支える労働力不足はます「スマート保安ソリューション（以降、本ソリューション）」をます顕著になる。このように、保安・保全業務を取り巻く環紹介する。

境は厳しさを増しているため、設備の点検を適切に実施することができず、設備の突発的な故障などを招くリスクがあると考えられる。保安・保全業務の水準維持と生産性向

保安・保全業務の課題
保安・保全の主業務である設備の点検では、デジタル技上を実現するためには、こういった課題を一つ一つ解決していかなければならない。

術の活用が徐々に進んでいる。例えば、設備の点検する際に使う図面や点検記録票をデータとして持ち運べるようにタブレット端末を導入し、ペーパーレス化による作業の効

スマート保安ソリューションの概要率化が進められている。一方で、設備の点検は作業者が現

本ソリューションは、現地に設置した各種センシングデ場に行き、設備の状態を目視確認するなど、多大な労力とバイスを用い、点検対象設備のメーター値などのアナログ時間がかかっている。また、点検業務は人の五感を使い、長情報をデジタル化する。デジタル化されたデータは、現地年の経験や感覚に基づく判断が求められるため、若手作に設置されたAIエッジコンピューター「AE2100」に搭載さ業者への伝承などの課題を抱えている（図1）。

れた波形解析AIや画像解析AIにより設備の状態異常などを解析したのちに、遠隔にあるモニタリングプラットフォーム（クラウド若しくはオンプレミスのサーバー）に解析結果を保存する。

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設備の点検者は、モニタリングプラットフォームに保存された解析結果から設備の状態を把握することができるたをもち、施設内の多様な設備・センサーとの接続と屋外環境利用ができる。

め、現地に行くことなく設備の点検を実施することができる。また、設備の状態異常などの解析はAIが実施するため、
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属人性を排除した点検を実施できる（図2）。

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人の五感と代替するセンサーਡਫ਼ৌ଴૚ர嵉嵤崧嵤 崓崎嵛崧嵤

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ソリューション全体像（2）遠隔で設備の状態が見える
保安・保全業務で実施される設備の点検業務のほとん
どは、現地に人が行き、人が設備を一つ一つ確認し負荷が本ソリューションの特長は、「人の五感をデジタル化」、かかっている。例えば変電所は全国各地に点在しているこ「遠隔で設備の状態を見える化」、「異常検知・予兆検知」とから、設備の点検作業より移動に時間がかかっている。の三つである。以下にそれぞれの特徴を説明する。

本ソリューションでは、各所にある設備の状態を示すデータをモニタリングプラットフォームに集約する。点検者は、（1）人の五感をデジタル化

PCやタブレットからモニタリングプラットフォームにアクセ

保安・保全業務で実施される点検作業のほとんどは人スすれば、いつでも・どこでも設備状態を確認できるため、の五感で得られる情報と長年の経験や感覚をもとに実施点検のために現地に移動する手間を削減することができされている。例えば、「電力事業者の変電所にある変圧器る。これにより業務の効率化と作業時間配分の適正化をが発生する音は熟練者にしか正常な音なのか異常を示す実現する。また、これまで点検時にしか確認できなかった設音なのかを判断できない。」という現状がある。結果、特定備状態も、センサーが取得している間隔でデータを確認す要員への負担増、点検作業に関わる人員配置の硬直化がることができるため、従来の点検周期では把握できなかっ発生し、業務の継続性が低下してしまう。また、熟練者の経た傾向や見落としていた異常を検知できる。

験や感覚は暗黙知であり、点検作業の標準化が難しく、熟練者から若手作業者へのノウハウ移行に時間がかかってしまう。

（3）異常検知・予兆検知

本ソリューションでは、人の五感を各種センサーで代替

上述した設備のアナログ情報のデジタル化や、デジタルし、デジタル化する。デジタル化したデータを後述する波化されたデータを遠隔から確認する取組みは各所で行わ

形解析AIを用いて解析することで、属人性を排除し、設備れつつある。しかし、設備の異常や故障の予兆を自動で検状態を判定する。センサーの例と点検作業への適用例を知するという潜在的なニーズに対しては、まだまだデジタ示す（ 図 3 ）。センサーで収 集したデ ータの A I 解 析にはル化への対応や収集すべきデータの種類が不足しているAE2100を使う。AE2100を利用し、エッジ側で解析すること考える。例えば、異常検知では設備に取り付けたセンサーとで、音や画像データといった大容量のデータをネットワーの値が閾（しきい）値を超えたかどうか、超えた場合に異常クに伝送する必要がなくなり、ネットワークコストを抑えるとしてアラームを通知する仕組みなどがある。予兆検知は、ことができる。また、AE2100は多種センサーを収容する豊過去の点検データから統計的に異常が発生する時期やタ富なインターフェースや通信方式を備え、優れた耐環境性イミングを推測する方法がある。ただし、過去の稼働情報・＊１）SmartHopは、沖電気工業株式会社の登録商標です。

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点検記録・故障修理記録などのデータが質・量の観点でそ本ソリューションでは、メーター画像をAIで解析することろっていることは稀であり、予兆検知実現にあたり、まずはで、メーター値の自動読取を実現している。現地に設置したデータを収集することが必要となる場合が多い。

