パナソニックの音響・振動分析技術と機械学習を融合。
「音」で現場状況を診断するソリューションです。

音センシングソリューション

概要

設備の状態監視などで、こんなお困りごとはありませんか?

  • 多数のセンサーが必要
  • 人による判断は結果がバラつく
  • センサーの後付け設置が困難
  • 熟練工の後継者が不足

音センシングソリューションが解決します

対象機器が発する音(異音など)をAIで分析・学習することで設備異常などの状態を自動検知。非接触なので設置が容易で、複数個所の監視もマイク一つで可能。人の耳によらない定量的な分析が可能で、熟練工の判断を再現します。

構成はクラウド利用の場合の一例です。
エッジコンピューター単独でのスタンドアロン構成や、モバイル端末での検知・集音処理も可能です。

FEATURE

数多くの音響関連商品で培ってきた音声信号処理技術とディープラーニングを組み合わせ、少量のデータから効率的・高精度に音声識別できるAI学習モデルを実現。独自のノイズ抑圧技術により、騒音下での音監視にも強く、また、現場に最適な形態での提供が可能です。

  • 特長1

    通常時の
    サンプル音のみでOK

    独自の状態推論モデルにより、通常時のサンプルデータから外乱要因や状態種別を推定。少量のサンプルデータでも精度よく状態検出が可能です。

  • 特長2

    騒音環境下でも
    適用可能

    独自のノイズキャンセリング技術を採用。様々な周囲環境音を抑圧できるので、工場などの騒音の大きな現場をはじめ、多種多様な現場で使用可能です。

  • 特長3

    柔軟な
    提供形態

    独自のAIフレームワークにより、プラットフォーム非依存を実現。検出処理も軽量なため、タブレットやスマートフォンなどでも活用できます。

特長1

通常時のサンプル音のみでOK

非通常時のサンプルデータ蓄積が困難なBtoBの現場に適しています。

音声信号処理とディープラーニングを組み合わせた特徴抽出技術で、ターゲットに特化した普遍的な特徴を抽出。パナソニック独自の状態推論モデルを用いることで、環境音などの外乱要因による誤検知を防ぎ、少ないサンプル音で効率よく識別・状態推定を行うことができます。非通常時のサンプルデータ蓄積が困難な生産設備やインフラなどの現場に最適です。

現場で採取したターゲット音サンプルデータに加え、自動生成の類似音とパナソニック保有の環境音データから、ターゲット音に特化した特徴量を抽出。AI学習・状態推論モデルから、人の声や物音、雑踏音などの外乱要因を推定。また、脈動や断続音、軋み音から、ベルト緩みや異物混入、ボルト緩みなどの故障種別を推定します。

特長2

騒音環境下でも適用可能

工場など、周囲騒音の大きな現場でも使用可能です。

複数のマイクを用いた独自のアレイマイク信号処理により、対象音以外の周囲騒音を抑圧します。ノイズ抑圧の実施形態も、目的や現場環境に合わせ最適な方法をご提案します。

環境に応じた3つのノイズ抑圧の実施形態図です。(1)音源近傍と周囲環境集音用に2個のマイク設置:信号処理で周囲環境音を抑圧 (2)音源付近に複数マイク設置:隣接設備の稼働音を抑圧 (3)対象音付近にマイクアレイを設置:目的方向の音を局所的に集音

ノイズ抑制のレベルは環境によって異なります。事前に検証が必要になります。

騒音環境によっては振動センサーを推奨する場合があります。

特長3

柔軟な提供形態

目的や運用方法に合わせた最適な構成をお選びいただけます。

オープンソースソフトウェアを使わない独自のAIフレームワークにより、プラットフォームに依存しないシステムの構築が可能。セキュリティレベルや現場の環境に応じて、クラウドやオンプレミス、パソコンやモバイル端末への搭載など、柔軟にシステムを構築できます。

