東京エレクトロン デバイスは、人工知能(AI)を活用して工場設備の状態を監視する予知保全プラットフォーム「CX-D」を発売した(図1、ニュースリリース)。予知保全に必要なデータ収集から可視化、変化監視、状態診断、通知までの機能を集約しており、システムの構築や運用にかかる負担を減らせる。

図1:「CX-D」の導入イメージ
(出所:東京エレクトロン デバイス)
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 接続した各種PLC(Programmable Logic Controller)やセンサーからデータを収集して保存し、監視用ダッシュボード上で可視化する。「OPC UA」や「Modbus」、「ORiN」、「EtherCAT」などでの接続が可能。CSVファイルの取り込みやコマンドの取り込みにも対応する。Webブラウザー経由で閲覧できるダッシュボードは、監視対象の設備ごとに簡単な画面操作で作成できるという。

 通常の稼働状態を学習し、設備の稼働状態の変化を「警告指数」として検知するAI技術を実装している。AIが稼働状態のデータを学習し、変化検知の基準を自動で生成するとともに随時監視して変化を警告指数で表示する。変化や異常を検知したときは、警告灯をつけたり作業者に電子メールを送信したりして知らせる。

 複数設備の同時監視が可能(図2)。さらに、判別モデル自動生成マシン「CX-M」(関連記事)と連携させ、CX-Mで生成した診断基準(推論モデル)をCX-D上で実行すれば、より精度の高い診断が可能になるという。

 きょう体の外形寸法は、幅39.5×奥行き200×高さ165mm。汎用的な機能や仕組みを1つにまとめたCX-Dを導入することで、工場内で完結した状態監視システムを運用できる。システムの構築・運用に必要な技術が社内にない、コストと時間の負担が大きいといった理由から状態監視システムを導入していなかった企業でも、容易に状態監視を実現できるとしている。

図2:システム構成例
(出所:東京エレクトロン デバイス)
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