モーター業界におけるAI・ChatGPTの活用が急速に広がっています。設計や制御の効率化を目指し、多くの企業がAIの導入に乗り出しています。
従来、モーターの設計や制御は熟練したエンジニアの経験と知識に頼るところが大きく、開発には長い時間を要していました。しかし、AIやChatGPTの登場により、その状況は大きく変わろうとしています。
AIは膨大なデータを高速に処理し、最適な設計パラメータを導き出すことができます。また、ChatGPTを活用することで、設計に関する知識やノウハウを対話形式で引き出し、設計プロセスを効率化することも可能です。
本記事では、モーター業界におけるAI・ChatGPTの具体的な活用事例を紹介します。これらの技術がどのようにモーター設計・制御の効率化に貢献しているのか、その実態に迫ります。AIの導入により、モーター業界がどのように変革しつつあるのか、ぜひご一読ください。
現状のモーター業界の課題とは？
モーター業界は現在、いくつかの課題に直面しています。主な課題は以下の通りです。
課題①：より高い効率が求められている
モーターの用途が拡大する中、より高い効率を求める声が高まっています。エネルギー消費を抑え、環境負荷を減らすためにも、高効率モーターの開発が急務となっています。
課題②：小型化・軽量化の必要性
ロボットや電動車両など、モーターを搭載する機器の小型化・軽量化が進む中、モーター自体もコンパクト化が求められています。しかし、性能を維持しつつ小型化するには、設計の最適化が欠かせません。
課題③：モーター制御の高度化
モーターの用途が多様化する中、より高度で複雑な制御が必要とされています。様々な負荷条件下で最適な制御を実現するには、高度な制御アルゴリズムの開発が必要です。
課題④：開発期間の短縮
製品開発サイクルが短縮される中、モーターの開発期間も短縮が求められています。しかし、設計の最適化や制御の高度化には時間を要するため、開発期間の短縮は大きな課題となっています。
課題⑤：熟練エンジニアの不足
モーター設計には高度な専門知識が必要とされますが、熟練エンジニアの高齢化や人材不足が深刻化しています。設計ノウハウの継承や人材育成が喫緊の課題となっています。
これらの課題を解決するために、AIによる設計の自動化や最適化・ChatGPTによる知識の継承などが求められており、モーター業界の課題解決が期待されています。
モーター業界でAI・ChatGPTを活用するメリットとは？
モーター業界でAI・ChatGPTを活用することで、以下のようなメリットが期待できます。
メリット①：設計の効率化ができる
AIを用いることで、設計パラメータの最適化を自動化できます。膨大な設計データをAIに学習させ、最適な組み合わせを探索することで、設計に要する時間を大幅に短縮できます。
メリット②：設計品質の向上ができる
AIによる設計最適化により、人手では見落としがちな設計上の問題点を発見し、性能や品質を向上させることができます。また、過去の設計データをAIに学習させることで、ノウハウの活用も可能になります。
メリット③：制御の高度化
AIを用いることで、複雑な制御アルゴリズムの開発が簡単になります。さまざまな負荷条件下での制御パラメータの最適化をAIに任せることで、高度な制御を実現できます。
メリット④：知識の継承が容易になる
ChatGPTを活用することで、熟練エンジニアの知識やノウハウを対話形式で引き出し、データベース化することができます。これにより、設計ノウハウの継承が容易になり、人材育成にも役立ちます。
メリット⑤：コスト削減になる
設計の効率化や制御の高度化により、開発コストを削減できます。また、設計品質の向上により、不具合の発生を抑制し、保守コストの削減にもつながります。
以上のように、AI・ChatGPTの活用により、モーター業界の課題解決と新たな価値創出が期待できます。
モーター業界でAIを導入するデメリットや注意点
モーター業界でAIを導入する際には、以下のようなデメリットや注意点があります。
デメリット・注意点①：初期投資コストの高さ
AIシステムの導入には、ハードウェアやソフトウェアの購入、インフラ整備など、多額の初期投資が必要です。中小企業にとっては、投資対効果が見込めるか慎重な判断が求められます。
