RAPID機械学習を使用してプラスチック射出成形機の故障予兆を検出
2017年12月13日、住友重機械工業株式会社と日本電気株式会社（以下、NEC）は、AIを用いて産業機械の故障予兆を検出する実証実験（以下、同実証実験）を行い、プラスチック射出成形機（以下、同成形機）から出力されたデータを利用した故障予兆の検出に成功したと発表した。
電動射出成形機では、駆動機構に搭載されたボールねじを計画的にメンテナンスする都合上、故障の予兆を検出することが期待されていた。
実証実験の概要
同実証実験では、同成形機に標準的に搭載されているセンサ群の時系列データを利用し、NECの最先端AI技術群「NEC the WISE」の1つである「RAPID機械学習」（以下、同機械学習）によって、正常である場合と損傷の場合を分析し、両者の差異を検出できるか否かを検証した。
実験の結果、1500あるデータセットを20分程で学習し、正常と損傷のデータを、1データセットあたり0.4秒以内で、高精度で判別できることを確認した。
なお、同機械学習は、ディープラーニング技術により、事前に読み込んだ手本となるデータから傾向を学習して、データの分類・検知・推薦などを高精度に判断できる。
（画像はプレスリリースより）
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住友重機械 新着情報
http://www.shi.co.jp/info/2017/6kgpsq0000003bn0.html