October 2019

JFEテクノリサーチ株式会社

No.61

データサイエンス 特集号
データベース
生産能力
搬送能力

現象
可視化

操業・生産データの俯瞰（例）

統計手法による分析

設備の稼動状態

分布、ヒストグラム化
相関散布図
クラスター分析・・・

装置A
装置B
装置C

可視化に基づき分析方針決定

生産実績
販売実績

時間当たり生産量

各箇所
在庫量

場内在庫量

適切な検証方針を決定し、最適化アルゴリズム、決定
適化
シミュレーション等より効果検証⇒時間
図１

データサイエンスを活用した操業・生産の検討ステップ

在庫量の適正化による機会損失の防止
倉庫

在庫の最適配置と欠品防止
店舗

デリバリーセンター

店舗
店舗

在庫量⇒

工場

効果検証
PDCA
サイクル

予測在庫減少量

安全在庫⇒時間

図２ 適正在庫配置の検討結果
データサイエンス 特集号

データサイエンスを活用した最適化・シミュレーション技術
Optimization and Simulation Technologies in Data Science▶なぜいまこれが？

▶これがポイント！

企業、工場では、持っている大量でデータサイエンスを活用した操業・生有益な情報があるにもかかわらず、う産の検討ステップを図１に示します。

キャパシティを考慮し、製品の中間在庫配置、生産計画を検証できるツールやシミュレータも作成します。

まく利用されていないため、設備や時企業、工場に蓄積されている数値、最適な操業状態を実現するために、間が効率よく運営されていない場合が文字データから各処理工程での現状のトレードオフの関係や能力の制約、ネッあります。そのため、データサイエン

操業・生産状態を時間軸上で可視化しク工程などを考慮しながら最適な運用

ス技術を用いて、情報をムダなく使用ます。

方法を立案し、シミュレーションで検し、新しいビジネス、生産向上に活かこの可視化されたデータを基にして、証することが重要です。

課題を抽出し分析方針を決定し、目的その効果は、在庫量の変動を定量的

当社ではデータサイエンス技術の専に応じた統計的解析手法（分布、ヒストに可視化でき、関係者の共通認識を高門知識を活用し、ネックが発生していグラム化、相関散布図、クラスター分め、適正在庫による機会損失の防止をすことが期待されています。

る箇所や効率が低下している状況を析など）を選択し、改善に役立つ知見具体的に図れる事となります。お気軽「見える化」し、課題の明示と解決するや発想を見出します（効果検証ＰＤＣＡにご相談下さい。

ための方法や対策を提案し、設備投資サイクル）。

戦略、生産計画の改善につながるご支援をいたします。

具体的な事例として、適正在庫配置の検討結果を図２に示します。操業変動、倉庫やデリバリーセンターの在庫▶お問い合せ先
計測・プロセスソリューション本部 データサイエンスセンター

藤井 聡

sa-fujii@jfe-tec.co.jp

Abnormal Diagnosis Analysis in Data Science

データサイエンス 特集号

データサイエンスを活用した異常診断分析▶ なぜいまこれが？
いままで異常診断は、異常判定ロジックを用いて行われてきており、ロジックの優入力することによって、正常データの当社では、データサイエンスセンター特徴量を自動的に抽出します。その結のデータサイエンティストが高度な果、正常な特徴を記憶した機械学習判

データ分析技術を用いてお客様のビジ別装置は、様々な正常なデータが入力ネス課題を解決いたしますので、お気されても、正常状態を判定することが軽にご相談下さい。

できます。

劣が判定精度と関わるため、専門的な知しかしながら、正常でないデータが識が必要でした。現在では、データサイエ

学習判別装置に入力されると「正常とンスを使って、容易に異常やトラブル見つけ判断することができない」ことから、そ出すことができるようになってきています。

れを「異常」と判定することができます。
当社では、工場、プラントの日々蓄積さ （図２）れている操業データの中から、正常と異常

本例は、時系列デーを判別する設備診断の適切なアルゴリズムタの判別例ですが、こやロジックの選定、開発を提供いたします。の原理を応用して画像▶ これがポイント！にも適用することが可

発生頻度が低い異常や故障データを能です。その場合、大多数収集するのは難しいため、異常デー量に入手可能な正常なタに基づく従来法では、データ数不足状態の製品や部品などから来る正常と異常の境界領域に重なの画像データを用いてりが残るため、誤検知が多くなってし機械学習させることにまいます（図１）。

