[3M2-GS-10u] AI application

11:15 AM - 11:30 AM JST(2:15 AM - 2:30 AM UTC)

[3M2-GS-10u-02] Introducing Multimodal Explainable AI into a Potential Anomaly prediction for MOC Inspection~ Construction of Potential Anomaly Classifier and Validation of Correlation with Obvious Anomaly~

〇Takafumi Suga¹, Junichi Nakai¹, Kenji Asano¹, Satoshi Wakamatsu¹, Nobuyuki Honda¹ (1. ADVICS CO.,LTD.)

Keywords:

Classification,Anomaly prediction,Clustering

弊社では, 主力製品であるMotor on Caliper（MOC）を題材にDX推進に向けた研究開発を行っている. 特に, 製造工程の性能検査において, 現状の仕組みでは捉えられていない潜在的異常や異常の兆候の発見に向けて, 人工知能技術の導入に取り組んでいる. 先行研究(nakai, FIT2025)により時系列データを処理することで, 潜在的異常を検知, 分類する手法が提案されている. しかし抽出されたさまざまな種別の潜在的異常は, どの異常要因と紐づくかまでは確認できていなかった. そこで本研究ではクラスタリングを用いて潜在的異常の波形パターンにあたり付けし, それを教師データとして使用することでパターンごとに分類するAIを作成した. 作成したAIを用いて実際の異常品の推移との相関を確認し, 潜在的異常を分類可能であることを検証した.