異音検知ソリューション Monone®　検査員の聴覚官能検査を代替し、検査の自動化と可視化が可能
株式会社エヌ・ティ・ティ・データCCS

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この製品について

■概要・AI が機械の音を学習し、リアルタイムで異常を検知
・専用マイクで周辺の騒音をカットしダイレクトかつクリアに集音
・スペシャリストのコンサルティングにより最適なAI システムを提案

■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。