株式会社イトーキと日本オラクル株式会社が共同で、物流倉庫の故障予知を可能にする画期的なAIシステムを開発しました。このシステムは、”Oracle Autonomous AI Database”と”OCI Data Science”を活用して、自動物流倉庫の稼働データを収集・解析し、故障の兆候を事前に検知します。2026年1月より「ITOKIアドバンスドメンテナンス」として提供開始する予定です。
物流業界の課題と予知保全システムの開発
人手不足による自動化・省人化が急速に進む物流業界では、設備の突発的な停止が大きなリスクとなっています。この課題に対応するため、イトーキは「Oracle Autonomous AI Database」と「OCI Data Science」を活用し、稼働状況の可視化や、稼働データの解析によって故障の兆候を検知し、ダウンタイムの発生を軽減しつつ計画的なメンテナンスを実現できる予知保全システム「スマートメンテナンス」を開発しました。
スマートメンテナンスの仕組み
スマートメンテナンスでは、「システマストリーマー SAS-R」というシャトル式自動倉庫に取り付けたセンサーや制御装置から収集した稼働データを「Oracle Autonomous AI Database」に集約し、拠点や季節ごとの差を調整しながら加工します。その後、「OCI Data Science」上で多様な正常状態を考慮した機械学習モデルを開発し、故障・異常パターンの予兆を早期に検知できる仕組みを作り上げています。
データの収集と監視
取得する稼働データには、荷物を搬送するシャトル台車（ドーリー）から取得したトルク値や、昇降するリフター（リザーバー）のセンサー情報などが含まれています。これらのデータを蓄積・表示することで、設備の状態を継続的に監視できます。さらに、故障兆候の早期発見と迅速な対応をサポートするため、現場担当者向けに分かりやすいユーザー・インターフェース（UI)や通知機能を提供します。
高度な保全機能の展開
データの可視化を基盤に、異常検知や入庫制限、部品交換時期の最適化といった高度な保全機能を展開します。これにより、従来の時間基準保全では対応しきれなかった突発故障のリスク軽減、計画的なメンテナンスによる最適化を実現します。
Oracle Autonomous AI Databaseの特長
「Oracle Autonomous AI Database」は、自然言語でのコンテキストに沿った対話を通じて保有データから迅速にインサイトを得られ、大規模スケールでもデータベース内で機械学習モデルを迅速に構築・導入できます。
詳しくは「日本オラクル株式会社」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部
