工業用プラントの保守・点検を行う非破壊検査は、ボイラーなどの熱交換器などの強磁性伝熱管を対象とする検査技術「今日電磁製チューブ過電流深傷技術（FTECT）」に人工知能（AI）技術を適用。FTECTによって取得された検査データの解析作業にAIを適用し、データ上に現れる減肉信号の自動抽出を目指している。
非破壊検査とは、プラントやインフラなどの施設・設備の欠陥や劣化状況を、対象を破壊したり分解したりすることなく、そのままの状態で検査する技術。過電流深傷試験は、鉄鋼・非鉄金属など導電性のある製品・設備の減肉（摩耗や腐食によって金属部の厚みが薄くなる現象）を、電磁波を用いて確認するための非破壊検査法の一つになる。
従来、減肉個所を特定するためのデータ解析作業は人が行っていたが、信号の解析には高い専門知識が必要で解析時間を要するため、解析処理数量に限界があり、将来的な検査件数の増加も見据えると省人化・効率化が必要な状況だったという。
非破壊検査が導入したのはLaboro.AIの「カスタムAI」ソリューションになる。ニューラルネットワークにより減肉箇所を特定するモデルを複数作成し、モデルごとの出力結果のアンサンブル平均を取る方法を用いた仕組みをベースに、オーダーメイド型のAIソリューションを開発・実装した。
このAIソリューションにより、検査データを入力することで減肉の可能性がある異常箇所の抽出を自動化する。5月に作業現場での実運用を始めており、従来と比較してデータ解析処理数が60％程度増加できると見込んでいる。
熱交換器伝熱管への FTECT 適用状況
