异常早期検知システムJ-dscom®｜麻豆视频スチール新卒採用サイト

Question - 1

本プロジェクトで、
それぞれが果たされた役割を
教えてください。

横仓: 本プロジェクトの発端は2016年顷にまで遡ります。当时、当社は製造プロセスへの滨颁罢活用を重点施策として掲げ、その构想のひとつとしてデータサイエンス技术を用いた设备异常予兆検知システムの开発を企図していました。しかし、製造设备の各种计测データを分析し、异常の予兆を早期発见するには、ビッグデータに関する优れた知见が求められます。そこに新入社员として颯爽と登场したのが松下さんでした。
松下: 私はそれまで大学の研究員として、加速器を用いた基礎物理の研究をしていました。鉄鋼業とは無縁の世界ですが、ビッグデータの取り扱いには慣れていました。そこで、入社と同時に研究开発段階にあった本プロジェクトに参画。製鉄工場のビッグデータの中から、設備の異常に関わる“関係性”を見出す数理モデルの開発を担当しました。2018年にJ-dscom®のプロトタイプが完成しましたが、想定通りの効果を発揮するかどうかは実際に試してみなくてはわかりません。そこでまず試験的に倉敷の熱延工場にシステムを導入することを決定。その実装を担当してくれたのが辻さんです。
辻: 闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;は、工场设备内のさまざまなデータを収集?分析し、异常の予兆をカラーマップで表示するものです。そのため、まずデータを収集?集约するネットワークを作る必要があります。また、数理モデルが正常値との差を検知しても、製鉄所の设备にはそれぞれ癖があり、设置されて数十年以上稼働しているものもあるため、必ずしも异常の予兆を示しているとは限りません。异常検知した际には、操业?设备?制御?研究と连携して原因を调査し、误検知?过検知の场合は、松下さんと协力しながらモデルや异常度の调整を都度行いました。つまり闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;を现実に即したものにするためのチューニングですね。
横仓: したがって、松下さんは闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;の生みの亲。松下さんが0から1を创り出さなければ本プロジェクトは存在しませんでした。そして、それを工场に実装し、チューニングを重ねて実用化させた辻さんは育ての亲に当たります。で、私が何をしていたかと言えば、后方支援です。闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;の全社的な展开に向け、関係各所の理解を深め、プロジェクト推进のための环境整备に努めました。
辻: 製造現場経験もお持ちの横仓さんが推進役となってくれたことで、現場はずいぶん助かりました。新たにサーバを導入する際の予算申請などもとてもスムーズに進みました。
松下: そうですね。横仓さんは私が知らないところで関係者に根回しして、多くの人を巻き込んでプロジェクトを加速、拡大させてくれました。間違いなくプロジェクト推進の立役者です。

Question - 2

それぞれの役割において、
もっとも苦労したことを
教えてください。

横仓: 闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;は仓敷の热延工场で効果が确认できたことから、2019年より全社的に展开を进めることになりました。しかし、データサイエンスを活用した业界初のシステムだったため、その有用性を操业?保全部门に理解してもらうのが大変だったんです。本システムはチューニングに时间を要するため、その间の操业?保全部门の协力が不可欠です。そこでシステムの有用性を解説した资料を配布するなど、関係各所への理解を深めてもらう工夫を凝らしました。
辻: 私の场合はやはりチューニングですね。最初に闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;を稼働したときは、カラーマップが异常を示す真っ赤に染まりましたから。そこでどんなデータを使って异常予兆を検知したかを调べ、调整していくわけですが、閾値を上げて异常を検知できなくなっては问题外です。微妙な调整を重ねた末、异常を検知した际に、関连部署と原因调査を行い、実际に设备に异常があったときは、ようやく真価を発挥できたと感无量でした。
松下: プロジェクトの目的が、“异常を検知するシステムの开発”であるため、当然、开発者は生产设备や操业への理解があることが前提となります。ところが、私の场合は入社直后にプロジェクトに参画したので、当然の前提がありませんでした。设备操业への理解不足から、当时は周りの関係者が自分のレベルに合わせて话をしてくれるような状态で、それがもっとも苦労したというか、心苦しかった点です。大きな変化があったのは、入社1年后に约半年间、製鉄所の勤务を経験した时です。製造现场が抱える课题、そしてエンジニアがそれを解决してく様子を间近で共有できたことは、异常検知技术に携わる自分にとって贵重な経験となりました。

Question - 3

本プロジェクトの
社会的な意义、
社会に与える価値とは
どのようなものでしょう？

辻: 鉄钢业は歴史のある产业で、伝统的な装置产业だと思われがちです。しかし、日本の鉄钢业がグローバルな竞争に胜ち抜いていくためには、最新のデータサイエンス活用が不可欠な时代に入りました。闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;は、鉄钢业界初の异常予兆検知システムであり、データサイエンスの活用の本格的な时代を切り拓くものです。その社会的意义はとても高いものだと自负しています。
松下: 日本ではインフラの老朽化対策が大きな课题となっています。製鉄所の设备についても同様で、生产设备を健全に保ち、安定操业を维持していくためには、本プロジェクトのように人工知能やデータ解析技术を活用した异常予兆検知技术の高度化を进めていかなければなりません。労働人口が缩小していく社会においても最新の技术を駆使し、こうした课题の解决につなげていくことが重要と感じています。
横仓: 社会的意义についてはお二人が话してくれたので、もう少し身近な“価値”を绍介すると、闯-诲蝉肠辞尘&谤别驳;は熟练の职人が保有していた技术?ノウハウの担保にもなります。例えば钢板を薄く延ばす工程には数百台のモーターが利用されていますが、これまでは棒で叩いた音で异常を検知していました。労働人口が减少する中で、そうした职人技をいつまで継承できるのか。本システムは属人的な技术?ノウハウを汎用化させます。また予兆监视による计画的なメンテナンスや业务计画の実现することで、设备异常発生を防止することは、24时间365日稼动する工场の働き方改革という意味でも、大きな価値があると考えています。

Question - 4

本プロジェクトを踏まえ、
今后の目标や挑戦したいことを教えてください。

辻: 現状のJ-dscom®の運用は、異常予兆を検知したら、関連部署とその原因を調査して対応にあたっています。今後は予兆検知精度を向上させ、原因推定、対策アクションまで教えることができるようにしたいです。また、DXで工場の安定操業を実現することは必須課題ですから、これからは工場のCPS（Cyber-Physical System）案件にも積極的に関わっていきたいと考えています。
横仓: 私は、全地区?全工场がもつ大量のデータのリモートアクセスやダウンロードによるデータサイエンス技术开発の効率向上、远隔集中监视?运転室统合による生产性向上に向けた、全社ネットワークシステムの刷新に挑戦したいですね。そして将来的には社内で开発したデータサイエンス技术やシステムを、社外へサブスクする仕组みも构筑してみたいと考えています。
松下: 本プロジェクトでは、研究开発から実機実装、全社展開までの一連の流れを経験することができました。またその中でデータ分析技術をはじめ、ネットワークやデータインフラ整備まで幅広い経験をすることができました。それは私の大きな強みになっていると感じています。今後は、幅広い課題に対処できる「データサイエンスの万事屋」をめざしたいですね。