音を使用した自動異常検出のウェビナー | RealityAI x Prescient Webinars

音を使用した自動異常検出のウェビナー | RealityAI x Prescient Webinars

📑 目次

1. はじめに
2. リアリティ AIについて
3. プレッションデバイスについて
4. リアリティAIの実際の使用例
5. プレッションデバイスとリアリティAIのパートナーシップ
6. リアリティチェックADの紹介
7. アノマリ検出のベストプラクティス
8. 実装上の注意点
9. アノマリ検出の特徴
10. リアリティチェックADのアーキテクチャ
11. プレッションデバイスのコンテナ管理
12. デモの実演
13. まとめ
14. 参考文献

📝 はじめに

お忙しい中、今回のウェビナーにご参加いただきありがとうございます。本日は、「Reality AI」と「Prescision Devices」による自動異常検出のための音声データについて、AIとプレシジョンデバイスの連携について、そしてリアリティチェックADのデモンストレーションを行います。 ウェビナーでは4人のスピーカーが登壇し、最初にリアリティAIとプレシジョンデバイスについて簡単に紹介します。その後、自動異常検出とリアリティチェックADについて詳しく説明し、最後にエンジニアリングチームがライブデモを行います。質疑応答セッションも予定しているので、何かご質問があればお気軽にお聞きください。

📝 リアリティ AIについて

リアリティAIは、組み込まれた産業用IoTシステムでの高度なセンシングを可能にするHaiソフトウェアの提供に特化しています。独自のアプローチにより、高度な信号処理と機械学習の技術を組み合わせて、センサーデータセットからの最適な特徴抽出を実現しています。その結果、ARM Cortex Mシリーズなどの32ビットマイクロコントローラベースのコモディティハードウェアに展開できる程度の軽量かつ効率的な機械学習モデルが得られます。リアリティAIのソフトウェアプラットフォームを活用して、センサー分類や予測モデルを作成し、組み込みデバイスで導入することが可能です。さらに、リアリティAIは、モビリティや産業セグメント向けに、市場に特化したソリューションを提供しています。

📝 プレッションデバイスについて

プレッションデバイスは、インテリジェントなローコードプラットフォームである「Presicion Designer」を提供しており、柔軟なエッジからクラウドまでのデータソリューションの構築をサポートしています。このプラットフォームを使用すると、アイデアからパイロットプロジェクトまでの開発に2週間未満かかることがあります。また、ソリューションは非常にカスタマイズ性があり、24時間以内に実験フェーズでの変更を組み込むことができます。プレッションデバイスは、50社以上の企業の産業IoTプロジェクトに参画し、ハードウェアおよびシステムの経験を持っています。

📝 リアリティAIの実際の使用例

リアリティAIのソフトウェアは、以下のようなさまざまなアプリケーションで使用されています：

1. スマートな自己診断エアコン：コンタクトマイクロフォンを組み込むことで、潜在的な故障を予測し、適切なタイミングでサービスを提供することができます。
2. 車両フリートの健康なタイヤの予測：車輪井戸にアコースティックセンサーを組み込むことで、タイヤの異常を予測し、必要な時にのみサービスを提供することができます。
3. マイニングオペレーションにおけるコンディションモニタリングおよび予測保全：サイクロンやポンプなどの重要な資産の状態を監視し、異常を予測し、適切なサイクルで保守を行うことができます。
4. 製造施設でのアコースティックによる製品の最終テスト：自動車部品の組み立て前にアコースティックテストを実施し、品質保証を行います。

以上が、リアリティAIの具体的な使用例です。さまざまな業界やアプリケーションにおいて、様々な課題の解決に利用されています。

📝 プレッションデバイスとリアリティAIのパートナーシップ

プレッションデバイスとリアリティAIのパートナーシップにより、リアリティチェックADの提供が可能となりました。プレッションデバイスのプラットフォーム「Presicion Designer」を使用し、リアリティAIのソフトウェアを効果的かつ容易にデバイスにデプロイすることができます。このパートナーシップにより、容易にスケーラブルなプロダクション展開が可能となり、顧客のデバイス管理の負担も軽減されます。

📝 リアリティチェックADの紹介

リアリティチェックADは、製造および生産プロセスの設備の自動異常検出のためのフルターンキーソリューションです。アドバンテック、プレシジョンデバイス、そして富士通コンポーネントとのパートナーシップにより開発され、リアリティAIのソフトウェアとハードウェアの統合により、効率的でスケーラブルな自動異常検出を実現しています。リアリティチェックADは、以下のような機能を提供しています：

• リアルタイムで重要な設備の異常を検出する
• 設備の残存寿命を予測し、必要な時にのみサービスをスケジュールする
• 無効な設備をトラッキングし、生産性を向上させる
• 製品が出荷される前の品質保証に使用する