デメリット・注意点②：セキュリティとプライバシーの確保
AIシステムでは、機密情報を含む大量のデータを扱うため、セキュリティとプライバシー保護が重要です。さらに、不正アクセスやデータ流出を防ぐための対策が必要不可欠です。
デメリット・注意点③：人材育成の必要性
AIシステムを運用・管理するには、AIに関する専門知識を持った人材が必要です。社内でのAI人材の育成や、外部人材の確保が課題となります。
以上のようなデメリットや注意点を踏まえつつ、AI導入の目的と効果を見極め、段階的に取り組むことが肝要です。
モーター業界での具体的なAI・ChatGPTの活用方法
モーター業界では、AIやChatGPTのような技術を多様な方法で活用することができます。ここでは、その具体的な活用方法を5つ挙げて詳しく解説します。
活用例①：モーター設計の自動最適化
AIを用いて、モーターの設計パラメータを自動的に最適化することができます。
- 具体的には、モーターの形状、巻線構造、磁石配置などの設計パラメータをAIに入力し、目標とする性能（効率、トルク、速度など）を指定します。AIは膨大な設計パターンの中から、目標性能を満たす最適な設計を探索します。この際、有限要素法（FEM）などの電磁界解析ツールとAIを連携させることで、より高精度な最適化が可能になります。
設計者は、AIが提示した最適設計をCADツールで確認し、必要に応じて修正を加えます。この自動最適化により、設計に要する時間を大幅に短縮でき、高性能なモーターを効率的に開発できます。
活用例②：故障診断と予知保全
AIを用いて、モーターの故障診断と予知保全を行うことができます。
- 具体的には、モーターの振動、温度、電流などのセンサーデータをAIに入力し、故障の兆候を検知します。AIは過去の故障データと照らし合わせて、異常パターンを学習しています。これにより、故障の早期検知が可能になり、計画的なメンテナンスを実施できます。
- AIを用いて故障の原因を特定し、適切な対策を提示することもできます。例えば、特定の周波数の振動が検出された場合、AIがベアリングの劣化を示唆するなど、具体的なアドバイスを提供します。
この故障診断と予知保全により、突発的な故障によるダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減できます。
活用例③：モーター制御の最適化
AIを用いて、モーターの制御パラメータを最適化することができます。
- 具体的には、モーターの負荷条件や動作環境に応じて、電流、電圧、位相角などの制御パラメータをリアルタイムに調整します。AIは、センサーデータから負荷条件や動作環境を判断し、最適な制御パラメータを算出します。この際、強化学習などのAI手法を用いることで、試行錯誤を繰り返しながら最適制御を学習していきます。
- 外乱やノイズに対するロバスト性も向上します。
この制御最適化により、モーターの効率や応答性を向上させ、省エネルギー化や高性能化を実現できます。
活用例④：設計ナレッジマネジメント
ChatGPTを用いて、設計ナレッジの蓄積と活用を促進することができます。
- 具体的には、熟練設計者とChatGPTとの対話を通じて、設計ノウハウを引き出し、データベース化します。設計者は、ChatGPTに設計上の悩みを相談すると、過去の類似事例やベストプラクティスを提示してくれます。
- 設計者同士の情報共有にもChatGPTを活用できます。設計者がChatGPTに質問すると、他の設計者の回答が表示されるようにします。
この設計ナレッジマネジメントにより、暗黙知の形式知化と設計者間の知識共有が促進され、設計品質の向上と効率化が期待できます。
活用例⑤：材料開発のサポート
AIを用いて、モーター用材料の開発を支援することができます。
- 具体的には、材料の組成や構造とモーター特性の関係をAIに学習させ、目標とするモーター特性に適した材料を探索します。AIは、材料データベースから候補材料を選定し、シミュレーションによって特性を予測します。この際、機械学習による特性予測モデルを活用することで、実験コストを削減できます。
