IoTを活用した故障予測、機械学習とクラウド活用：ヘッドマウントディスプレイによる作業も

東芝情報システムは、2015年11月18〜20日にパシフィコ横浜で開催された「IoT Technology 2015」で、IoTを活用した故障予測サービスなどを展示した。

[庄司智昭，EE Times Japan]

　東芝情報システムは、2015年11月18〜20日にパシフィコ横浜で開催された「IoT Technology 2015」で、同社の技術を活用したIoTによる故障予測サービスを展示した。（関連記事：映像も遅延なし？ Ethernet AVBソリューション）

機械学習とクラウドを活用

　同故障予測サービスは、機器に温度と振動を計測できるセンサーを搭載することで、機器の状態をリアルタイムに把握する。収集されたセンサーデータが機械学習によって分類され、同社のクラウド「dynaCloud」に送られる仕組みだ。

IoTを活用した故障予測サービスの概要 （クリックで拡大） 出典：東芝情報システム

　センサーに取り付ける無線通信は、920MHz/Wi-Fi/Bluetoothなど顧客の要望に応じて構築が可能。機器から収集されたデータがこのような数値だと故障であるというのをあらかじめ学習させておく必要があるが、「故障による機会損失を削減するため、機械の稼働率を向上させることができる。工場にある機器やプリンタなど適用範囲も大きいだろう」（同社）という。故障を予測した際には、メールで担当者に通知してくれる機能も持つ。

左＝「IoT Technology 2015」で展示されていた冷蔵庫の故障予測デモ/右＝「dynaCloud」中継器の画面。故障を検知した場合は、担当者にメールで通知をしてくれる機能も持つ （クリックで拡大）

ヘッドマウントディスプレイによる作業も

　同サービスは、ヘッドマウントディスプレイによるARや画像/音声認識によって、ハンズフリーで作業を行うことも可能にする。冷蔵庫を活用したデモでは、ARを認識する印を見ると、機器の操作方法が表示されるといったサポートが行われていた。

赤い枠で囲っているARを認識する印を見ると、機器の操作方法が表示されるといったサポートが行われる。ヘッドマウントディスプレイは、少々重くサイズも大きいが、安定感がありハンズフリーで作業できることが分かった （クリックで拡大）

ヘッドマウントディスプレイからはARを認識する印を見ると、画像中「手順1：背面のカバーを外す」というようなサポートが行われる （クリックで拡大）

　同サービスは現在展開中であり、「それぞれの部品は今まで展開してきた実績を持っているため、顧客に応じて柔軟に対応を行うことができる」（同社）とした。