AI技術を活用した故障予兆検知：キヤノンITソリューションズとダイハツディーゼル、非常用発電機の振動データを用いた実証実験開始
AI技術による非常用発電機の故障予兆検知、実証実験開始
キヤノンITソリューションズとダイハツディーゼルは、西東京データセンターの非常用発電機の振動データを用いて、AI技術による故障予兆検知の実証実験を開始した。データセンターは日々、設備の予防保全や点検に取り組んでいるが、故障による冗長性の低下や復旧のための突発的な対応などの運営上の課題がある。故障予兆の検知が可能になれば、計画的な対応が可能となり、より安定した運営が可能となる。
この記事の要約
- キヤノンITソリューションズとダイハツディーゼル、非常用発電機の振動データを用いたAI技術の実証実験開始。
- データセンター運営の課題として、設備の故障による冗長性の低下や突発的な復旧対応がある。
- 故障予兆の検知により、計画的な対応・安定した運営が期待される。
キヤノンマーケティングジャパングループのキヤノンITソリューションズ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：金澤 明、以下キヤノンITS）は、ダイハツディーゼル株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：堀田 佳伸、以下、ダイハツディーゼル）と協業し、非常用発電機の故障予兆検知システムの実用化に向けた実証実験を開始しました。その第１段階として、振動データとAI技術を用いた故障予兆検知の基本的な技術を確立しました。
西東京データセンター
発電機外観
■背景
キヤノンITSは、自社が保有する西東京データセンターの安定稼働のため日々設備の予防保全や点検に取り組んでいます。しかし、設備の故障をゼロにすることは困難であり、故障による冗長性の低下や、復旧のための突発的な対応や要員確保が必要となるなど運営上の課題が存在します。故障予兆の検知が可能になれば計画的な対処ができ、より安定したデータセンター運営の実現につながります。
■実施内容
今回の実証実験では、キヤノンITSが西東京データセンターで使用している正常な発電機の振動データを学習させたAIモデルを作成しました。発電機を供給するダイハツディーゼルから提供された劣化度の大きい発電機の振動データを、作成したAIモデルに評価させました。
■第１段階の成果と今後の方針
検証を重ねた結果、劣化度の大きい発電機のデータを入力した際に正常な発電機のデータとは異なると判定する技術を確立しました。現在は次の段階として、評価データと劣化度の大きい発電機のデータとの差異を可視化する技術の開発に着手しています。
今後は、この可視化技術にダイハツディーゼルのノウハウを取り入れ、発電機の劣化要因の特定や劣化度合いの判断が可能となる技術開発を進め、プロトタイプによる故障予兆検知の試験運用を2025年内に開始する目標としています。最終的に、キヤノンITSは非常用発電機以外の設備への応用を図り、データセンターのさらなる信頼性向上をめざします。また、ダイハツディーゼルは、発電機の信頼性向上および保守サービスの他社との差別化につなげていきます。
●一般の方のお問い合わせ先 ：ＩＴサービス営業本部ＩＴサービス事業企画部
03-6701-3513（直通）
●西東京データセンターホームページ ：https://www.canon-its.co.jp/products/idc_west_tokyo/
●ニュースリリースホームページ：https://canon.jp/newsrelease
