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新たなエネルギーシステム構築に向けた発電・送電技術

高度保守サービスに貢献する
予兆診断システム
Anomaly Detection System for Advanced Maintenance Services

鈴木 忠志

野田 統治郎Suzuki Tadashi

Noda Tojiro

渋谷 久恵

鈴木 英明

Shibuya Hisae

Suzuki Hideaki

予兆診断システムは，保守サービスのノウハウとデータマイニング技信頼性の高い稼働を実現することができる。
株式会社日立パワーソリューションズは，保守サービスムとして開発したものである。このシステムを活用することで，従来の高度化をめざし，ビッグデータの中から有意な情報を取は専門知識を有する技術者が必要だった設備状態診断の自動化がり出すデータマイニング技術を駆使し，機器の平常時と違可能となる。また，高い確度で予兆を検出することにより，生産設う状態への変化を事前に把握することを目的とした予兆診備の予定外停止による損失の回避や稼働率の向上が期待できる。

断システム「HiPAMPS」（Hitachi Power Anomaly Measure

さらに，設備状態に合わせた適切な保守を行うことで保守管理の手Pick-up System）を開発した。

間やコストを低減できる。このシステムの適用範囲を広げることにここでは，ビッグデータを活用した予兆診断システムのガスエンジン小型発電設備（図 1 参照）への適用事例と，よって，高度保守サービスの実現が期待できる。

今後の応用展開について述べる。
1. はじめに最近の ICT（Information and Communication Technology）

2. 予兆診断システムの機能技術の進歩で，膨大な運転記録データやセンサーデータを開発した予兆診断システムでは，温度，圧力，回転数な容易に保存できるようになり，多くの機器・システムにおどの数十種のセンサー信号を自動収集して，データベースいてこれらのログデータが保存されている。しかし，多くに格納後，「リモートモニタリング機能」と「データマイニの場合，これらの蓄積された電子データは有効活用されてング機能」の 2 つの機能を用いて自動的に診断処理を実行いないのが現状である。蓄積された多量のデータ（ビッグする。診断結果は，各設備を状態ごとに色分けした一覧画データ）の中には，その機器・システムのさまざまな情報面を用いて保守サービス員に伝えることができる（図 2が包含されており，これらを有効活用することで，機器の参照）。

状態変化やトラブルを事前に把握することが可能となり，リモートモニタリング機能は，経験・知識を基に，設備から収集したセンサー信号に対して上下限しきい値，変化量判定を設定し，状態変化を検知する物理ベースの診断機能である。この判定は，単一センサーごとに異常検出しきい値を設定する。センサー信号と判定しきい値が 1 対 1 に対応するため，発生する異常・故障の説明がしやすいという利点があるが，複数センサー信号が要因となる状態変化の検知は難しい。また，季節変動や設備の設置環境の違いがある場合，それら条件ごとの設定が必要となる。さらに，故障項目が多い場合などは，それぞれ発生頻度も異なるこ

図1│ガスエンジン小型発電設備
オフィス・病院・ショッピングモールなどに設置されており，発電出力は，300 kW〜2,400 kWのタイプがある。

Vol.95 No.12 828–829とから，必ずしも最適な設定値を決定できるとは限らない。故障名称が同じでも，故障発生までのプロセス・原因

新たなエネルギーシステム構築に向けた発電・送電技術

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術を組み合わせ，機器の状態変化に応じて適切な診断を行うシステ

（1）診断結果まとめ表示

センサー表示
（2）

グラフ表示
（3）

計測値と正常状態の波形

状態変化に対する各センサーの影響度合を順位表示

設備の状態を一覧表示

変化度合の波形

正常時との比較表示

センサーの順位表示

図2│診断結果表示から状態確認
設備のさまざまな状態を色によって表現することで，ユーザーが視覚的に把握できる。

が異なる場合があり，故障項目ごとに一意に設定値を決めしたいデータと学習した正常データ群との差異を指標とることができないという難しさもある。

し，正常（いつもと同じ）か，異常（いつもと違う）かを判

一方，データマイニング機能は，統計的に基準点となる断する。

正常な状態データを学習し，統計データ空間における測定開発した診断エンジンは，ノンパラメトリクック手法で点と基準点との距離に応じて設備の状態変化を検知する，あるため，センサーデータの統計的な制限を受けにくい。

事例ベースの診断機能である。データマイニング機能はリ

例えば MT（Mahalanobis Taguchi）法の場合には，センサーモートモニタリング機能よりも高感度なため，早期に状態データが正規分布であることが適用条件となるが，ここで変化を検知できると考えられるが，複雑なセンサー信号の採用した診断エンジンはデータ分布に影響されにくい。ま相関関係から導き出される診断結果は，原因を説明づける

た，アルゴリズムはモデルレスであるため，機器・システことが難しいという課題があった。このシステムでは，状ムの稼働状態が大きく変動する場合でも，遷移した状態ご態変化を検出した際，影響を与えているセンサー信号を順とにモデル構築やシュミレーションする必要がなく柔軟に位づけて出力することで，状態監視および原因解析の補助対応できる。

