研究開発された技術紹介

本プロジェクトでは、以下の研究概要に基づいて取り組む。まず、小型無線(MEMS)センサを用いたリアルタイム状態監視が可能なIoTロータリーバルブを開発する。次に、AIリモートメンテナンスシステムの開発においては、遠隔地からリアルタイムで状態を監視できる監視システムを構築し、予兆診断に必要なAI技術を活用した機械学習モデルを開発する。最後に、自己保全機能を搭載したロータリーバルブを開発し、軸封シール性能の比較試験を行い、粉体特性ごとに最適なシール部品を選定する。これにより、最適なシール部品の選定とコストバランスを見極め、川下産業へ提供できる仕組みを構築する。

・IoTロータリバルブの開発
-ロータリーバルブに搭載可能な温度、加速度、距離、圧力、回転数、電流値、6つの小型無線(MEMS)センサを開発。
-低コストロータリーバルブの開発に成功。
・AIリモートメンテナンスシステムの開発
-全ての小型無線センサデータを確認できる情報収集専用制御盤を製作。
-予兆診断用CSVデータ出力ソフトウェアを開発。

2023年　国際粉体工業展（オンライン展示会）出展

IoTロータリーバルブおよびAIリモートメンテナンスシステムを導入することで、事前に異常を察知することができる。これにより、熟練技能者の不足によるメンテナンスの不安を解消し、事後対応による生産ロスを大幅に削減し、全体の生産性向上に寄与する。

アイシン産業社内技術センターに設置した粉体循環試験装置にて連続稼働下における総合検証中。速やかに実証試験を完了させ、機械学習モデル精度の向上と汎化を実施し事業化を目指す。

・独自に開発したロータリーバルブ専用のAI機械学習モデルを採用。
・予兆診断機能に加え、突発的に起こる故障を即時に検知。
・保全活動の省人化に最適。
・クラウドシステムを活用した可視化ソフトウェアでいつでもどこでも利用可能。

アイシン産業では高付加価値製品の原料生産プラントのエンジニアリング案件も年々増加しており、ロータリーバルブ単体での販売だけでなく、エンジニアリングとして提案も推し進める。

様々な粉体の物性によるロータリーバルブの異常データの収集が必要である。そのためには今後様々な川下産業におけるデータ収集とその機械学習が最も重要な課題である。