リアリティチェックADは、工場の設備管理や品質保証に革新的なソリューションを提供します。

📝 アノマリ検出のベストプラクティス

アノマリ検出の実装におけるベストプラクティスについて、以下のポイントに留意することが重要です：

1. ヒントやアノマリデータの使用：アノマリデータのトレーニングデータとして、情報のない状態や定期メンテナンス前のデータなどを利用することで、モデルにヒントを与えることができます。
2. データの収集とテストの拡大：制御された環境だけでなく、システムのさまざまな運転条件でデータを収集し、テストを行うことで、偽陽性や偽陰性を排除できます。
3. 適切なセンサーの使用：最適な特徴空間を抽出するために、適切なセンサーの使用が重要です。

これらのポイントを押さえることで、堅牢なアノマリ検出ソリューションを構築することができます。

📝 実装上の注意点

アノマリ検出を実装する際には、以下のような注意点に留意することが重要です：

1. ベースラインの確立：アノマリ検出では、特徴空間内の正常な領域でベースラインを見つけることが重要です。また、既知の異常に対する特徴空間も、ベースラインから十分に離れていることが望ましいです。
2. ヒントやアノマリデータの収集とテスト：データ収集とテストは制限された環境だけではなく、さまざまな運転条件で継続的かつ反復的に行うことが重要です。
3. 適切な計測装置の使用：特定のシナリオに最適なセンサーを選択することが重要です。例えば、爆発防止のためのセンサーや接触できない状況でのセンサーなどがあります。

これらの注意点に留意することで、堅牢で効果的なアノマリ検出ソリューションを実装することができます。

📝 アノマリ検出の特徴

アノマリ検出は、特定のフィーチャスペース内のベースライン正常領域を見つけることで機能します。モデルが正常領域からどれだけ遠いかを示すアノマリスコアを使用して、観測値が正常領域からどれだけ離れているかを判断します。堅牢なアノマリ検出ソリューションを実装する鍵は、適切なフィーチャスペースを見つけることです。

📝 リアリティチェックADのアーキテクチャ

リアリティチェックADのアーキテクチャは以下のようになっています：

1. エッジノード：Advantechの組込みコンピュートデバイスであり、リアリティチェックADソフトウェアがプリロードされています。コンタクトマイクや振動センサなど、さまざまなセンサのオプションを提供しています。
2. リアリティチェックAD：エッジノード上で動作し、リアルタイムでベースラインを学習します。また、リアリティAIツールで学習したモデルをエッジノードにデプロイしてリアルタイムに推論を行います。
3. プレッションデバイスのコンテナ管理：プレッションデバイスのコンテナ管理ソリューションを使用して、デバイスのプロビジョニングと管理を自動化します。拡張性の高いプロダクション展開を容易にするだけでなく、デバイスの管理も簡単に行うことができます。
4. APIの提供：APIを使用してデバイスを管理および統合できます。データの視覚化や分析など、さまざまなシステムとの統合も可能です。

このアーキテクチャにより、リアリティチェックADはスケーラブルで効率的な自動異常検出ソリューションを実現しています。

📝 プレッションデバイスのコンテナ管理

プレッションデバイスのコンテナ管理ソリューションは、Docker ComposeなどのDockerコマンドをサポートしています。デバイス上でイメージのビルドやコンテナの実行、ログの表示などが簡単に行えます。また、ノードレッドを使用しているため、ワイヤーを引くだけでアプリケーションの構築やカスタマイズが可能です。デモの一部としてプレゼンテーションされたコンテナ管理ソリューションのダッシュボードは、単なるテンプレートであり、他のダッシュボードソリューションと統合することもできます。プレッションデバイスは、カスタムなデータ処理パイプラインの構築もサポートしており、インフルックスなどのデータストレージにデータを送信したり、前処理や後処理を行うことも可能です。

📝 デモの実演

今回のデモでは、リアリティAIの「リアリティチェックAD」を使用して、エッジでの自動異常検出を実演しました。デモでは、コンベアベルトの振動データをリアリティチェックADに学習させ、異常を検出する機能をデモンストレーションしました。また、プレッションデバイスのコンテナ管理ソリューションを使用して、エッジデバイスの管理やコンテナの起動を簡単に行うこともできました。

📝 まとめ

本日は、リアリティAIとプレッションデバイスによる自動異常検出のソリューションについてのウェビナーを行いました。リアリティAIのテクノロジーを活用して、さまざまな産業における自動異常検出のニーズに応えることができます。プレッションデバイスのプラットフォーム「Presicion Designer」を使用して、デバイスの管理やコンテナの管理を簡単に行うことができます。どういたしまして。