を行うことができるように工夫をしている。

さらに，監視したい機器・システムや検出したい異常内容の特徴に合わせて 2 種類の診断エンジンを使い分けるこ

2.1 構成・概要とで，最適なシステム構築が可能となる。

予兆診断システムは，設備からのセンサー信号データを受け取るデータ収集部（既設の収集機構があれば流用可能）と，収集したデータを格納するデータ格納部，そして，格現地

収集・蓄積

診断処理

結果表示

納されているデータに対し解析を行う診断処理部と診断結果を出力する表示部から成る（図 3 参照）。

リモートモニタリング

今回対象とした設備では，大規模な計算機システムを必ずしも必要としないため，収集・診断・格納の 3 つの役割

現地

収集

DB
データマイニングを持たせたコンピュータで全システムを構築した。

反映（アルゴリズム）
2.2 診断エンジン

診断結果表示連続異常検知の学習データ 対象を注意監視
格納

学習データ
選択

マイニング
保守情報

技 術，
「ベ ク ト ル 量 子 化 法（ VQC：Vector QuantizationClustering）」と「局 所 部 分 空 間 法（LSC：Local Sub-spaceClassifier）」を採用している（図 4 参照）。いずれの診断エンジンも，正常状態のセンサーデータを機械学習し，監視2013.12

DB

保守情報登録

登録

定期メンテナンス
作業計画

DB

予兆診断アルゴリズムには，2 つのデータマイニング

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診断結果表示
異常検知サイトの監視
しきい値の調整注：略語説明 DB（Database）

図3│予兆診断システム概要
予兆診断システムは，データ収集・格納，診断処理，結果表示を提供し，状態変化の早期発見を行い原因推定の支援を行う。

診断エンジン

クラスタ（類似データの集合）

センサー1

センサーN

学習値（正常値） 測定値

影響度

異常度グラフ

異常度

ベクトル量子化法を用い，設備正常時に計測したデータを類似データ
事前に学習データを作成し，これと比較するごとにグルーピングして，高速に診断する技術
ことで，Sensor X

稼働データ

（1）
VQC（ベクトル量子化法）

10月22日対策
10月11日予兆検出（年／月／日／時分秒）

異常度＝距離d
正常データ

診断データ
センサー2

（2）
LSC（局所部分空間法）

図5│予兆検知事例
監視対象が多い場合，人手では全センサーそれぞれのチェックは非常に困難である。予兆診断システムは，自動的に機器のいつもと違う状態を診断し，影響を与えたセンサーを監視員に知らせることができる。

局所部分空間法を用い，設備正常時に計測したデータから類似デー状態変化の激しい設備監視でも，精度をタを探索・比較することで，保つことが可能な診断技術
センサー1

異常測度＝距離d部分空間トリップ前に対応

q：診断データ

稼働データ
自動収集

b：最近点

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センサーN

現地対応準備・FE表示 ・部品確保

検出k：近傍学習データ

報告

センサー2
＊診断データのk：近傍学習データを用いて部分空間を作成し，部分空間上の最近点を計算
注：略語説明 VQC（Vector Quantization Clustering），LSC（Local Sub-space Classifier）

定刻チェック

専門家による判断

注：略語説明 FE（Field Engineer）

図4│データマイニングアルゴリズム

図6│予兆診断システムの運用設備の稼働状態，センサー信号の動きから最適な診断アルゴリズムを選択しシステムへの組み込みを行う。

予兆診断システムの結果を日々チェックすることで，事後対応から事前対応が可能となる。

3. システム評価・運用

予兆診断システム運用前のトラブル対応は，故障発生後日立パワーソリューションズの大沼工場（茨城県日立市）の事後保全対応であったが，この場合現地に派遣するでは，全国に設置されているガスエンジン小型発電設備のフィールドエンジニアの予定調整や交換部品の確保に時遠隔監視を行っている。システムの評価は，これら監視対間を要するなどして，設備稼働率に影響を及ぼすことも象の中の約 100 台に対し試験的に適用して有効性の確認をあった。

行った。現在は 120 台に拡大し，30 秒周期で計測した約

現在のガスエンジン小型発電設備の保守サービス形態は30 種類のセンサー信号を日々診断している。データマイ大きく変化した。このシステムを運用することで，設備のニング機能によって，実際に予兆検知した事例を紹介する

予兆診断結果を定常的に監視できるようになったためであ（図 5 参照）。

る。具体的には，日々，システムの診断結果の確認を行い，この事例は，10 月 11 日から予兆が検知され始め，それ専門家による判断を加味し，保守対応の必要性や適切な対以降，異常度は上昇し続けている。異常検知期間のセン応時期を検討することで，すべてではないが故障発生前のサー信号を解析した結果，同図に示すように，異常に対し設 備 の 状 態 に 合 わ せ た 保 守（CBM：Condition Basedて Sensor Ⅹ の寄与度が最も高く，予兆診断システムは，Maintenance）の実現と，交換部品の適正確保が可能となっこの測定値の低下を捉えていることが分かった。その後，た（図 6 参照）
。また，設備の状態を可視化することがで設備の経過監視を行い，22 日に部品交換を実施した。対きるようになったことで，保守サービス担当者の意識も変策実施しない場合，Sensor Ⅹの低下傾向から，3 日程度で化し，日々収集されるデータが有効活用されている。

