K4 Digital

CASE-1

  • 事例2
    巡視点検高度自動化システム
  • 業務上の課題
    電力の安全・安定供給実現のために、現在発電所当直員が日次で設備巡視を行い五感を用いて点検を行っているが、設備が多岐にわたること、将来的に高齢化により技術者が不足することへの対応として、効率化と技術継承が必要な状況
  • デジタル化で目指す姿
    巡視点検業務のうち、「感知」と「気づき」を得る初期プロセスをロボットや分析モデルにより代替することでマンパワー削減を実現する
  • 使用したデータ
    カメラ画像データ（可視光、サーモカメラ）、音声データ（集音マイク）
  • 課題へのアプローチ
    AIを活用し、ロボットが収集したデータを基に各設備の運転状況を診断するプログラムを開発
    ー 正常状態と異常状態の変化を検出し、対象物の正常/異常の学習により漏油や蒸気漏れなどの異常検知機能を実現
    ー サーモカメラの対象監視箇所における温度変化をとらえるモデルを構築し、異常検知機能を実現
    ー 集音マイクにより物の落下、設備故障などの音の変化をとらえるモデルを構築し、異常検知機能を実現
  • 参照プレスリリース
    https://www.kepco.co.jp/corporate/pr/2020/pdf/0825_1j_01.pdf

  • 薬品漏れ（模擬）を検知した写真
    ※ロボットで撮影

    油漏れ（模擬）を検知した写真
    ※ロボットではなく、固定カメラで撮影した
    画像をAIで分析したもの

  • 図解

comment

  • 訓練や音声データを基に、如何にして人間と同等以上の「気づき」に繋げるかが課題でしたが、K4 Digitalさまとの協業によりAIを開発し、これを実現することができました。今後、システム活用により巡視点検業務の効率化に繋がると考えています。

    関西電力（株）
    火力事業本部さま

  • これまでにない新たな取り組みにチャレンジした案件でした。火力事業本部の方と二人三脚で、データ収集含めゼロベースで検討を進めた結果、業務変革につながるモノが出来上がったことは光栄です。


    担当者