設備リアルタイム監視

かんでんエンジニアリング（大阪市北区、野田正信社長）は電気設備の工事や点検、管理などの業務を手がける。人工知能（ＡＩ）を活用し、異音を検知することで工場やインフラ設備などに設置された装置や機器の異常を早期に発見し、事故の予防につなげられる監視システムを開発。３月からシステムの販売を始めた。計画外の停止で多額の損失が発生するデータセンターや工場、発電所などを保有する企業への導入を見込む。

公共施設や工場などの監視は関連する装置や機器の異常を映像で確認する手法が主流。だが人による目視が前提で、異常を見逃す恐れがある。さらに異常に気付くのは映像確認後のため、リアルタイムでの検知が難しい。

そこで同社は音に着目した。情報通信事業部情報通信統括部技術・営業グループの森口正浩マネジャーは「発電所やビルなどで音の情報は多い。異常の前触れを予知する方法として使えるのでは」と考え、開発に着手。ＡＩで音をリアルタイムに監視できるシステムを開発した。

使用前の下準備として、対象エリアの通常音をマイクなどの集音装置で集め、音データを教師データとしてＡＩに学習させる。集めた大量の音データを基に、事前学習にない音が現場で出た場合、ＡＩはその音を異音として検出する。検出された音データは解析用サーバーに送られ、既存の監視システムや保守担当者に異常を知らせる警告やメールなどが届く仕組みだ。解析用サーバー１台につき集音装置１５台までつなぎ解析できる。

異音と判定された音が装置や機器の異常ではなく環境音と後で分かる場合もある。今後その音を異音として検知しないようＡＩに学習させ異音の検知精度を高められる。森口マネジャーは「お客さんにシステムを育ててもらう」と解説する。

システムの活用事例も出てきた。同社は大阪市水道局と共同で、音監視システムを活用し水道施設の運転支援の研究を４月に開始。同水道局では施設の運転監視を一元化し、事故発生時に素早く対応できる集中管理システムを構築している。システム導入で遠隔地での設備異常の検知に貢献し、少人数での運転管理体制が可能になると期待される。

異音判定の高精度化が今後の課題。森口マネジャーは「音や画像、圧力、においなど五感に対応する複数のセンサーで得られたデータを組み合わせた監視システムを構築したい」とシステムの高度化を見据えている。（大阪・冨井哲雄）