基礎から学ぶ！
インダストリアルIoTの実現に必須のセンサ計測と予知保全の動向
日本ナショナルインスツルメンツ株式会社
シニアテクニカルマーケティングマネジャー
ISO機械状態監視診断技術者（振動） CAT II
岡田一成
ni.com本セッションの概要• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
IT Infrastructure

System of Systems

エッジ

On
Premise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナー

アジェンダ▪ 会社紹介▪ 予知保全の動向と課題▪ 事例紹介▪ まとめ

$12.3億
約50ヶ国で事業を展開
7,500人以上の従業員

年間35,000社以上の顧客と取引

2016年

18%以上を研究開発に投資$1,400

長期に亘る安定した経営

収益（単位：百万USD）$1,200$1,000

$800

$600

$400

$200

$0'87 '88 '89 '90 '91 '92 '93 '94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16

テスト/計測/制御システムの開発を加速し、生産性を向上する、ソフトウェアを中心としたプラットフォーム

ni.comプラットフォームベースのアプローチ
NIのサービスとサポート
他社製ハードウェア

他社製ソフトウェア

WEBサービス

生産性の高いNIの開発ソフトウェア

ARDUINOPYTHONETHERNET

C/C#/.NETUSBThe MathW orks, Inc. SOFTWARE

GPIB

VHDL

シリアルGNU RADIO
その他

NIモジュール式ハードウェア

LXI/VXI
その他

プラットフォームベースのアプローチ
NIのサービスとサポート

アカデミック
全世界で8,000を超える授業

パートナー
1,000社以上のアライアンスパートナー
業界をリードするテクノロジパートナー

Support他社
製ソフトウェ
ア

生産性の高いNIの開発ソフトウェア

NIモジュール式ハードウェア

他社
製
ハードウ
ェ
ア

700人以上のフィールドエンジニア
700人以上のサポートエンジニア
世界各地に50を超える事業所

アドオン
400以上のソフトウェアアドオン
ツールネットワークで500万超のダウンロード

オープンコネクティビティ
10,000以上の計測器/デバイスドライバ
1,000以上のセンサ/モータドライバ

NIエコシステム

NIエコシステム

コミュニティ
300,000人以上のオンラインメンバー
450以上のユーザグループ
9,000を超えるコードサンプル

高い接続性 ～一台に統合することによりシステムがシンプルに～

スマートセンサ

HMIディスプレイ

処理
解析
制御
接続

カメラ

ネットワーク接続

モータドライバとドライブインタフェース

センサ&アクチュエータ

カスタムデジタル

計測器レベルのI/Oモジュール（200種以上）
加速度計▪ 歪みゲージ▪ 抵抗器▪ ロードセル▪ デジタルI/Oとプロトコル▪ マイクロホン▪ バス通信▪

熱電対▪ 4～20 mAの電流ループ▪ ストレージメディア▪ 測温抵抗体（RTD）▪ エンジン制御▪ 工業用ビジョン▪ モーション制御▪

LabVIEWによる各種通信規格への対応

予知保全の動向と課題

ni.comインダストリアルコンシューマ向けInternet of Things

Internet of Things

スマート

スマート

ファクトリー
グリッド

フォン

接続性データ解析マシン

ウェアラブル

TV

シティ
Car

Moor Insights & Strategyの報告書“Segmenting the Internet of Things (IoT)”を元に作成

家電
ホーム

予知保全への期待が高い
生産性向上

80%

生産設備の保守コスト削減

46%

ダウンタイム削減

46%

歩留まり向上

38%

仕掛品削減

38%

技術・技能伝承18%

需要予測の精度向上

17%

マスカスタマイゼーションの実現

12%

売上高の拡大

8%

その他

6%

わからない

「生産性向上」という回答が8割、その次が「生産設備の保守コスト削減」（46％）、「ダウンタイムの削減」(45%)であり、予知保全への期待がわかる

24%

人件費高騰への対応

2%

Q.工場のIoT化で具体的に期待している効果とは？

出典：日経ものづくり2016年6月号、p69を参考に編集

回答数:295

予知保全の対象レベル
工場レベル
プロセスライン
マシンレベル

部品レベル

設備不具合の大半は回転機械の振動問題
振動問題の原因（計790件、1991年～2011年）
建設機械
情報機械

一般機械
10%

2%

3%
往復動機械
4%

交通機械

回転機械

13%

49%

プラント機械
19%

出典：日本機械学会振動工学データベース研究会
www.jsme.or.jp/dmc/Links/vbase/index.html

モータの故障モード (EPRI and IEEE study)
ベアリング
Other
14%
ロータ
ベアリング

9%

41%

ステータ
36%

ステータ

オンライン状態監視とセンサの例
軸振動（近接センサ）

温度測定（温度センサ）（サーモカメラ）

NI製
データ収集装置
軸受振動（加速度/AEセンサ）

回転パルス（近接センサ）回転機械（ポンプの例）

故障頻度は低いがインパクトが大きい設備/部品が予知保全の対象となる
高
スペア部品の在庫増量

設計変更

巡回検査/即時交換

予知保全

故障
頻度

インパクト

大

出典：インダストリアル・ビッグデータ、ジェイ・リー著、ISBN 978-4-526-07553-7、図3-1、 p95 を基に改訂

予知保全システムの課題• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
IT Infrastructure

