Siemensによって、予知保全はリアルタイム・エッジAIの優位性となっており、ダウンタイムの削減、効率化、産業オートメーションの再構築をもたらしています。

産業オートメーションの世界で、想定外のダウンタイムは「静かな利益の破壊者」です。電子機器の組み立て、自動車の製造、化学処理など、高スループットの生産ラインでは、ほんの数ミリ秒での停止でも、その影響は雪だるま式に拡大し、数時間に及ぶ生産ロス、納品の遅延、高額な残業代を招く可能性があります。業界の調査によると、想定外のダウンタイムのコストは、1分あたり数万ドルにも上ります。競争の激しいグローバル市場において、こうしたコストを許容できるメーカーは存在しません。

リアルタイムの世界のリアクティブモニタリングの限界

従来型の条件監視システムは、過去数十年にわたって有用でしたが、多くの場合、その対応は事前的（プロアクティブ）ではなく事後的（リアクティブ）なものです。データ収集は一般的に、クラウドに流された後に分析されるため、そこにはリアルタイムの対応の妨げとなるレイテンシが発生します。遠隔地や帯域幅に制限のある環境の場合、このようなタイムラグは、パラメーターの微調整ですむか、全面的な生産停止に陥ってしまうかの分かれ目となる可能性があります。

さらに、従来型のシステムは、センサーの定期的な読み取り値や計画的な調査に依存する場合があり、設備障害の前兆となる、瞬時に変化する微細なパフォーマンス異常を見逃すこともあります。データの生成場所での即時的な対策が不可能な場合、メーカーは発生した問題の事後修正のサイクルに陥ります。

Siemensが工場フロアに導入する自己最適化設備

予知保全用の組み込みエッジAIを通じ、Siemensはこうした図式を変えようとしています。最新の生産ラインでは、Armv9ベースのAIセンサーがモーター、コンベア、アクチュエータの振動パターン、温度変動、エネルギー消費量を継続的に監視します。

ベアリングの動作温度が最適範囲を若干上回るなど、システムが異常を検知した場合、センサーはアラートを送るだけではありません。機械のパラメーターをリアルタイムで自動調整することで、モーターを減速させ、ロードバランシングを行い、対象となる冷却サイクルを起動できます。

この結果、以下のような具体的なメリットが実現します。

• 最適なランタイムとロードバランシングによる省エネ化
• エネルギー使用の効率化による二酸化炭素排出量の削減
• プロセスの逸脱をいち早く把握し、廃棄を最小化
• 事前の介入による設備の長寿命化

こうしたシステムは、継続的な学習にも対応します。生成AIモデルをエッジに直接適用することで、Siemensは、部品の欠陥を発生前に予測し、生産の設定を動的に再調整することで、サイクルごと進化する精密製造を実現します。

SiemensとArmテクノロジーによる産業用AIの進化

この機能は、SiemensのMindSphereとIndustrial Edgeのエコシステムにシームレスに適合します。高速制御用のSIMATIC S7-1500 PLCと汎用エッジコンピューティング用のSIMATIC IoT2040のいずれの動作環境でも、工場の資産にAIを直接統合することで、保守チームには以下のメリットが提供されます。

• 高コストな現地出張の回数を削減
• 製品の品質を犠牲にすることなく、ランタイムを最適化
• 総所有コストを削減しつつ、資産を長寿命化

Siemens AGのIC/エレクトロニクス向け研究・事前開発担当バイスプレジデントのHerbert Taucher 氏は、次のように述べています。

「Siemensは、エッジ・アプリケーションでAIの能力を引き出すことに取り組んでいます。Armv9ベースのエッジAIプラットフォームにより、今後はセキュアかつ高性能でエネルギー効率に優れた当社のAIイノベーションのポートフォリオを、産業、スマート・インフラストラクチャ、モビリティの幅広いアプリケーションのお客様すべてに提供できます」

注視すべき重要な運用指標

エッジAIの予知保全を導入するメーカーは、以下の指標を用いて運用上の影響を評価できます。

• アップタイム増加率（%）：可用性の持続的な向上
• 平均故障間隔（MTBF）機器のサービス間隔の延長
• エネルギー効率の向上：生産単位あたりの消費電力の削減
• 想定外の保守チケットの削減：場当たり的な対応を減らし、計画的な最適化へ

ArmとSiemensによる予測インテリジェンスの進化

Siemensのアプローチからは、予知保全がもはや単なるデータサイエンスの課題ではなく、エッジインテリジェンスの機会であることが分かります。Siemensの産業オートメーションの専門知識とArmベースのAIプラットフォームを組み合わせることで、メーカーはリアルタイムの洞察を獲得し、即座に行動を起こし、ピークパフォーマンスでの重要資産の稼働を維持できます。

このイニシアチブは、エッジからエンタープライズまでを対象に、よりスマートかつコネクテッドなシステムを提供するというSiemensの広義のデジタル産業戦略とも合致しています。デジタルソリューションの拡大するエコシステムの一環としてのAIを活用した品質制御は、予知保全から完全自律運用までの次世代の製造基盤を強化するものです。

Armについて

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