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公開：2024-09-26

キヤノンITSとダイハツディーゼルが非常用発電機の故障予兆検知システム開発、AIと振動データ分析で劣化判定技術を確立

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• キヤノンITSとダイハツディーゼルが実証実験開始
• 非常用発電機の故障予兆検知システムを開発
• AIモデルを用いた振動データ分析で劣化を判定

キヤノンITSとダイハツディーゼルの非常用発電機故障予兆検知システム開発

キヤノンITソリューションズ株式会社とダイハツディーゼル株式会社は、2024年9月25日に非常用発電機の故障予兆検知システムの実証実験開始を発表した。この実験では、振動データとAI技術を用いて発電機の劣化を判定し、故障を事前に予測することを目指している。西東京データセンターの安定稼働のために行われるこの取り組みは、設備の予防保全や点検の効率化につながる可能性がある。^[1]

実証実験の第1段階では、正常な発電機の振動データを学習させたAIモデルを作成し、ダイハツディーゼルから提供された劣化度の大きい発電機のデータを評価した。その結果、劣化度の大きい発電機のデータを正常な発電機のデータと異なると判定する技術を確立することに成功した。この技術は、データセンターの安定運営に大きく貢献する可能性を秘めている。

今後の展開として、評価データと劣化度の大きい発電機のデータとの差異を可視化する技術の開発に着手している。2025年内にはプロトタイプによる故障予兆検知の試験運用を開始する目標を掲げており、将来的には非常用発電機以外の設備への応用も視野に入れている。このシステムの実用化により、データセンターの信頼性向上と保守サービスの差別化が期待される。

非常用発電機故障予兆検知システムの概要

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故障予兆検知システムについて

故障予兆検知システムとは、機器や設備の異常を事前に察知し、故障を未然に防ぐためのシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• センサーやIoT技術を活用したデータ収集
• AI・機械学習による異常パターンの学習と検知
• リアルタイムモニタリングと早期警告機能

キヤノンITSとダイハツディーゼルが開発中の非常用発電機向け故障予兆検知システムは、振動データを活用してAIモデルを構築している。このシステムは、正常な発電機のデータパターンを学習し、異常な振動パターンを検出することで、発電機の劣化や潜在的な故障リスクを早期に特定することが可能になる。データセンターの安定運用に直結する重要な技術となる可能性が高い。

非常用発電機故障予兆検知システムに関する考察

キヤノンITSとダイハツディーゼルが開発中の非常用発電機故障予兆検知システムは、データセンターの安定運用に大きく貢献する可能性を秘めている。特に、予防保全の観点から見ると、突発的な故障による運用停止リスクを大幅に低減できる点が評価できる。また、計画的な保守が可能になることで、運用コストの削減や作業効率の向上にもつながるだろう。

一方で、システムの精度向上や誤検知の防止が今後の課題となる可能性がある。AIモデルの学習データの質と量が重要となるため、より多様な発電機の状態データを収集し、モデルの精度を継続的に向上させる必要があるだろう。また、システムが検知した異常に対する適切な対応手順の確立や、運用者のスキル向上も並行して進める必要がある。

今後は、非常用発電機以外の設備への応用や、他のデータセンター運用事業者との連携による業界標準化なども期待される。さらに、AIの説明可能性を高めることで、検知結果の信頼性向上や、熟練技術者のノウハウのデジタル化・継承にも貢献できる可能性がある。このシステムの進化が、データセンター業界全体の信頼性と効率性の向上につながることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「キヤノンITソリューションズとダイハツディーゼルが非常用発電機の振動データとAI技術を用いた故障予兆検知に関する実証実験を開始 | キヤノンITソリューションズ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000888.000001375.html, (参照 24-09-26).

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