より、異常部位や汚れ、一方、正常な運転データや製造品の傷などの不良品の判定データは大量に入手することできます。に適用することも可能

まずは、この正常データを機械学習にです。

データサイエンス 特集号▶ お問い合せ先
計測・プロセスソリューション本部 データサイエンスセンター

藤井 聡

sa-fujii@jfe-tec.co.jp

従来のデータ正常/異常判別

機械学習による正常/異常判別

データ

データ

正常 異常

正常

判別しにくい領域

異常正常と異常を上手く分離

図１

図２「正常ではない」

正常／異常の判別イメージ

機械学習を用いた異常判定フロー

Data Pre-processing and Consulting Services for Deep Learning

ディープラーニングのためのデータ前処理サービス、コンサルの提供▶なぜいまこれが？

できることは少なく、データを整える処理（データクレンジング）が重要です。

活かしたビッグデータ処理も提供いた・数値データの場合しておりますので、お気軽にご相談下異なるフォーマットのデータを組合せる場には、ディープラーニングがデータ処理できディープラーニングは、数値データによる推るように異常値、文字列、欠損のデータ部

定モデル作成や画像データによる判別、判分の加工や除去を行います。

定等を高速、高精度に実現することがで・画像データの場合きます。しかしながら、ディープラーニング多数の画像が揃っていてに必要な画像や数値データは、フォーマッも、画像のサイズや解像度トが揃っている正しいデータを用いないと、が異なっている場合には、精度が高い判定や推定を得ることができま

画像サイズや解像度の統一せん。

が必須となります。適切ならに、判定精度が向上するようにアルゴリ

また、画像データは数値ズムのチューニング支援を提供いたします。

データよりも情報量が大き▶これがポイント！

いため、大量な画像データおよびディープラーニング適用事例を図１、図２に示します。
オリジナルデータをそのまま、利用▶お問い合せ先
計測・プロセスソリューション本部 データサイエンスセンター

藤井 聡

sa-fujii@jfe-tec.co.jp

オリジナルデータ
A
0.01
0.03
0.02
9999
0.02
0.03
0.010.02B0.07
0.08
0.13
0.02
0.110.090.130.18

含有成分
CDE
0.51 0.010 0.030
0.40
ND 0.020
0.32 0.020 0.014
0.48 0.001 0.021
0.49 0.024 0.017
0.38 0.022 0.020
0.50 0.013 0.023
0.37 0.015 0.022

強度F
ND 9.20.11 29.6
0.21 20.3
0.13 10.3
0.19 19.6
0.22 29.8
0.16 9.8
0.20 20.7

データクレンジング

チューニング

強度推定例

数値前処理

ディープラーニング
判別モデル

R=0.98

異常値、文字列、欠損のデータセットを除去

画像前処理

筋状 点状 その他

判別例

■トリミング■サイズ統一■画像回転/鏡像処理

特徴量を抽出入力

当 社 は、 高 速 並 列 処 理と GPGPU（General-purpose

2点状その他

デ 筋状

95

3点状

4933タ その他

22962

精度は学習の対象に依存するため、数値を保証するものではありません。

図１

ディープラーニング処理フローの例

セマンティックセグメンテーション例
パソコン

良品/不良品の判定例

電話

では高速な計算処理能力が必要となってきます。

[%]

判定結果
筋状

画像認識を実現するために、を適用する際の画像の最適なサイズ加工、 トリミング、サイズ統一、画像回転/鏡像処理を行います。
欠損データの処理等の前処理サービス、さディープラーニング処理フローの例

さい。

合、データ項目の一部が欠落している場合

従来の回帰式や画像処理判別に比べ、当社ではディープラーニングや機械学習computing on GPU）の豊富な開発経験を画面上の物体判定

ヘルメット

図２

良品

ディープラーニング適用事例

不良品

データサイエンス 特集号

Image Inspection Systems using Artificial Intelligence Technology

AIを利用した画像検査システム▶なぜいまこれが？

外観検査や異物混入検査は、品質のるAI画像検査を行うことで、従来の安検出可能な従来法では検出が難しい異定したルールベースの検査性能を担保物の例を図２に示します。透明度の高いしながら、AIによる異物混入検査を行うビニール片や、可視・近赤外カメラで色ことができます。

彩が類似している糸片をその形状や色維持に欠かせない工程です。しかし、本システムでは、最初に可視カメラと製品の形状が複雑な場合や一様でない当社独自開発の近赤外3波長カメラを併場合、人の目による目視検査に頼る必用して、色彩選別による異物混入の検入をご検討中でしたらお気軽にご相談く要があり、検査工程の導入は大きな負査を行います。これにより、可視カメラ

