AIで「モノの音」を見える化
従来、工場などの現場では、装置を熟知したベテランが装置の発する音を音調棒などで聞いて装置の異常をいち早く判断していました。NTTデータCCSでは最新のIoTや機械学習・AIの技術を用いて、ITにより音を収集・分析し異常を判断出来る技術（Monone）を提供します。「モノの発信する音（ね）により装置の状態を知る」「医者が検査機器で患者の病気を診察するように、装置のメンテナンス担当者がMononeで装置の異常がわかる」そのようなシステムを目指しています。
Mononeの特長
専用マイク
一般的な空間伝播マイクではノイズキャンセルに手間と労力がかかります。弊社では接触式マイクを開発し、直接対象物に接触させることで、クリアに音を拾うことが出来ます。
正常音のみでモデル作成
装置は、稀にしか異常にならないので、ニューラルネットワークなどの教師データがないと学習出来ない方法は使えません。弊社では教師なし学習による機械学習により、正常時のデータのみでも異常判定が可能なシステムを構築しています。
二つのアルゴリズムを採用
装置の種類が異なれば、発する音の特徴も大きく異なる可能性があります。弊社では検査対象に応じて適した特徴量を選択できるように、変動音解析、FLACの２つの特徴量アルゴリズムを用意しています。
コンサルティングサービス
装置に精通した技術者不足を解消したい！異音検知で不具合発生頻度を低減したい！けど、何をしたらいいのかわからない…。そのような場合に、異音検知導入コンサルタントが音響解析、音響データエンジニアリング、Monone適用検討、レポート作成まで幅広くご支援します。
異音検知の仕組み
正常時の音の音圧(音の大きさ)、周波数より音の特徴量を抽出し、機械学習によりクラスタ分割を含むモデル化を行います。ある音を測定した際に最も適合するクラスタモデルからの乖離値を計算することで正常時の音との乖離を求め、異常を検知します。
用途
Mononeは、以下の用途にお使いいただけます。
Ⅰ.突発的な乖離値の変化から、故障を診断する
Ⅱ.断続的な乖離値の変化から、変化のトレンドを捉える
Ⅲ.連続的な乖離値の傾向から、異常状態の発生を捉える
Ⅳ.一連の動作の乖離値の違いから、個体の差を捉える
実績
出荷検査
出荷検査業務への適用
（モーター）
異音検知をモーター又はモーターを組み込んだ商品の出荷検査業務に適用する事例をご紹介します。
保守点検
巡視点検業務への適用
（プラント）
製油所や化学プラントなど、広大な敷地に設置された設備の巡視点検業務に異音検知を活用する取り組みをご紹介します。
稼働確認
遠隔監視業務への適用
（風力発電）
風力発電機の遠隔監視に関するニーズや課題に対する取り組みをご紹介します。
