「いつもと違う」をAIが見つける。センサー異常検知AIシステムの自社開発事例

取り組んだ背景

設備や機器の監視には、多くの現場で共通した悩みがあります。

・監視が人に依存している
「この数値の動きはおかしい」と気づけるのは経験を積んだ担当者だけ。
その人が不在だと監視の質が落ちてしまう

・決まった上限・下限だけでは検知しきれない
温度や圧力は季節や時間帯で自然に上下します。
固定のしきい値で監視すると、夏場や夜間に問題のないアラームが鳴り続け、やがて誰も見なくなる

・逆に、見逃しも起きる
しきい値の範囲内でも「いつもの動きから外れている」変化は異常の予兆であることが少なくありません。
ここは人の目でも拾いづらい領域です

そこで私たちは、「いつもの状態」をAIが自分で学び、そこから外れた動きを教えてくれる仕組みを、実際に動くシステムとして構築できるか検証しました。

実施内容

計測データを送り続けるだけで、AIが自動的にその設備の平常運転を学習し、そこから外れた値を検知して知らせるシステムです。
利用する側から見ると、やることは1つだけです。

センサーの値を送る。以上。
学習のタイミングを指示したり、正常範囲を人が設定したりする必要はありません。
データが貯まってくると自動的に学習が始まり、そのまま監視が続きます。

画面と使い方

現場の担当者が専門知識なしで状況を把握できることを重視し、グラフ中心の画面を用意しました。

• 計測値の推移、AIが予測する正常範囲、異常を検知した箇所を1つのグラフに重ねて表示
• 監視対象の切り替え、表示期間の切り替え（1時間〜30日）
• AIの学習状況（いつ、何件のデータで学習したか）も画面上で確認可能。
• データ量に応じて内部の判定方法を自動的に切り替えるため、データが少ない立ち上げ期から対応可能。

また、すでに社内で使われている監視システムや業務システムと連携できるよう、外部システムから呼び出せる形でも提供しています。

設備・機器のデータ活用をお考えの方へ

• 設備監視が特定の担当者に依存していて、体制として不安がある
• 今あるアラームの誤報が多く、現場で信頼されていない
• センサーやIoT機器のデータは貯まっているが、活かしきれていない

アイソルートでは、こうした課題に対して、お客様の設備・業務データに合わせた異常検知の仕組みをオーダーメイドで開発しています。

「まず何から始めればよいか」の段階からご相談いただけます。