トリップ（突然停止）していたと推測され，専門家の視点からも，約 10 日前からの予兆検知に成功しているという評価を得ている。

4. 予兆診断システムの応用展開

予兆診断システムでは，日々の機器・システムの稼働状

Vol.95 No.12 830–831

新たなエネルギーシステム構築に向けた発電・送電技術39

態をセンサーデータによって「正常（いつもと同じ）」か，「異予兆診断システムではこれらの課題を解決するのに大き常（いつもと違う）」かを異常測度の指標に基づきモニターく貢献するとともに，保守したときの情報（異常を示した（見える化）することから，さまざまな課題解決に活用でセンサー種別・故障原因・交換部品・処置内容）を保守情きる（図 7 参照）。

報データベースに蓄積することで，過去と同様な予兆を検（1）計画外停止の防止における課題知した場合の対応ガイダンスの提供（推定原因・交換部品（a）保守契約を締結し設備の保全に努めており，定期メ候補・処置内容）が可能となる。これによって保守業務のンテナンスを実施しているが，メンテナンス周期と交換効率向上を図るとともに，交換による消耗部品管理に基づ部品が適切か不明である。

く最適な部品発注在庫管理，不良多発箇所，部品の特定に（b）時間や労力をかけて生産調整を行い，定期メンテナよる改修・改善対策に必要な情報など，さらなるデータマンスを実施したが，故障・調整不備を見逃し，メンテナイニング（有効なデータ抽出）の活用も期待できる。

ンス直後に突然停止してしまった。
（c）早い時期に故障に気がついていたら，軽微な部品交換だけで修理できた。

5. おわりに

ここでは，ビッグデータを活用した予兆診断システムの（d）設備の状態が分からず，いつ停止してしまうか，不ガスエンジン小型発電設備への適用事例と，今後の適用範安な心理状態で日々作業を送っている。

囲拡大について述べた。

（2）収集データの有効活用における課題

今 後 は， こ の シ ス テ ム と 高 度 保 守 技 術 を 生 か し て，（a）重要設備であることから，稼働データ・センサーデーO&M（Operation and Maintenance）サービスビジネスのタを収集しているが，収集したことだけで安心してしま拡大を推進していく。さらに，この予兆診断システムを活い活用していない。

用し，広範囲にわたって高度保守サービスが実現できると（b）解析方法が分からない。

考える。

（c）人手で解析しており，作業者の負担が大きい。
（d）事故発生時に原因解析として活用しているが，予防保全に活用できていない。
（3）技術伝承と品質の確保における課題（a）設備の点検・故障検知は経験豊富なベテラン運転員

参考文献
1） 渋谷，外：予兆診断のためのリモートモニタリング基準設定支援技術，日本機械学会動力・エネルギー技術シンポジウム講演論文集，16，pp.43〜46（2011.6）
2） 鈴木，外：産業安全を支える異常検知技術―データマイニングの活用による設備保守―，電子情報通信学会誌，Vol.94，pp.305〜309（2011.4）
3） 野田，外：高度予兆診断システムの開発，日本機械学会動力・エネルギー技術シンポジウム講演論文集，16，pp.39〜42（2011.6）に頼っており，技術の伝承が進んでいない。
（b）異常判断は個人の力量に任せるしかない。

執筆者紹介（c）担当設備以外の異常判断ができない。

鈴木 忠志（d）誤ったパラメータ・条件を入力したことに気がつかず生産を開始し，大量に不良品を生産してしまった。

1988年株式会社日立パワーソリューションズ入社，情報制御事業統括本部 システム開発本部 情報設備エンジニアリング部 所属
現在，高度保守・予兆診断のシステム開発に従事（e）同じ生産プロセスにもかかわらず不良品が発生してしまう。

野田 統治郎2007年株式会社日立パワーソリューションズ入社，情報制御事業統括本部 システム開発本部 情報設備エンジニアリング部 所属
現在，高度保守・予兆診断のシステム開発に従事

全センサーから稼働データ
自動収集

正常データ

渋谷 久恵

1987年日立製作所入社，横浜研究所 生産技術研究センタ 検査システム研究部 所属

分析
自動分類

現在，異常検知・診断技術の研究に従事
博士（情報科学）

異常を検知

精密工学会会員，電気学会会員，画像電子学会会員

診断するデータ

現場の機械・設備

鈴木 英明

設備補修などのために技術者を派遣

1994年日立製作所入社，日立研究所 情報制御研究センタ スマー
トシステム研究部 所属
現在，異常検知システムの研究開発に従事
人口知能学会会員

図7│重要設備の計画外停止の回避
日々収集・解析されるデータを用い，いつもと違う状態を確認することで定期保全を待たずに対応することが可能となる。

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