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S.H.AHN(アン・スンフン)教授

開発されたシステムを活用した装備モニタリング事例

2021.08.02 10:15
ソウル大学校の工科大学は機械工学部のS.H.AHN(アン・スンフン)教授チームが音で複数台の装備状態をリアルタイムで同時にモニタリングする、
製造工程モニタリングシステムを開発したと今月の2日に発表した。

今度、開発されたセンシングシステムは工場内に設置された1台のマイクを通じてLog Mel-Scale Spectrograms(ログ・メルスペクトログラム)方式で
音を２次元に変換し、人工知能(AI)人工ニューラルネットワークの一種類である、
Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)を利用し認知するシステムである。
当システムは騒音が厳しい実際の工場環境内で複数台の装備の音を同時に追跡することが可能で、
特定装備の動きを統制して学習に必要なデータを取る既存の仕組みとは異なる、
装備の日常の作動音を組合せて学習に必要なデータを確保できる特徴がある。
第1著者であるソウル大学校機械工学部のJ.S.KIM(キム・ジス)博士は「普通、装備内にセンサーを付けて一つの装備だけをモニタリングする
今までの仕組みとは違って、当該システムは複数台の装備を外部から同時にモニタリングすることを目指している」とし、
「高い耐ノイズ性で実環境で適用可能な強みがある」と説明した。

責任著者であるソウル大学校機械工学部のS.H.AHN教授は、
「一般的に中小企業ではコスト問題でセンサーを設置していなかった従来の製造装備の作動時間をモニタリングできる技術」とし、
「適切なコストでスマートファクトリーの要素を構築できる新しい方案になれると期待している」と適用方向を提示した。

一方、この研究は韓国研究財団・科学技術情報通信部の「韓国－ドイツの知能型製造システム研究室」事業の支援で推進されて、
Journal of Manufacturing Systems(ジャーナル・オブ・ マニュファクチュアリングシステムズ)に
「Sound-based remote real-time multi-device operational monitoring system using a CNN, Journal of Manufacturing Systems
(CNNを用いたサウンド基盤の遠隔リアルタイム多重機器運用モニタリングシステム)」というタイトルで今年の１月の掲載された。

このシステムは現在、韓国内中小企業の様々な製造環境と工程に適用されている。

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