日本NI、データ取得から予知保全まで提案：パートナーとの連携を強化

日本ナショナルインスツルメンツ（日本NI）は、「TECNO-FRONTIER 2018（テクノフロンティア）」で、機械学習による故障予知や異常検知システムなどのデモ展示を行った。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

予知保全の第一歩は、「正しいデータの取得」

　日本ナショナルインスツルメンツ（日本NI）は、「TECNO-FRONTIER 2018（テクノフロンティア）」（2018年4月18〜20日、千葉・幕張メッセ）で、機械学習による故障予知や異常検知システムなどのデモ展示を行った。

　状態監視／故障予測のための統合プラットフォームをデモ展示したコーナーでは、Flowserve製のポンプシステムを活用して、配管内を水が循環する状況をモニタリングすることで異常を監視するデモを行った。この統合プラットフォームを実現するためにNIは、PTCやHewlett Packard Enterprise（HPE）、OSIsoftと連携した。

状態監視／故障予測に向けた統合プラットフォームを活用したデモの模様

　同プラットフォームはNI製のLabVIEWとCompactRIOベースのセンサー計測装置で圧力や流量、温度、振動などのデータをリアルタイムに収集する。これらのデータはHPE製のサーバに伝送され、PTCやOSIsoftのソフトウェアで、機械学習による故障予測やデータの管理を行う。

　「機械学習による異常検知や予知保全を行う上で、その第一歩となるのが正しいデータの取得である」（説明員）という。このため同社は、レファレンスシステム（データ収集デバイス）などを用意した。

　ブースでは、配管システムに設けられたバルブを強制的に半分閉じるデモを行った。システムには流量センサーや加速度センサーが取り付けられており、収集したこれらのデータを解析することでシステムの異常を検知し、作業者に警告を発するとともに、ベアリング／メカニカルシールの交換時期などを診断／表示する。これによって、予期しない装置の破損やダウンタイムの軽減が可能となる。

　もう1つのデモは、イー・アイ・ソル製の可搬型リアルタイム音源可視化装置を活用した「音の見える化」である。32個の小型マイクと1個の小型カメラを搭載した小型マイクロフォンアレイと、CompactRIOベースのデータ入力／演算装置を組み合わせて用いた。データ入力／演算装置は、高速演算が可能なFPGAを搭載している。これにより、毎秒25回の測定が可能となり、突発的な発生音や移動する音なども、取りこぼすことなく収集することができるという。今回の装置は測定分解能が最小1.5cmである。この装置とは別に、測定分解能が最小1cmの製品も用意している。HDDなど小型電子部品の音源発生場所を特定するのに有用だという

可搬型リアルタイム音源可視化装置を活用した「音の見える化」のデモ

　ブースでは、車両の模型を台車上に置き、走行しているようにタイヤを回転させ、その回転音と映像を小型マイクロフォンアレイで収集した。ディスプレイには画像に重ねて、音の発生源と音の強さや広がりを色で分かりやすく表示した。