- ChatGPTを用いて、材料開発者と設計者の連携を促進することもできます。設計者がChatGPTに材料への要求を伝えると、材料開発者への質問や提案が自動的に生成されます。
この材料開発支援により、高性能なモーター材料の効率的な開発が可能になります。
モーター業界でのAI活用の導入事例5選！
以下でモーター業界で活用されているAIを紹介していきます。
導入事例①：AIモーター設計支援システム(三菱電機)
| 導入企業名 | 三菱電機株式会社 |
| 事業内容 | インフラ、インダストリー・モビリティ、ライフ、ビジネスプラットフォーム事業 |
| 従業員数 | 149,655名 |
| AI導入前の課題 | 生産設備の異常検知のためのシステムが複雑で、運用が困難であった。これは、機械の現在の運用状態に関わらず、異常検知に同じ条件を使用していたため、設定が複雑になりがちだった。 |
| AI導入成果 | 三菱電機のMaisart AI技術を用いて、センサーデータを分析し、生産機械の運用状態の変遷をモデル化することで、設備の異常を迅速かつ正確に検出できるように。これにより、工場やプラントの生産性が向上し、保守作業の手間やダウンタイムが削減された。 |
三菱電機とTMEICは、AI技術「Maisart」を活用した産業用モーター設計支援システムを共同開発しました。このシステムは、熟練設計者と同等の性能を持つモーター設計を短時間で実現することを目的としています。
従来、産業用モーターの設計では、サイズと電力効率などの背反する性能のバランスを取るために、設計者による試行錯誤と熟練設計者のチェックが必要でした。特に設計経験の浅い技術者にとっては、最適な設計仕様を見出すことは困難でした。
新たに開発されたシステムの特徴は以下の通りです。
- 2段階の処理により設計仕様の決定を支援：第1段階では、設計者が入力した希望性能に近い過去の設計仕様とその性能をAIが提示し、設計者による希望性能の調整を支援します。第2段階では、過去の設計仕様に基づき、AIが最適な設計仕様候補を提示します。
- TMEICの設計者による検証の結果、熟練設計者で1日、初心者で3日を要していた設計作業が、約3時間に短縮できることが確認されました。設計者は、希望性能をAIに入力し、AIが提示する過去の設計仕様の性能を参考に微調整するだけで、最適な設計仕様を得ることができます。
この技術は、熟練設計者の設計手順の容易化・標準化を可能にするだけでなく、設計ノウハウの伝承や設計品質の向上にも貢献します。AIを活用することで、設計者の業務負荷軽減や製造リードタイムの短縮が期待できます。
導入事例②：AIが考えた新構造のモーターを採用(パナソニック株式会社)
| 導入企業名 | パナソニック株式会社 |
| 事業内容 | 家電・空質空調・食品流通・電気設備・デバイス等の開発・製造・販売 |
| 従業員数 | 94,000名 |
| AI導入前の課題 | 技術的、組織的、文化的な要因によるAI導入の困難が挙げられる。具体的には、データ管理やガバナンスの確立、適切なAI戦略の欠如、必要なスキルセットを持つ人材の不足が問題だった。 |
| AI導入成果 | 企業はAIとの協働により運用効率の向上や意思決定の質の向上を達成し、これによって業務プロセスの変革とビジネスモデルの革新が促進された。 |
パナソニックは、AIを活用して電動シェーバー「LAMDASH」シリーズの次期商品に採用予定の新構造モーターを開発しました。このAIは、熟練技術者の最適設計を上回る性能を実現し、実測値で出力が15％高いモーターを生み出しました。
従来、モーター設計では、設計者の経験と勘に基づく改良が続けられてきましたが、その限界が指摘されていました。そこで、パナソニックはゼロベースでモーターの構造を考案するAI設計手法の開発に着手しました。
新たに開発されたシステムの特徴は以下の通りです。
- AIは、自社開発した進化的アルゴリズムを用いて、モーターの構造を自ら学習・最適化していきます。設計されたモーターの性能をシミュレーションし、その結果を基にさらに構造を改善するプロセスを自動で繰り返すシステムが構築されました。