System of Systems

エッジ

OnPremise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナー

予知保全システムの課題• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
IT Infrastructure

System of Systems

エッジ

OnPremise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナー激増するBig Analog Data ～通常のビッグデータとは異なる特徴を持つ～
TM

業界/ITのデータソース

社会的データソース

ビッグデータエンジニア/研究者のデータソース

Big Analog Data

TM意外と大きいセンサのデータ量
センサの種類

サンプリング速度

データ量

熱電対

1Hz

約1B/秒

加速度センサ10kHz(24bit)

約30kB/秒

AEセンサ

10MHz(14bit)

約17MB/秒

サーモグラフィ（640 x 480 size）

30fps

約18MB/秒

平均で全データの5%しか解析されていない

Source: EMC Digital Universe Study, with data and analysis by IDC, April 2014

エッジコンピューティングによる重要データの抽出が鍵となる
1. 莫大なデータを演算処理し意味のある情報に変換
2. データ管理
無限のアナログデータ

センサ/トランスデューサデータ

STEP 2

STEP 1

重要データの管理

重要データのみを取得∞
エッジベアリングの振動データ（上）と周波数解析結果（下）ベアリングにおける異常検知と原因診断の例～加速度センサを用いた診断例～
診断内容
機構部分

アンバランス、ミスアライメント、軸摩耗、ガタ、据付不良

ベアリング

内輪損傷、外輪損傷、転動体損傷ギア

軸芯ズレ、片当たり、歯の摩耗、波形誤差など

モータ

高周波振動、電源不平衡ファン、ポンプ

圧力脈動、摩耗など

例：ベアリングの損傷診断～計算により損傷部位がわかる～

外輪球数:N

外輪

玉
ピッチ
円
径

内輪:P

玉径:B

f out 

接触角:Θ

玉

fr 

回転数(rpm)
60 Hz

外輪損傷周波数

内輪損傷周波数f in 

内輪

N  B

 1  cos    f r
2  P


N  B

 1  cos    f r
2  P
玉損傷周波数2P  B f ball   1   cos     f r
B   P 

外輪損傷の例
外輪損傷周波数とその整数倍成分が大きく出るのが特徴
ベアリング寸法
外輪損傷周波数90 Hz

180 Hz270 Hz

玉径B11.112 mm

ピッチ径P53.5 mm

玉数N

9接触角Θ

12°

回転速度

1500 rpm (25Hz)

計算結果

0 Hz

スペクトラム

外輪損傷周波数90 Hz

内輪損傷周波数135 Hz

玉損傷周波数

57.5 Hz

500 Hz内輪損傷の例
内輪損傷周波数を基本周波数としたピークが現れ、回転速度分だけ離れて側波帯が表れるのが特徴
ベアリング寸法

内輪損傷周波数135 Hz
回転速度 25 Hz
135+25=160 Hz

玉径B11.112 mm

ピッチ径P53.5 mm

玉数N

9接触角Θ

12°

回転速度

1500 rpm (25Hz)

135-25=105 Hz

計算結果

0 Hz

スペクトラム

200 Hz

外輪損傷周波数90 Hz

内輪損傷周波数135 Hz

玉損傷周波数

57.5 Hz予知保全システムの課題• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
IT Infrastructure

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エッジ

OnPremise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナーサーモグラフィ（静止画・動画）による保全
2台目の装置のベアリング部の温度が高いため、診断が必要だとわかる

出典：ISO/DIS18434-1 Fig C.9

データ数とデータ形式の違いが同期計測と解析を難しくする

センサ

データ数

データ形式

熱電対

1点/秒

数値

加速度センサ

1万点/秒

数値（波形データ）

Webカメラ30フレーム動画

予知保全システムの課題• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
IT Infrastructure

