花王様が、BiG EYES™を導入したプラント「レスポンシブル・ケア大賞」を受賞

BiG EYES™は工場／建物のプロセス、設備、製品品質、排水や大気などの環境変数を常時オンラインでモニタリング、いつもと異なる動きを予兆の段階で検知するAIを応用したシステムです。

特長

• 製造業に特化した異常予兆検知システム
• AIによる異常予兆検知アルゴリズムを採用
• 24時間365日オンラインで対象をモニタリング
• 多品種バッチプロセスに対応可能
• 設備状態基準保全（CBM）への活用
• お客さま自身で、容易にシステム構築・維持運用可能
  (ユーザトレーニング、構築サポートをアズビルがご提供）

システム構成

BiG EYES™は、サーバ、ビューア、コンフィギュレータから構成されます。
ビューアは、オンラインリアルタイム監視用のGUIです。異常予兆検知した場合、管理者へ通知します。
コンフィギュレータは、監視機能を構築するためのツールです。
サーバは、制御システムやPIMSなどからOPC通信を用いてデータを収集します。
これらのビックデータを用いて、機械学習による推定モデルの自動生成を行います。

異常予兆検知アルゴリズム

2種類の異なるアルゴリズムで多種多様なものづくり現場の異常予兆検知に対応します。

①　FNNを用いた非線形重回帰分析　(NRAF)

②　DTWを用いた多変量時系列パターン分析　(MTSA)

この2つのアルゴリズムは、アズビル独自技術であり、知財権を有しています。
また、本技術は、2017年にSICE技術賞を受賞しています。

導入効果

• 装置の計画外停止、原材料のロス、納期遅れなどの操業トラブルの未然防止に貢献します。
• 設備の無人遠隔監視や状態基準保全（CBM）を実現し、維持運用コスト低減と稼働率向上に貢献します。
• 製品の品質管理においては、影響因子の発見に効果を発揮します。
• お客さまによる予兆検知モデルの構築を通じて、製造オペレーションや設備保全のノウハウ・技能の伝承が図れます。

導入実績

様々な製造現場にBiG EYES™が採用されており、すでに3000を超える監視モデルが稼働中です。

• 石油精製プラント
• 石油化学プラント
• 苛性ソーダプラント
• 機能性樹脂プラント
• 食品プラント
• 発電プラント
• 廃水処理プラント
• 焼却炉
• 建物（熱源機、空調設備）など

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