- AI設計では、基本構造を設定せず、限定エリアに対して最適な材料や配置を探索します。一方で、完全に自由度を与えすぎるとパターンが多すぎて答えを導出できないため、ある程度の拘束条件を与えることが必要でした。
- 開発の結果、AIが考案したモーター構造は、当初はぐちゃぐちゃでしたが、計算を重ねるうちに人間の設計を上回る性能を発揮するようになりました。人間の設計者であれば数カ月を要する改善を、AIは数日という短期間で導出できるようになったのです。
パナソニックは、AI設計の有効性を確認し、今後は電動シェーバーだけでなく、電動工具や車載用モーター、シーリングファンなどにも適用していく方針です。
導入事例③：AI搭載サーボシステムを商品化(パナソニックインダストリー株式会社)
| 導入企業名 | パナソニック インダストリー株式会社 |
| 事業内容 | 電気部品・電子部品・制御機器・電子材料等の開発・製造・販売 |
| 従業員数 | 41,000名 |
| AI導入前の課題 | ・超精密な位置決め精度が求められる装置での調整に、熟練者の高度な知識と技術が必要 ・熟練者でも要求性能を実現するのに数日から1週間の調整期間を要することがある |
| AI導入成果 | ・AI技術「precAIse TUNING」により、熟練者の緻密な調整作業を自動化 ・位置決め整定時間を対熟練者比で45%削減 ・調整にかかる作業時間を90%以上削減 |
パナソニック インダストリーは、AI技術を搭載した業界最高性能のサーボシステム「MINAS A7ファミリー」を開発しました。この製品は、半導体製造装置や電子部品実装機など超精密な位置決め性能が求められる装置に対して、熟練者の高度な手動調整を自動化することを可能にしました。
新たに開発されたシステムの特徴は以下の通りです。
- 従来、超精密な位置決め精度が求められる装置では、熟練者による緻密な調整が必要とされていました。しかし、MINAS A7ファミリーに搭載された独自のAI技術「precAIse TUNING」により、この熟練者の調整作業を自動化することに成功しました。その結果、位置決め整定時間を対熟練者比で45%削減し、調整にかかる作業時間を90%以上短縮することができます。
- MINAS A7ファミリーは、業界最高のモーション性能を実現しています。サーボモータのエンコーダ分解能は27 bit（1億3421万7728パルス／回転）、サーボアンプの速度応答周波数は4.0 kHz以上に到達しました。これにより、装置の位置決め精度および加工精度の向上に貢献します。
- 用途に最適化されたサーボアンプにより、高精度制御を簡単に実現できます。例えば、「センサ直結フィードバック（変位制御）」タイプのサーボアンプは、コントローラを介さずにセンシングデータを直接取り込むことで、高速・高精度な制御を可能にしました。これにより、お客様のプログラム開発工数の削減にも寄与します。
パナソニック インダストリーは、MINAS A7ファミリーを通じて、装置性能の向上と熟練者に依存しない生産現場の実現に貢献します。また、製造現場における環境負荷の低減にも寄与することが期待されています。
導入事例④：モーター異常検知AI(株式会社マクニカ)
| 導入企業名 | 株式会社マクニカ |
| 事業内容 | 半導体・集積回路などの電子部品の輸出入、販売、開発、加工、電子機器並びにそれらの周辺機器及び付属品の開発、輸出入、販売、その他 |
| 従業員数 | 4,187名 |
| AI導入前の課題 | ・モーターの異常検知に特別な知識や技術が必要 ・致命的な障害やダウンタイムが発生するリスクが高い ・定期メンテナンスやオーバーホールのタイミングが最適でない場合がある |
| AI導入成果 | ・AIによる自動機械学習で、特別な知識なくモーターの異常を検知可能に ・全9種類のモーター異常を早期に発見し、致命的な障害とダウンタイムを最小化 ・データ分析により、メンテナンスやオーバーホールのタイミングを最適化し、コスト削減を実現 |
株式会社マクニカは、アナログ・デバイセズ社と協力して、低圧三相モーター向けの予知保全ソリューション「Macnica Smart Motor Sensor」の提供を開始しました。このソリューションは、超高精度MEMSセンサーを搭載したハードウェアと専用ソフトウェアで構成されており、モーターの異常を早期に検知し、装置のダウンタイムやメンテナンス費用の最適化に貢献します。
