With/Postコロナ時代を見据え，生産現場における労働時間の増加やテレワーク率の低下の一因となっている生産設備の管理技術へのIoT活用による人レス化を進めるため研究を行いました。本研究では，既設の大型油圧プレス設備を対象に，設備の故障・異常の判定やその発生時期を予測する技術を，機械学習アルゴリズムを活用して構築し，稼働設備に適用してその有用性を実地検証しました。これまでの研究により，設備の状態の取得と異常発生時の通知システムを構築したため，そこで蓄積した情報と機械学習アルゴリズムを活用し，既に使用されて長期間経過した設備においても故障と異常を発見・予見して通知することができるシステムづくりを目指して開発を行いました。

研究紹介動画

【発表実績】
大型油圧プレス機用自動故障診断・予知システムの開発
藤木俊, 寺島修, 川原啓司, 稲場清明
日本機械学会北陸信越支部 第58期総会・講演会 2021年3月6日

機械学習モデルを活用した大型油圧プレス機の故障診断・予知手法に関する研究
藤木俊, 寺島修, 川原啓司, 稲場清明
日本機械学会 北陸信越支部学生会 第 50 回学生員卒業研究発表講演会 2021年3月5日

県内企業における生産・製造活動の高効率化に貢献する工場内稼働設備の無人・高精度予知保全技術の開発
寺島修, 藤木俊, 森崎稜磨
富山県立大学研究協力会 リエゾンサポータ交流会 2020年11月18日

高効率な生産活動を実現する工場内生産設備の自動高精度予知保全技術の開発
寺島修, 藤木俊, 森崎稜磨
経営者向けIoT・AIチャレンジ塾 2020年8月19日

【研究論文】
Study on the machine-learning based system for detecting abnormal pressure drops in hydraulic press machines
Naoyuki Takeda, Zhe Li, Koki Shige, Osamu Terashima
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2024年1月17日

【受賞】
2025年・マザック財団・優秀論文表彰