Hmcommと岡本工業、AI異音検知プラットフォームを応用した「多軸自動盤におけるドリル折損検知」システムの開発を開始

これまで岡本工業株式会社では、精密金属加工事業で使用する多軸自動旋盤機のドリル破損について、振動検知や画像検出などの複数の取り組みで解決しようとしていたが、期待通りの効果が発揮されなかった。

Hmcomm株式会社と岡本工業は共同で、精密金属加工事業で使用する多軸自動旋盤機のドリル破損を検知する方法として、HmcommのAI異音検知プラットフォーム「FAST-D（Flexible Anomaly Sound Training and Detection）」を採用し、自社内導入を目的とした開発を開始した。

併せて、金属加工業におけるドリル破損による不良品発生リスクを未然に防ぐAI異音検知とIoTを活用した画期的なセンシングシステムとして、課題を抱える金属加工業に向け販売を行うための共同開発を開始する。

FAST-Dは「AI異音検知」の学習モデルの作成や、再学習、管理を行うことが出来るクラウドサービスである。通常は、学習モデルの作成やメンテナンスはAIリサーチャーによって行われるが、FAST-Dを用いることで自動的に実施することが可能となる。

また、AI異音検知とは、機械やモノ、生物が正常稼働している場合の音と、異常な状態になっている場合の発する音を機械学習させることで、安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知などに役立てる技術である。

人が音を聞いて正常か異常かを判断する場合は、判断基準があいまいでバラツキが発生するケースや、熟練の技が必要になるなどの課題があるが、異音検知により人手によらない定量的な分析が可能となる。また、音による異音検知は、工場インフラの異常検知、機械音検知、非破壊検査をはじめとして、足音や防犯、ヒトの発する音や動物の鳴き声など、幅広い業種・業態で利用することが可能だ。

今回、ドリル折損に用いる多軸自動盤は、水や工業用油が大量にかかる過酷な環境にも拘わらず、Hmcommのノイズ処理技術や音響処理技術を用いることで有用なデータを入手することができた。