LIXIL、工場設備の不具合発生を予測するAIアルゴリズムを全工場に導入へ

　住宅設備大手のLIXILが全工場への導入を計画するのは、設備保全のためのAI（人工知能）アルゴリズム。製造設備の不具合を予測し突発的な故障による生産停止を防止することで、工場全体の稼働効率を高めるのが目的だ。AIアルゴリズムは工場のシステムに組み込み、現場担当者が予防保全に利用する。

　モデルケースとしてこのほど、同社のインテリア製造の主力拠点である福島LIXIL製作所（福島県須賀川市）での利用を開始した。熟練作業者の経験と判断力に頼る保守体制から、AI技術を使った自動化に転換する。

　導入したAIアルゴリズムでは、設備の運転ログや、過去の点検履歴、異常時のセンサーデータなどを基にした機械学習（ML：Machine Learning）による予測モデルによって設備ごとの不具合発生確率を算出する。モデル開発に使用したデータは、福島LIXIL製作所が持つ26の生産ラインで稼働する合計100台以上の製造設備から取得した。

　AIアルゴリズムの開発は、データ解析と機械学習を手掛けるJDSCが、既存システムとの連携を含め支援した。今後は、対象設備を拡大しながら、収集する履歴データの精度や網羅性を高め、AIアルゴリズムの予測精度向上を目指す。

　LIXIL 須賀川工場 工場長の青木 和彦 氏は「JDSCが保有するデータ活用の技術と知見を取り入れることで、現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速し、高品質な製品の安定供給につなげたい」とする。