ださい。

担となります。この工程を自動化する

では同色に写る異物も近赤外領域の波テクノロジーとして、近年急速に技術長特性の違いから検出することが可能革新をしているディープラーニング等です。の人工知能（AI）が注目を集めています。

続けて、２台の高性能GPUを使用して当社ではAIを利用した画像検査シス

ディープラーニングによる異物判定の推テムの開発を行っており、独自に開発論処理を実行しした特殊カメラを使用したシステムや、 ます。これによインライン検査に対応したシステムを り、ルールに記提供しています。

しい人の目の感画像検査システムの構成例

覚に近い検査をAIを利用した画像検査システムの構

画像ボード

近赤外3波長カメラ▶お問い合せ先
計測・プロセスソリューション本部 計測機器開発センター

成瀬 孝史

t-narise@jfe-tec.co.jp

ライン照明
（近赤外）

GPU

異物検出判定GPU

DIOボード

可視カメラ

ビニール片

異物検出信号
ライン照明（可視）

ベルトコンベア
排出機構

同色の異物

40m/minの 速 度成例を図１に示します。本システムは、 で実行することルールベースの画像検査（色彩選別）をAIを利用した画像検査システムの導推論
画像処理制御PC

述することが難▶これがポイント！の配置から異物として検出できます。

40m/min

図１が可能です。

食品

インライン食品異物検査装置への適用例

図２

従来法では判別の難しい異物行うと同時に、ディープラーニングによ本システムでデータサイエンス 特集号

Ontology-based Knowledge Sharing and Systematization

オントロジーによる知識の体系化と共有化▶なぜいまこれが？
AIブームの中でディープラーニングをはじめとした機械学習が注目を集めています。

示します。概念を分類して上位、下位に分類することができます。の包含関係を階層的に示しており、鉄鋼

データサイエンスへの寄与

プロセスの上位には製造プロセスがありオントロジーによって知識体系を整理ます。熱延については、構成要素に分し、データ解析の対象の専門家（上記で解されており、これは分類とは違う意味は圧延の専門家）とデータ解析の専門家

なので赤線で示しています。の意思疎通をしやすくすることにより、これは大量のデータを解析して入力と出力概念に属性を与えることにより、各概解析結果の解釈，評価を容易にし，デーの関係を見出すものです。AIには、この念の意味の違いを明示化する例を図２

タ解析の意義を高めることが可能になりようなデータを与えて学習させるタイに示します。熱延と冷延の区別、単スタます。オントロジー構築に関しては、おプの他に、蓄積した知識を記述して「暗ンドミルとタンデムミルの区別を行うた気軽にご相談下さい。

黙知」
を「形式知」に変えるアプローチがめ、加工温度とスタンド数という属性をあります。

与えています。属性は自由に与えること

第２次AIブームのころ盛んに取り組ができ、例えばロールの数や形状、シフまれたエキスパート・システムもその一トの有無などを与えることにより、さら▶お問い合せ先
計測・プロセスソリューション本部 フェロー