System of Systems

エッジ

OnPremise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナーデータの表示と解析に関して、よく御相談頂くこと▪ Excelだと行数と列数が足りない。加速度センサのデータは、たった1秒でも1万点ある▪ Excelだと動画表示ができない▪ 動画と加速度センサのデータを同時に表示したい▪ 計測器に付属のソフトは、対応センサ以外のデータ表示ができないデモ：データの表示と解析～動画とセンサ信号の同期表示デモ～

IoTは1日にして成らず～現状把握がまだなら、ベースライン計測から始めましょう～

現状把握
（計測）

解析

•

現状把握（ベースライン計測）からスタート•

手動計測で目処がついたら自動化

手動

例：現場担当者を交えた故障モードの確認
例：計測データと熟練エンジニアの保全実施タイミングの比較調査

例：計測データの上昇傾向から保全タイミングを予測
例：マシンラーニングによる寿命予測

自動機械学習を用いた予知保全の概念図～測定の積み重ねで①→②→③が可能。測定をしない限り実現は不可能～
正常稼働中
稼働状況
メンテナンス記録etc.

ベースラインモデル

①異常検知

f(x)

• 分類
• クラスタリング• 異常検知etc.

データ
過去のベースラインデータ

故障モード1
故障モード2

過去のベースラインデータ(故障データを含む）

f(x)
f(x)
f(x)

②原因診断
• 分類 etc.

出展：IMS Center Watchdog Agentの資料を基に作図

③寿命予測
寿命

• 回帰 etc.

f(x)ライフサイクルデータ

異常診断のための基準（ベースラインデータ）をどうするか？

デジタルツインモデル

過去との比較

2年前

現在

出展：IMS Center Watchdog Agentの資料を基に作図

同種との比較

予知保全システムの課題• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
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Premise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナー

予知保全システムに必要な代表的要素
アプリケーション
ITシステム通信ネットワーク• 企業：エンタープライズソフトウェア、機械学習ツール• ユーザ：Webアプリ, スマートフォンアプリ など)• ITサーバ• スイッチ、ルータ、ハブ など• 無線通信(3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi, Bluetooth など)• 有線通信(シリアル、I2C、SPI、 Ethernet、 光ファイバー など)

解析・演算• リアルタイム演算・解析・認識

計測・制御装置• マイコン、産業用コントローラ

センサ• 産業向けのデータサイエンティスト（故障モードへの理解、統計知識 など）• OS• 各種センサ(加速度センサ、カメラ、サーモグラフィなど)

NI Factory IIoTプラットフォーム
MicrosoftAzure

オフィス/サーバセンタ

データ分析企業

システム開発ソフト（機械学習/AI)

WWW
情報システムネットワーク
C/C++, Visual Basic

工場内ネットワーク
プロトコル• Enterpriseソフト• Bosch PPM• OSIsoft PI• NI InsightCM

計測・制御系ネットワーク• データ管理ソフト
産業Ethernet

標準Ethernet

計測/制御用エッジデバイス• NI DIAdem / Data Finder• 計測制御機器システム管理フィールドバス• System Link (NI)

• 機械学習ツール
フィールドバス
センサ, モーション, ビジョン, ロボット

Vision用バス• RapidMiner• ThingWorx Analytics• TensorFlow (Python)• Microsoft Azure• LabVIEW AML Toolkit

NI Partners

工場

工場

事例紹介

ni.comインダストリアルIoTへの取り組み
米Duke Energy社：発電所における機械の予知保全

センサ

モニタリングシステム

プラントサーバー

加速度センサモニタリング＆診断センター

PlantView™
Fleet-Wide Dashboard

温度センサ
CompactRIONI InsightCM™
Enterprise

オイル分析センサ

InStep PRiSM™
Pattern Recognition
GP EtaPRO™
Efficiency Monitoring& Thermal Modeling

サーモグラフィDatabase
Historian
近接プローブ
OSIsoft™ PI
Database
Historianその他

10,000+設備

30,000+センサ

2,000+ノード~60プラントEPRI Fault
Signature
Database

M&Dセンターni.comChina Steelの事例

マシンの状態監視/診断用設備を対象としたIoT技術の開発•••

予期せぬダウンタイムが250時間(2010年）から65時間（2013年）に減少
約3億5000万台湾ドル（約14億円）のコスト削減を達成
優れた予知保全が評価され、世界鉄鋼協会の「Excellence Awards」を受賞

