近年、設備保守業務では、設備や機器の長期稼働に伴う部品の経年劣化などで故障リスクが高まり、ダウンタイムの発生や保守コストの増加が大きな課題になっており、故障発生後の事後保全から予防保全へ移行することが求められている。
一方で、予防保全においては、設備稼働データを取得するためのセンサーの取り付けが必要であることが多く、設備の停止や改造を伴うことから、事業者の負担となるケースがある。また、環境対策の面では、操業に伴い発生する設備や機器の稼働音による敷地境界線での騒音レベルを規制基準値以下にすることはもちろん、近隣への到達音まで考慮したきめ細やかな対応が重要になっている。
このような背景から、非接触センシングによる予防保全や、騒音監視による環境対策の向上を実現するソリューションへのニーズが高まっている。そこで、株式会社日立パワーソリューションズは、非接触で工場や発電所で発生する騒音を常時測定する「リアルタイム騒音監視システム」を提供開始した。主な特長は以下の通り。
- 騒音の多点常時計測と遠隔監視
- 従来は担当者が巡回して測定する必要のあった複数地点での騒音を、常時無人で測定できる。また、測定データは機械学習を適用することで、正常稼働時の騒音と異常時の騒音を自動で識別することができる。これにより、熟練の設備管理者以外には難しいとされてきた設備由来の稼働音の特徴把握が容易になることで、騒音増加の原因特定や音色変化に現れる設備の稼働異常の早期発見を支援する。
- 測定データは、有線または無線LAN経由で遠隔地からリアルタイムに共有可能だ。また、測定データは騒音レベルのトレンド（横軸時間、縦軸騒音レベル）と周波数分析結果のトレンド（横軸時間、縦軸周波数、色合いが音の大きさ）として表示可能であり、音の大きさと音色の変化を可視化する。
- 騒音レベルの大小や、それらの継続時間などの条件を設定してアラートを配信する。画面への警告表示、スマートフォンなどへのメール配信、パトライトの点灯制御などで騒音異常を通知する。
- システムをクラウドで提供するほか、顧客のハードウェアを使ったオンプレミス形式の構成も可能。
事前にシステムに入力した正常時の設備稼働音の周波数情報と機械学習によって、診断対象の設備稼働音（計測）を診断する。機械学習で得られる異常尺度は、設備とは無関係な突発的な周囲騒音によっても増加するが、設備由来の異常音は、一定期間発生して異常尺度が連続して大きな値を示すことから、この尺度の挙動で設備の異常音を検出する。
異常尺度を利用して対象騒音の評価に障害となる音の発生時間帯を識別させることで、突発的な周囲騒音（評価対象外音)）がある中でも正常稼働音の発生状況を効果的に評価することができる。