Naivyは、このような作業サポートに加えて「設備異常の言語化」も行える。昨今、AIを活用した設備の異常検知や予知保全のソリューションは増えているが、現場からは「単に異常が起きていると知らせるだけでなく、どうしてそのように判断したのかも教えてほしい」という声が多かったという。
これに対して日立は、多種多様な音源を事前学習させた基盤モデルを構築した。これによって、設備の動作音を「金属が削れ合う音」というように自然言語で表現できる。ここに正常時の設備動作音を登録すると、異音の事前学習なしで異音かどうかが判断可能になり、「判断の根拠」を合わせて示す異常検知ソリューションが実現する。現場で蓄積した過去の故障時のデータなどを登録するとさらに精度を高められるという。
「これまで熟練者の耳に頼っていた異常検知のノウハウが、Naivyを介せば簡単に継承できる」(ブース説明員)
ブースで展示した例では、異常時の音を「背後にカエルが鳴いているような異音が含まれてる」と表現。過去の記録と照らし合わせて「ファンが詰まっている可能性がある」と指摘し、フィルター点検を行うよう推奨していた。
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