ネットワークカメラが定期的にメーターの画像を撮影し、撮本ソリューションでは、予兆検知に必要なデータをモニタ影した画像からAE2100に搭載した画像解析AIがメーターリングプラットフォームに集約し、一元的に管理・保存するこ値を読み取る。読み取った値は自動でモニタリングプラットとで、予兆検知に必要なデータを蓄積できるようにする。まフォームに連携され、蓄積される。点検者はWeb画面上で、た、将来的には天候・設置環境・設備稼働履歴と言った関連各所にある設備のメーター値を時系列で確認できる（図5）。

データと組み合わせることで、予兆検知とCBMを実現する。

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エッジ AI 解析崵崫崰嵗嵤崗崓嵉嵑

エッジ領域に対するセンサーデータ取得及びAI解析の例を二つ紹介する。

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崿嵑崫崰崽崑嵤嵈崱嵕嵤嵛:HE8,（1）波形解析AI「ForeWave」
を活用した音・振動解析

図5

画像解析AIを活用したメーター値読取の概要

設備が発する音や振動から設備の状態を把握するのは熟練者の経験やノウハウに依存するところが大きい。また、音や振動は波形として可視化できるが、その波形が意味するところを人が理解するのは難しく、保安・保全業務への活用が進んでいない。

スマート保安ソリューションの管理機能
本ソリューションでは、点検効率化を実現する機能を備え、点検者はオフィスや自宅からモニタリングプラットフォー

本ソリューションでは、設備が発する音や振動の波形を波形解析AI「ForeWave」で機械学習した状態判定モデ＊2）

ムのWeb画面にアクセスすることで、いつでも・どこでも設備の状態を確認できる。

ルを利用することで、音や振動の波形から設備の異常有無（1）異常有無確認を自動的に判定する仕組みを実現している。
例えば、設備の稼働音を使って設備状態を判定する場合、対象設備付近に収音マイクを設置し、集音した音データを点 検 者 は 、各 所 にある点 検 対 象 設 備 の 異 常 有 無を、Web画面上で即座に確認することができる（図6）。

AIエッジコンピューターAE2100に搭載したForeWaveで異常有無を判定する。判定結果は自動でモニタリングプラッ
トフォームに連携され、点検者はWeb画面上で、各所にある設備の異常有無を確認できる（図4）。

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画面イメージ嵊崳崧嵒嵛崘崿嵑崫崰崽崑嵤嵈ஷ৿崣嵛崝嵤

図4

設備状態確認:HE8,

ForeWaveを活用した異常検知の概要（2）異常内容確認
Web画面上で点検対象の設備や設備に取り付けられたセンサーを選択することで、設備やセンサー単位で検知さ（2）画像解析AIを活用したメーター値読取れた異常の詳細内容を確認することができる。

設備には電圧値や電流値などを示す多数のメーターが取り付けられているが、メーターが示す値の確認と記録は、人が目視で行っている場合が多く、保安・保全業務の作業負荷となっている。
＊2）ForeWaveは、沖電気工業株式会社の登録商標です。

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データ出力
点検記録の作成や報告書の作成など点検に関連する作業効率化のため、モニタリングプラットフォームに蓄積されたセンサーデータや異常検知情報はCSV形式で出力することができる。
将来的には、デジタル化されたデータの推移から故障が発生するタイミングを予測し、設備のコンディションに応じた保安・保存業務の計画作成機能など、現場作業の更に効率化する機能を提供していきたいと考えている。

まとめ
本稿では、電気・機械設備の保安・保全業務の水準維持

スマート保安官民が連携して、技術革新やデジタル化、少子高齢化などの環境変化に対応した産業保安に関する主体的・挑戦的な取組み。
CBM
Condition Based Maintenanceの略。設備の状態に基づいた保全活動。と生産性向上を実現するソリューションとして、スマート保安ソリューションを紹介した。O K Iは本ソリューションを、2022年度初旬を目途にリリースしていく計画で検討を進めている。
今後も社会的な課題に取り組む中で、O K Iの豊富な実績と最新の技術を活用し、お客様との共創を通じて、さまざまな市場の業務課題を解決するソリューションを開発していく。

◆◆

1）島田貴光：高速でディープラーニング推論処理をエッジで実現するAIエッジコンピューター「AE2100」、
OKIテクニカルレビュー 第234号、Vol.86 No.2、pp16-19、2019年12月
2）伊藤航介、永井博：高速なエッジコンピューティングを実現する波形解析アプリケーション「ForeWave for AE2100」、
OKIテクニカルレビュー第234号、Vol.86 No.2、pp24-27、2019年12月
3）経済産業省産業保安グループ電力安全課（2019）：電気保安人材の中長期的な確保に向けた課題と対応の方向性について、
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/hoan_shohi/
denryoku_anzen/pdf/019_05_00.pdf（2021年10月4日）

稲垣光信:Mitsunobu Inagaki. ソリューションシステム事業本部 金融・法人ソリューション事業部 DXソリューション
SE部
稲澤英之:Hideyuki Inazawa. ソリューションシステム事業
本部 金融・法人ソリューション事業部 D Xソリューション
SE部高橋秀也:Shuya Takahashi. ソリューションシステム事業
本部 金融・法人ソリューション事業部 D XソリューションSE部

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