機械学習による生産分野における異常検知システムの開発（第3報）

切削加工への適用

抄録

従来のルールベースによる異常検知の限界や，機械学習モデルの構築に必要な教師データとしての異常データの不足などの問題に対する異常検知モデルとして，機械学習（オートエンコーダによる特徴量の自動抽出とLOFによる異常検知）を用いた方法を提案し，実測データへ適用した．工作機械に取り付けたセンサからAE信号や音等を取得し，正常時データのみでモデルを学習し，新規データに対して正常と異常の高精度判別に成功した．