ローエンド軽量からハイエンド多機能まで、4つの構成例です。(1)モバイル端末搭載:現場での点検業務に最適 (2)PCスタンドアロン:異音の常時監視に最適 (3)オンプレミス:拠点内での遠隔異音監視に最適 (4)クラウド:複数拠点をまたぐ遠隔異音監視に最適

事前に検証が必要になります。

USE CASE

製品検査

従来、製品稼動音の検査業務は、人のスキルや経験に依存し、定量的な品質検査が難しいという課題があります。音センシングソリューションは、判断基準を視覚化することで作業品質の高位平準化を実現します。

従来課題:検査員の聴覚に依存し判断基準が一定でない・熟練工の人材不足・NG要因の推定まではできていない・音の証跡がなくトレースできない。対策:検査ラインに診断用パソコンとマイクを設置、製品の稼働音を定量的に検査し、異音検知をアラート通知。業務改善効果:検査作業品質の高位平準化・育成コストの低減・不具合要因の推定・音のトレーサビリティ

設備の常時監視

設備監視では、重大な故障の発生を従来のセンサー等で検知はできても、発生の速報性が遅いという課題があります。音センシングソリューションは、微細な音の特徴変化を捉えることで故障予兆をアラート。故障の発生をあらかじめ知ることができます。

従来課題:点検作業の属人化・巡回点検による故障発見の遅れ・設備故障による生産停止やロスコスト発生・メンテナンス交換の根拠不足。対策:監視対象箇所に診断用パソコンとマイクを設置、異音検知を遠隔の監視室へアラート通知。業務改善効果:故障診断ノウハウの定量化・故障発生の早期発見・予兆検知による計画的な保守実施・分析ツールによる故障予兆の見える化

設備の巡回点検

巡回点検における、設備の稼働音や打音による診断は、熟練工のスキルや経験に依存し、定量的な判断が難しいという課題があります。音センシングソリューションでは、音の聞きわけの診断基準を視覚化することで点検業務の高位平準化を図ります。

従来課題:熟練工の人材不足・作業者の診断基準のバラツキ・設備不具合によるロスコスト発生・メンテナンス作業の根拠不足。対策:診断用タブレットで集音・分析、故障予兆の度合いをその場で定量的に確認。業務改善効果:育成コストの低減・点検ノウハウの定量化・予兆検知による計画的な保守の実施・分析ツールによる故障予兆の見える化

INSTALLATION PROCESS

現場環境の確認から、最適な検知モデルの選定・チューニング、さらに運用後の保守サポートまで、お客様の「現場」にしっかりと入り込んで、最適なシステム構築をサポートいたします。

Pase0:現場環境確認とモデル選定(集音距離や周囲音の確認・マイク種別選定・ラボ内での簡易評価・検知モデル選定)Pase1:特定フィールドでのモデル検証(検証用モデル生成・動作検証とチューニングによるモデル最適化)Phase2:実運用に向けたシステム化(複数環境での動作検証・システム構成・オペレーション検証)Phase3:運用開始(実運用の開始・保守サポート・レポーティングサービス)

現場環境や運用条件によっては導入いただけない場合があります。

上記プロセスは一例です。お客様ごとに最適なプロセスをご提案いたします。

よくある質問

うるさい環境下でも使用することは可能ですか?
独自のノイズキャンセリング技術を用いることで使用可能な現場は多くございますので、まずはお問い合わせください。
マイク以外のセンサーもサポートしていますか?
お客様の環境やご要望によっては、振動センサーをお勧めすることがあります。
マイクと同様の識別アルゴリズムで対応可能です。
非定常時のサンプルデータの取得が困難な場合も対応可能ですか?
当社は独自の状態推論モデルにより、定常時のサンプルデータのみでも高精度に非定常状態を判別可能です。
※事前に検証が必要になります
非定常状態を更に識別したいのですが可能ですか?
識別したい状態ごとのサンプルデータの提供および、機械学習のためのタグ付け作業を行うことで対応可能です。
識別対象は、製品検査ラインや設備以外でも対応可能ですか?
設備に限らず、音に特徴があれば識別できる可能性がございますのでお問い合わせください。