ibaPDAとibaHD-Serverを活用したAIトレーニング

鋼板の製造において、故障や異常をタイムリーに検知することは非常に重要です。特に冷間圧延工程では、故障や突発的な中断がストリップ破断を引き起こし、大きなダウンタイムやコストにつながる可能性があります。しかし、実際にはストリップ破断を早期に察知し、その原因を診断するのは非常に困難です。

こうした異常を早期に検知するためには、信頼性の高い継続的なプロセスデータの記録と分析が不可欠です。たとえば電圧、電流、トルクなどのプロセスデータを高解像度で記録・評価・解釈する必要があります。ただし、鋼板の製造中に発生するデータ量は膨大です。この分析作業を自動化し、日々高まる要件に対応するため、とある製鉄メーカーでは人工知能（AI）を活用した革新的なアプローチを採用しています。

時系列AIのプロバイダーであるFalkonry社の機械学習ソリューションは、過去のプロセスデータでトレーニングされており、運転中の製造ラインをリアルタイムで監視し、ストリップ破断の兆候を早期に検知できるようになっています。このAIモデルに必要な高解像度データを容易に取得できたのは、ibaシステムのおかげでした。

■ビジネス上の利点

・プロセスの逸脱を迅速に検知

・製品品質の向上

・突発的なダウンタイムの削減

■技術の概要

ibaPDAにより、製造工程全体で生成されるデータが高周波でシームレスに記録されます。これらのデータはibaHDヒストリアンサーバーに書き込まれて長期保存され、AIモデルの学習ベースとなります。これにより、人工知能は過去の生産サイクル、関連するプロセスデータ、特定の事象について包括的な情報を得ることができます。

AIはこの分析を通じてパターンを学習し、今後発生し得る逸脱に備えることが可能になります。これにより製鉄メーカーは、異常を正確かつ確実に予測し、タイムリーに対応することができ、ストリップ破断による損失を回避し、ダウンタイムを最小限に抑え、全体的な生産効率を向上させることが可能になります。

「ibaシステムの高解像度データにより、AIを確実にトレーニングすることができます。これにより、製品の品質と生産設備の稼働率が向上します。」―ニック・マース　iba Benelux BVセールスエンジニア