ギアボックスの故障診断

生産ラインテストでは見逃された、歯車の欠けを特定

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目的

  • 保証期間中の故障可能性があるユニットを特定するよう生産ラインテストを改善
  • NVHデータを活用しギアボックス内の将来の故障を早期発見

チャレンジ

  • 大規模かつ散逸的なデータ構造
  • 限られた数のテストユニットから得られた学習用データ

成果

  • 保証対象ユニットの故障予測で分類精度 89% を達成
  • 年間保証コストの削減により、1プラントあたり 200 万ユーロのコスト削減を実現

背景

ヨーロッパに拠点を置く大手 Tier-1 ドライブラインサプライヤーは、ギアボックスの保証問題の件数を減らしたいと考えていました。ギアボックスの保証期間は通常5年から10年であるにもかかわらず、中には2年しか持たないユニットも存在していたのです。顧客は不満を募らせており、サプライヤーは故障したギアボックスの出荷と交換にかかる費用を負担せざるを得ませんでした。このお客様は、より多くの欠陥のあるギアボックスを特定して早い段階で出荷を回避するために、生産ライン最終工程(EOL)テストを改善するために Acerta に協力を依頼しました。

課題

クライアントは、非常に大規模で構造化されていないデータセットを Acerta に提供しました。各ギアボックスのデータは複数のファイルに分散されており、6つの独立したテストの結果がギアボックスごとに異なる形で記録されていました。その結果、Acerta は、10 TB ものデータを再構築する必要がありました(物理的なハードドライブ経由で転送)。この問題は、データが非常に限られた数のギアボックスから得られたものであるという事実によってさらに悪化し、機械学習にとっては特に困難なケースとなりました。

Acerta ソリューション

Acerta ではまず、お客様のデータのトレーサビリティと構造に関する理解を深めるために、クライアントの業務プロセスに精通した専門家とミーティングを重ね、初期データ取扱に関するコンサルティングを実施しました。このプロセスでは、専門分野の知識が鍵となり、当社のデータサイエンティストチームは無関係な変数を排除したり、将来の不具合を示唆する可能性の高い変数を特定することができました。最終的に、当社のアプローチは、生産ラインでの最終テスト中に発生するギアボックスが発生させるノイズ音に基づいて欠陥検出を行うという形になりました。

今回、分析対象のデータはサウンド(音)となっているため、周波数領域に変換した上でデータ分析を適用しました。クライアントのエンジニアチームでも周波数スペクトルを調べてはいましたが、Acerta のデータサイエンティストチームではより高度な異常検出機能を用いて、より詳細に調査をすることができました。

ギアボックスから発生するサウンドデータに基づいて解析を行う際の問題点の1つは、回転数はピッチに影響を与える、すなわちシグネチャにも影響を与えるという点です。Acerta は、回転数の変動にまたがるシグネチャを特徴づけるため、回転数を通してシグネチャ値を正規化しました。つまり、ギアボックスは回転系であるため、データサイエンティストは回転と相関性のある変数に焦点を当ててスペクトルをフィルタリングすることにしたのです。これにより、LinePulse はギアの歯の破損など、構造に起因するノイズを発生させる、製造上の欠陥を検出することが可能になりました。最終的には、ギアボックスのノイズだけから個々のギアの問題を特定することも可能になっています。

成果

Acerta が提供する LinePulse の高度異常検出機能は、保証期間中のギアボックスの生存または故障を予測する分類精度 89% を実現しています。このアプローチは、タイヤ、ファン、トランスミッションなどの他の回転機構にも一般化できることが証明されています。LinePulse を介して既存の生産ライン最終テスト工程に機械学習アプローチを統合することで、顧客は周波数スペクトルによるアプローチを適用できる分解能を大幅に向上させることができます。これらの結果から、顧客を LinePulse の利用により、歯車部品における歯の破損による保証費用を1工場あたり 200 万ユーロ程度は削減可能、と見積もりました。

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