浅野 一哉

ka-asano@jfe-tec.co.jp

つですが、知識獲得の負荷やルールの可読性などの課題があり次第に使われ製造プロセスなくなりました。

鉄鋼プロセス

化学プロセス

熱延

加工プロセス

表面処理プロセス

冷延

それを克服するものとして、知識に加工温度＝高温
高温プロセス

現れる概念やそれらの関係をツリー状に記述し、知識の体系化、共有化を図るオントロジーとよばれる方法が提案されています。
▶これがポイント！

鉄鋼プロセスのオントロジー

圧延プロセス

精錬
コークス炉

焼結

高炉

転炉

加熱炉

図１

鉄鋼プロセスのオントロジーを図１に

3

加工温度＝常温

製鋼プロセス製銑プロセス

圧延プロセス

鋳造
電炉

プレス

連鋳
粗ミル

熱延めっきプロセス

冷延仕上ミル

鉄鋼プロセスのオントロジー

ROT

EGL

単スタンドミル
スタンド数＝１

CGL

タンデムミル
スタンド数≧２

コイラー

図２

属性による各概念の違いの明示化

Topological Optimization Technique for Weight Reduction of Structure

データサイエンス 特集号

構造材の軽量化を実現する
トポロジー最適化技術▶なぜいまこれが？

40%の重量低減が達成できました。

セスをご提案します。具体的には、以当社では、これらの最適化技術を用下の２つのアプローチが可能です。
・パラメトリック最適化：

いた設計支援業務を行っております。
材料試験や計測評価に関するご相談を

板厚・寸法などの設計変数の組み合

自動車を始めとする輸送機械では、燃費向上のための軽量化が、あらゆ含め、お気軽にご相談ください。

わせから最適解を探索する実験計画法の自動化。

▶お問い合せ先る構成部品において追求されています。 ・ノンパラメトリック最適化：
他方、安全性の観点からは、強度部材として一定の剛性・強度が求められま

本稿では、トポロジー最適化の例をと重量が大きくなるため、これらの相図１に示します。図１は、荷重負荷環反する特性を両立させるためには、不境下にある部材について、想定される要な部位を削減しつつ、必要な部位は荷重に対する歪の値が材料の許容値を残す最適化が求められます。また、実超えない範囲で不要な部位を削減する

試験には時間とコストに制約があり、最適化プロセスを示しています。最適

事前にこれらの最適設計案を絞り込む化の進展に伴い、許容歪値に迫る値（赤ことが求められます。

系統で表現）に到達する箇所が発生し▶これがポイント！

ますが、全体に渡って許容歪値は超えないように制約を設けています。

量化を実現するため、従来のトライ＆その結果、初期状態の重量を100%エラーによる設計検討からシミュレーとした重量比で60%の重量においてもションの自動化による形状最適化プロ

許容歪値を超えない歪分布が実現し、～小型ベンチによるモータ効率の測定評価～

a-ogasahara@jfe-tec.co.jp
歪み

初期状態30%軽量化（左上から右下にかけて最適化が進行。
数字は初期状態を100%とする重量比）

今日省エネルギー性能に優れた電気トポロジー最適化のプロセスにおける歪分布と重量の変化

当社では5kW程度以下の小型モータ数）測定のほか、オフベンチで、線間抵に対応した試験ベンチ（図１）を用いて抗・インダクタンス測定など、さらに鉄試験モータを駆動し、効率・トルク特性心単体の磁気特性評価も可能です。などのモータ性能を測定評価します。

本装置により測定した効率マップの▶ これがポイント！

▶ なぜいまこれが？

図１

40%軽量化

Eﬃciency Measurement in Small Motor Test Bench

最新技術紹介

モータの評価技術

小笠原 章

探索。

す。一般的に、剛性を高めようとする

そこで、要求剛性を満たしつつ軽計測・プロセスソリューション本部 ＣＡＥセンター形状（トポロジー）を含めた最適解の一例を図２に示します。他にも、モーモータ形状に合わせたベンチ取付け

タ損失、鉄損、銅損の分離数値化、そ自動車（EV）の開発が世界的に加速化治具を作製、モータを種々の駆動条件れぞれのマップなどの作成、提供も可し、駆動用の大型モータ、種々の小型で回転させ、下記の測定を可能として能です。

モータにも高性能化・高効率化への要います。通電試験では、回転数 最大求がますます強くなっています。その9000rpm、トルク最大5Nm（ギア使用ためEVではモータ効率やトルク性能時10Nm）におけるモータ効率、トルク-の向上が特に重要となり、個々の消費回転数-電流特性、モータ振動、鉄心磁

電力は小さくとも数多く使用される小束波形、電圧波形、電流波形などの測型モータでもモータ単体での効率評価定が可能です。また外部モータ駆動には必須となってきています。モータ効よるロストルク、逆起電力（誘起電圧定

ご興味のある方は、お気軽にご相談下さい。
▶ お問い合せ先
西日本ソリューション本部 倉敷材料評価センター

石田 昌義

ma-ishida@jfe-tec.co.jp

エンコーダ

トルク
メータ

駆動系電気設計など数多くの要因が影

ギア

負荷モータ

響しますが、その影響を明らかにするためにもモータ単体としての性能をまず評価することが求められます。

試験モータ

トルク（Nm）

率には、鉄心・磁石などの電磁気材料、ステータ・ロータなど構造設計、モータ

面板 カップリング治具

図１

小型モータ試験ベンチの外観

図２

高効率

低効率回転数（rpm）

モータ効率マップの一例◆このパンフレットの送付中止、宛名変更は jfetecsalesmarketing@jfe-tec.co.jp へご連絡ください
敏樹
JFE-TEC News 〈 2 0 1 9 〉 発行人／蛭田
発行所／JFEテクノリサーチ株式会社 営業企画部

No.61

2019年10月発行〒100-0004 東京都千代田区大手町2－7－1（JFE商事ビル7F）
0120-643-777
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