[B-15-31] Feasibility Study of Adaptive Sensing System to Field Environmental Changes
Keywords:振動センシング、環境変化、データ変換、オートエンコーダ、異常検知
製造現場では旧来よりOEE(設備統合効率)の観点で現場を可視化し,生産性低下要因究明と改善活動を実施してきたが、昨今では現場設置センサデータをベースにML/AIを活用したアプリ構築によるアプローチが主流となっている。しかし,アプリ導入時に最適化されたML/ALアルゴリズムおよびデータ前処理パラメータによる運用では,センサ設置環境が変化することでアプリ性能が劣化し,SI工数が増大するという課題がある。本研究ではこの課題を解決するため,現場環境変化に起因する時系列(振動)センサデータ変化による分析アルゴリズム等の性能劣化に着目し,システムメンテナンス工数削減を目的として,変化前データで学習したオートエンコーダCNNベースのデータ変換部を導入する方式を検討した。
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