新たに開発されたシステムの特徴は以下の通りです。
- バッテリー駆動のセンサーをモーターの冷却フィンに取り付け、スマートフォンアプリで初期設定を行うだけで、AIによる機械学習が自動的に開始されます。一定期間後、異常を検知するAIモデルが自動生成され、振動、温度、磁界データをもとにモーターの状態を監視します。
- 電源システム、ステーター巻線、アライメントなど全9種類のモーター異常を検知可能です。各異常は0～10の正常値で分析され、ユーザーは予知保全における特別な知識がなくても、致命的な障害とダウンタイムを最小限に抑えることができます。
- Macnica Smart Motor Sensorで収集されたデータを活用することで、定期メンテナンスやオーバーホールのタイミングを最適化し、ダウンタイムを防ぎながらメンテナンスコストの削減が可能です。
マクニカとアナログ・デバイセズ社の協業により生まれたこのソリューションは、製造業におけるDXの一翼を担うものです。特別な知識を必要とせず、簡単に導入できる点は、多くの企業にとって魅力的であり、今後の普及が期待されます。Macnica Smart Motor Sensorは、モーターの予知保全という領域において、新たな価値を提供するソリューションだと言えるでしょう。
導入事例⑤：AIによるモーターの「健康診断」(アナログ・デバイセズ)
| 導入企業名 | アナログ・デバイセズ株式会社 |
| 事業内容 | 物理的な世界とデジタルの世界の架け橋となるグローバルな半導体企業。現在では、インテリジェントなエッジの分野でブレークスルーを実現するリーダーとしての地位を確立している。 |
| 従業員数 | 230名 |
| AI導入前の課題 | ・既存のモーター予知保全ソリューションでは、異常検知のしきい値判定がユーザーに委ねられており、専門知識がないユーザーにとって難しい ・しきい値判定の難しさから、ソリューションの導入を途中で断念するケースもある |
| AI導入成果 | ・AIが自動的に異常検知のしきい値を学習・判定するため、ユーザーは専門知識なくソリューションを使用可能 ・簡単な導入・使用・運用により、ユーザーから高い評価を得ている ・世界30カ国以上で導入実績があり、製造ラインのダウンタイムやメンテナンスコストの削減に貢献 |
アナログ・デバイセズ社が提供するOtoSense SMSは、モーターの予知保全ソリューションとして注目を集めています。
システムの特徴は以下の通りです。
- 最大の特長は、専門的な知識がなくても簡単に導入・使用・運用ができる点です。センサーの取り付けは5分程度で完了し、すぐに使用を開始できます。
- OtoSense SMSは、異常検知のしきい値をAIが自動的に学習・判定するため、ユーザーが自ら判断する必要がありません。これは、既存のソリューションにおける課題であった、ユーザーによるしきい値判定の難しさを解消するものです。
- 実際に、OtoSense SMSは世界30カ国以上で導入実績があり、ソフトクリームの総合メーカーである日世も、ホモゲナイザーの不具合監視とメンテナンスのために導入しています。
OtoSense SMSは、AIを活用することで、モーターの予知保全における課題を解決し、ユーザーにとって利便性の高いソリューションを提供しています。今後、製造業におけるダウンタイムの削減とメンテナンスコストの最適化に大きく貢献することが期待されます。
まとめ
AI・ChatGPTの活用により、モーター業界は設計の自動最適化、故障予知、制御の高度化、知識継承、材料開発など、様々な領域で効率化と高度化を実現しつつあります。
事例として紹介した取り組みからも明らかなように、AIの導入は熟練技術者の経験と勘に頼っていた従来の設計・製造プロセスを大きく変革し、品質向上と開発期間の短縮を可能にしています。
今後、AIやChatGPTの活用がさらに進むことで、モーター業界は新たな価値創出とものづくりの効率化を加速させていくことでしょう。
