最適な異常検知モデルを自動生成する新たなAI技術を開発～異常検知モデルを最適化する作業時間を大幅に短縮、異常データの収集時間がゼロに～

東京エレクトロン デバイス株式会社（横浜市神奈川区、代表取締役社長：徳重 敦之　以下、TED）は、製造設備の異常検知・故障予測による予知保全の実現に向け、正常時の設備の時系列データから最適な異常検知モデルを自動生成する新たなAI技術を開発しました。

■開発の背景

これまで、TEDでは収集した設備の正常状態と異常状態のデータから最適な異常検知モデルや故障診断モデルを開発する作業を自動化する、時系列データ自動分析マシン「CX―M」を提供し製造現場の分析作業を支援してきました。一方で、製造設備によっては異常データ、故障データを短期的に収集することが難しく、データ収集が進捗せずに予知保全システムの構築が不完全に終わるという課題が多くありました。

■技術の概要

今回開発した新たなAI技術は、設備の正常データから想定される多様な異常データを生成し最適な異常検知モデルを自動生成するため、異常データの収集にかかる時間をゼロにします。また、データ分析の専門家が設備の異常データを長期間にわたり複数回取得し、繰り返し行ってきた異常検知モデルの最適化作業は、本技術を用いることで作業時間を大幅に短縮する共に、実際に故障が発生するまで異常検知モデルの効果・精度を検証することができないという課題を解決します。