http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-16754

ポンプの予知保全システムの共同開発～NI、Flowserve、PTC、HPE、OSIsoftの協業～▪

データ量の多いセンサデータの収集✓▪

加速度センサ（振動計測）など

IoT による予知保全
リアルタイム監視✓ 異常の検知とアラート✓ 故障の予知/予測/対処✓ データマイニング✓ 機械学習（ML）による過去データの活用✓

ポンプの予知保全システム

ポンプデモのビデオ

ni.comスマートポンプデモにおけるエッジコンピューティングの例

2.5
温度
Flowserveポンプ

圧力流量80HPE Edgeline

LabVIEWとCompactRIO
データ

PTC ThingWorx®

振動OSIsoft® PI System

電力

NI InsightCM™

FLOWSERVE スマートポンプデモ① 統合されたリアルタイム監視、障害予測

Data 1
Control 1

CompactRIO

Data 2Control 2

Condition Monitoring
Predictive Maintenance
Data 3
Deploy 3
Machine Learning② 高度なデータ取得と制御④ 先進的な作業支援
Workmanship information
instruction on shop floor③ 大量な取得データの分析とリアルタイム分析（スコアリング）

MTシステムを用いた異常検出
実際の導入事例••••

音響製品の出荷検査
回転機械の出荷検査
旋盤の予防保全
プラスチック材の品質検査想定される応用例•••

フィルタの目詰まり検査
巻取機のからみ防止
異常の直前にプレス機を停止

https://youtu.be/84fIlnNohcA
出典：弊社ユーザの鈴木真人様の事例です
http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-17543#

MT法デモビデオ

ni.comMTシステムの導入事例

出典：弊社ユーザの鈴木真人様の事例です
http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-17543#

音響製品の出荷検査

旋盤の予防保全

回転機械の出荷検査

プラスチック材の品質検査

複数のセンサデータから異常検出することも可能（Ex. 電圧、電流、振動、温度の４種類を同時にみる）
予知保全で使用される代表的なセンサ
物理量

電圧、電流センサ• 電流クランプセンサ

温度

• 熱電対
• RTD
• サーモグラフィ• サーミスタ• ICセンサ光• 真空管光検出器• 光導電セル音• マイクロフォン

力、圧力、振動• 歪みゲージ• 加速度センサ• ロードセル• AEセンサ

位置（変位）• 近接センサ• ポテンショメータ• 線形可変差動変圧器（LVDT）• ロータリ可変差動変圧器（RVDT）• レゾルバ（回転変圧器）• 光学エンコーダ• ヘッドメータ• 回転流量計• 超音波流量計

流量JAXAのイプシロンロケットにも使用されているMTシステム“ロケットの点検で最も熟練の経験を要するのは、可動ノズルや姿勢制御バルブの駆動電流の波形の診断であり、高度の技術的判断が求められるものである。これには心電図の自動判定にも応用が進められている人工知能技術を活用している。このような技術にも実に様々な種類があるが、イプシロンロ ケットではマハラノビス・タグチ・メソッド （MT法）と呼ばれる手法を用いている。”

引用元： イプシロンロケットの開発と今後の展望 （社団法人日本航空宇宙工業会
平成23年3月会報 第687号, p27）
www.sjac.or.jp/common/pdf/kaihou/201103/20110306.pdf

計測装置内での高速演算処理により人間では不可能な複雑かつ高速な判定が可能に
センサ

計測

特徴抽出

加速度センサ

振動波形データ(10 kHz)

RMS

近接センサ

距離の変化データ(10 kHz)FFT > 最大振幅周波数

熱電対

温度データ
(1 Hz)

FFT > 回転周波数におけるスペクトラム値

サーモグラフィ
電圧計…

サンプルデータ…

電流計…

弊社の得意分野

特徴選択・次元削減
特徴選択・
次 元 削 減アルゴリズム

特徴量

特徴ベク
トル

まとめ：予知保全システムの課題• データ量の増加（エッジコンピューティング)• 各種センサの同期計測①• データの表示・解析

センサ計測時の課題②

Edge Node

センサ計測後の課題
IT Infrastructure

System of Systems

エッジ

On
Premise
OffPremise③

業界を超えた協力体制の必要性• ITシステム• ITとOTとの統合（システムインテグレータの必要性）• 分析パートナー

産業界のデータ分析に御興味のあるデータサイエンティストとの協業は大歓迎です

ni.comQ&Ani.comご意見、ご要望お待ちしております
勉強会開催もWelcomeです

日本ナショナルインスツルメンツ（株）
シニアテクニカルマーケティングマネジャー
岡田一成（おかだかずなり）
kazunari.okada@ni.com

参考：さらに理解を深めて頂くために高確度のセンサ計測を実現するためのテクニカルガイド

CompactDAQシステム
構築ガイド

計測データ保存のベスト
プラクティスインダストリアルIoTの動向

ni.com/gate/gb/GB_EKITENGGUIDEASM/JA

ni.com/f/landing/104/ja/ni.com/f/landing/104/ja/ni.com/gate/gb/GB_EKITIIOT/JA

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