　具体的には、外乱やノイズに埋もれた信号から必要な成分だけを取り出す解析技術を応用。設備や機械で発生するさまざまな振動や音響データを、診断や検知に活用する。また、振動から抽出したデータを分析しなくても情報を得られる指標やメッセージをAI（人工知能）プログラミングが提示。さらに、産業機器向けのコントローラービジネスで培った技術を同システムに展開している。

　本システムは、公共交通機関や常時稼働しているインフラ機器の状態監視など、さまざまな用途への展開も可能だ。また、機械の故障を未然に防止しダウンタイムを短縮し、メンテナンスを簡素化。将来的には予兆保守への取り組みなどの付加価値も提供するという。

振動データの見える化システム（クリックで拡大）出典：リコー

「FAニュース」バックナンバー

スマートファクトリーはエッジリッチが鮮明化、カギは「意味あるデータ」
2017年はスマートファクトリー化への取り組みが大きく加速し、実導入レベルでの動きが大きく広がった1年となった。現実的な運用と成果を考えた際にあらためて注目されたのが「エッジリッチ」「エッジヘビー」の重要性である。2018年はAIを含めたエッジ領域の強化がさらに進む見込みだ。
スマートファクトリーがいよいよ現実解へ、期待される「見える化」の先
ドイツのインダストリー4.0がきっかけとなり関心が高まった、IoTを活用したスマートファクトリー化への動きだが、2017年は現実的成果が期待される1年となりそうだ。既に多くの実証成果が発表されているが、2017年は、実導入ベースでの成功事例が生まれることが期待される。
オムロンがなぜセンシングデータの流通市場構築に動くのか
IoTによる製造業のビジネス革新の動きとして「サービス化」への関心が高まっている。その1つの基盤として、IoTによって得られたセンシングデータを流通させる「データマーケット」が注目されている。このデータ流通市場構築にオムロンが乗り出すことを表明。なぜ、オムロンはデータ取引市場に参入するのだろうか。
故障予知は前提、“真の予兆保全”を実現するために必要になるもの
2017年はIoTやAI技術の進展により、大型機械や設備の故障予知や予兆保全への取り組みが加速した1年となった。2018年は故障予知などを前提とした、センシングやデータ管理などが進み、予兆保全に関する各種製品開発やソリューションが数多く登場する見込みだ。
製造業のサービス化、予兆保全は単なる「はじめの一歩」
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。しかし、そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第7回は、前回に引き続き「製造業のサービス化」についてご紹介します。
計画保全と品質保全で工程の信頼性と保全性を目指す
本連載「いまさら聞けないTPM」では、TPM（Total Productive Maintenance）とは何か、そして実際に成果を得るためにどういうことに取り組めばいいかという点を解説する。第4回となる今回は、「TPMの8つの活動（8本柱）」のうち計画保全と品質保全について紹介する。