サービス紹介

AI&Bigdata

AI&Bigdata

大規模データの利活用からリアルタイム装置波形データ監視解析まで

クラウドコンピューティングとマシンラーニング・ディープラーニングの発達により、大量のデータを容易に蓄積し、それをもとに様々な意思決定を行うことができるようになってきました。

BIGDATA

ネクストウェアでは、長年にわたり様々な製造業のお客様と、データ収集システムや収集したデータを各種業務にフィードバック&フィードフォワードするシステムを構築してきました。

たとえば装置産業でのビッグデータ解析システムでは、製造工程に取り付けられた大量のセンサー群の情報を集約し、柔軟に解析することができるプラットフォームを提供しています。取り扱うデータ量は、テラバイト級になり、ペタバイトクラスのデータハンドリングが目前になってまいりました。

ネクストウェアでは、ビッグデータ構築に関し、経験豊かなコンサルタントやエンジニアがお客様の課題解決をサポートします。

AI

ビッグデータに蓄積されたデータを利活用するための手段としてAI分野への応用を行っています。AIや人工知能と聞くと、まるですべてを手品や魔法のように解決してしまうイメージがありますが、実際のビジネスシーンにおけるシステム構築においては、むしろ子育てのような観察力・忍耐力・集中力を必要とします。

すなわち、ビジネスの現場では、人間が持っている曖昧なノウハウを画像認識、音声認識といった認識に関する技術と、ビッグデータを使い、ひとつずつ解決してゆくシステム構築が求められます。

ネクストウェアでは、ビッグデータの構築経験などをもとに、AI導入のコンサルティングからシステム構築、導入後の運用支援までをサポートいたします。

今後は顔認証機能等と連動させエンタテインメント領域にも、AI技術を取り入れたソリューションを提供してゆく予定です。

リアルタイム装置波形データ監視解析

AI・機械学習エンジンによる生産性最大化ソリューションをご提供致します。 工場などで発生するリアルタイム波形データを監視・解析するツールの一つとして、WDD/TDX を使用して います。

WDD/TDX の特徴を以下に示します。

  • 装置、製造工程の詳細な IPO 情報を取り扱いながら、”数十倍もの優位な区間統計量を創出”
  • 装置の内部状態を可視化させ、波形の特徴を踏まえた異常検出、異常予測の監視環境を提供
  • 1マイクロ秒単位のデータ解析にも耐える高速処理
  • 機械学習エンジンによる製造品質(良品空間)のモデル化を実現

AI

具体的には、以下のような業務改善に寄与する仕組みを実現します。

  • 多変量SPC監視の実現   : MSPC(Multivariate Statistical Process Control)
  • 異常検知&分類の実現    : FDC(Fault Detection & Classification)
  • リアルタイム条件制御の実現 : APC(Advanced Process Control)

Wave Data Display(WDD)により複数波形をタンデムにリアルタイム描画します。これにより着目箇所を洞察し、監視モデルを検討することができます。しかも、1マイクロ秒単位のデータ取得と分析に耐える性能を持つので、振動波形など秒間 100万ポイントの取得を必要とするニーズにも応えることができます。

高速性能を満たす業界唯一の開発プラットフォームとしてNational Instruments社の LabVIEW を採用しており、リアルタイム監視解析、装置へのリアルタイムフィードバック(APC)のプラットフォームとして使用することができます。

波形データ抽出機能が充実しており、豊富な監視パラメータを導き出すことができます。たとえば、波形の区間切り出し、重ねあわせ評価、区間統計量算出など、視える・使えるデータに加工することができ、装置から実際に取得されるデータ項目の数十倍~数百倍もの豊富な生きた変数を抽出することが簡単にできます。

スタンダード波形からのガードバンド監視など、きめ細かな波形監視機能を持ち、予測(回帰)、異常判定(判別)、変量次元圧縮まで多変量監視をフルファンクションに提供しているので、製造工程で発生する多変量(多要因)な製造問題を解くことが可能になります。

装置・要素技術開発フェーズ~装置やプロセスの瞬間立ち上げに向けて以下のような項目が可能になります。

  • (1) 装置の異常発生の前兆となるバラつきの検出
  • (2) 装置の正常範囲内であるバラつき幅の見極め
  • (3) 装置の変動因子や制御因子(重要パラメータ)の見極めと2次加工抽出

あるいは、中量・量産フェーズ~工程の安定性確保、工程能力の改善に向けては、以下のような項目が可能になります。

  • (1) 装置異常の早期検出
  • (2) 装置セットアップ後の状態確認
  • (3) 装置間差の解析とBKM(best Known Method)の展開
  • (4) 装置保守の効率化。故障予測による不良品発生防止と予防保全
  • (5) 装置内部の稼働状態を詳細に把握することでスループット改善計画

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