既存装置にAIを、ハードの後付けで予知保全が容易に：ルネサスが「SCF 2017」でデモ（1/2 ページ）

ルネサス エレクトロニクスは「システムコントロールフェア（SCF）2017」（2017年11月29日〜12月1日、東京ビッグサイト）で、既存の製造装置に取り付けるだけで、機械学習を活用した予知保全などを行える「AIユニットソリューション」などのデモを行った。

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

既存の装置で、AIによる予知保全ができる

　ルネサス エレクトロニクス（以下、ルネサス）は、2017年11月29日〜12月1日に開催されている「システムコントロールフェア（SCF）2017」（東京ビッグサイト）で、既存の製造装置に取り付けるだけで、AI（人工知能）を活用した予知保全などを実現できる「AIユニットソリューション」のデモを行った。

　AIユニットソリューションは、ルネサスが2017年11月27日に発表したばかりの製品だ（関連記事：ルネサス、古い装置でもAIが使えるソリューション）。「AIユニット」と呼ぶハードウェアを開発するためのリファレンスデザインと、それを駆動するためのソフトウェアで構成される。

「AIユニットソリューション」の概要 出典：ルネサス エレクトロニクス（クリックで拡大）

　AIユニットは、ネットワークにつながるインタフェースと、温度センサーや振動センサーなど、製造装置の情報を取得するためのセンサーを取り付けるインタフェースを備えている。リファレンスデザインを使うことで、産業機器メーカーはAIユニットを簡単に開発することができる。既にアドバンテックと明電舎が、リファレンスデザインを使ってAIユニットを開発していて、SCFのルネサスブースに展示されている。

ルネサスのブースで参考展示している、アドバンテックと明電舎のAIユニット。「RZ/T1」ベースのプロセッサを使っている（クリックで拡大）

　ソフトウェアとしては、FFT（高速フーリエ変換）やフィルター処理などセンサーデータを加工するためのプログラムや、機械学習フレームワーク「Caffe」「TensorFlow」で作成した学習済みモデルをAIユニットに組み込むためのソフトウェア、学習済みモデルを使って計算を行うプログラムなどが含まれる。

　AIユニットソリューションにより、既存の装置にAIユニットを取り付けるだけで、センサーデータの収集からデータ加工、AIアルゴリズム実行、実行の結果に応じた後処理（アラーム出力など）ができるようになる。

　ルネサスは、同社の主要製造拠点である那珂工場（茨城県ひたちなか市）で、AIユニットソリューションを使った異常検知の実証実験を行った。ルネサスによれば、AIユニットの試作機を製造装置に取り付け、機械学習による分析を行うことで、異常検知の精度を6倍以上に高めることができたという。「半年間で約5億円に相当する改善効果が得られた」（ルネサス）という。

左＝AIユニットソリューションのデモ。赤い矢印で示しているのがAIユニット（試作機）／右＝ウエハー搬送ロボットの振動をセンサーでモニタリングし、あらかじめ設定したしきい値を超えたら「異常値」と判定するようになっている（クリックで拡大）