巡回点検等の中で装置音を担当者が直接確認して故障前に異常有無を判断してきたが、今ではそのノウハウを持つ者が少なくなってきており、設備異常発生後の対応となることが多く、生産量低下や生産停止を防ぐには至っていない。本事業では、設備異常の発見遅延リスクを低減することを目的に、可聴域外を含む設備音を取得・蓄積し ディープラーニング 等の新規技術を用いて解析する異常検知モデルを構築した。既存の検知方法に比べ数日前に検知できる可能性を確認し、目標としていた10分以上前の検知を達成した。

URL　:　https://www.nedo.go.jp/library/seika/shosai_201906/20190000000390.html

• 業種分類
• インフラ（電気・ガス・熱供給・水道業）

• 製品分類
• マネジメント

• サービス分類
• 教育・コンサルタント

• 対応地域
• 東京

• 日付
• 2018年度報告

• リリース日
• 2019/11/01