機械学習を用いた物流搬送システムの性状判定技術に関する基礎的検討

摘要

近年，物流業界において，eコマース関連の物品配送に関連するローコスト化が求められており，予期せぬ不具合によって発生するイレギュラーな点検作業等に起因するコスト増が課題となっている.このような経済的損失を防ぐためには，物流搬送システムの異常に関する予兆検知技術が重要である.既存の予兆検知技術では，振動や音などの物理量をセンサで検知し，あらかじめ設定された閾値に対する出力レベルの相対的なレベル差からその稼働状態を判定する方法が見られる.一方，機器の稼働時において生じる振動レベルだけでなく，その周波数特性の変化を観測することにより，その系の異常に関する予兆を検知できる可能性がある.本検討では，物流設備の稼働時に生じる振動の周波数特性に着目し，稼働性状の判定に関する基礎的な検討を行った.