洗濯機は現代生活に欠かせないものであり、自動洗濯ケアの基礎です。 過去 20 年間でエネルギー効率において大きな進歩を遂げてきましたが、課題は依然として残っています。 ユーザーは、非効率的なサイクル選択につながる混乱したインターフェイスに悩まされることが多く、摩耗、不均衡な負荷、非効率的な制御により、モーターの信頼性が引き続き懸念されています。 信頼性、持続可能性、エネルギー性能を向上させるには、理想的には追加のセンサーを必要としないソフトウェア主導のイノベーションを通じて、さらなる進歩が必要です。 ルネサスは、次の2つの重要な領域でパフォーマンスを向上させるために、ソフトウェアベースのスマート洗濯機のコンセプトを導入しました。
- ユーザーインタラクション: 直感的でスムーズな操作性を実現する、ヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)をアップグレード。
- リアルタイム監視でモーターを守る:ソフトウェアによるコンディション監視で、摩耗やバランス不良、制御の非効率をリアルタイムに検出。耐久性と効率を高め、製品寿命を延ばし、メンテナンスコストを削減します。
どちらの機能強化も、ルネサスのハードウェアにソフトウェアコンポーネントとして実装された組み込みAIモデルによって実現されています。 このアプローチにより、ハードウェアの複雑さを増すことなく、洗濯機をよりスマートで効率的に。
モーターの状態監視
洗濯機の信頼性を高めるため、ルネサスはソフトウェア主導のアプローチの中核を担うのが、モーター状態のモニタリングです。 AI モデルを家電へ直接統合することで、追加センサーなしで、モーターの重要な異常をリアルタイムに検知します。 例えば、起動異常から、さまざまな負荷条件の検出、不均衡な負荷の認識、そして潜在的なベアリング故障の予測が含まれます。 これらの判断力は最終的に機械の品質を高め、全体的なパフォーマンスを最適化することでユーザー エクスペリエンスを向上させます。
スタートアップ(起動時)の異常検出
起動時の異常は、電気的な不均衡や過負荷によって発生し、洗濯サイクルが始まる前にモーターの動作が中断される可能性があります。 ルネサスのAIアルゴリズムは、 BLDCモータ制御 のシステムパラメータを分析し、起動時に不規則性を検出します。 この早期発見により、モーターやドラム、電子部品への損傷を未然に防ぐのに役立ちます。 さらに、このシステムはエラーメッセージをよりわかりやすく表示し、先回りサポートで、修正が早く、技術者の訪問も減り、ユーザーのダウンタイムも最小化します。
ベアリングの故障
ベアリングはすべての回転システムに欠かせない重要部品ですが、時間と共に劣化していきます。 多くの場合、微妙な高周波の異常からその兆しは始まります。 ベアリングの問題は通常、耳で聞こえるほどの異音や機械の不具合が起きるまで気づかれないことが多く、その時点ですでに深刻な損傷が発生しています。
ルネサスのセンサレスAIモデルは、モータシステムのパラメータを監視して、ベアリングの磨耗を早期に検出します。 このモデルは、機械的な負荷と摩擦の変化を特定することで、ハードウェアを追加することなく、ソフトウェアの更新を通じて予知保全を可能にします。 このアプローチにより、機器の信頼性を高め、メーカーの製品化をよりスムーズにします。
サイクル性能
負荷検出
洗濯物の重量を正確に検出することは、水、洗剤、サイクル時間を最適化するための重要なポイントです。 ルネサスのAIモデルは、モーターシステムのパラメータを分析し、ドラム内の洗濯物の重量を予測することで、 センサーレスの負荷検出 を実現します。 これにより、次のことが可能になります。
- より効率的で環境に優しい洗浄サイクルを実現
- 水と洗剤の使用量を削減
- 洗濯品質の向上
- サイクルタイムの短縮
偏荷重(洗濯物の偏り)
さまざまな重量の洗濯物が不均一に分散されると、不均衡な負荷が発生し、機械的および動作の安定性に影響を与えます。 これにより、次のような結果が生じる可能性があります。
- 振動の増加: 重量配分が不均一であるため、ドラムが中心から外れて回転し、過度の振動が発生します。 振動はモーターやその他の機械部品に伝わり、磨耗が増加し、ドラムベアリングが損傷する可能性があります。 この振動がシステムの共振周波数に達すると、機械に構造的な損傷を引き起こす可能性があります。
- より高いエネルギー消費: モーターは不均衡を補い、電力使用量の増加と効率の低下につながります。
この問題に対処するために、不 均衡な負荷とシャフトの位置ずれを検出するセンサーレスAIモデルを開発しました。 このモデルは、既存の負荷検出および起動異常検出システムと同様に動作し、追加のハードウェア コンポーネントを必要としません。
- ソフトウェアのみで実現: このモデルは既存のシステムデータを活用し、追加のセンサーやBoMコストを必要としません。
- 信頼性の向上: 不均衡な負荷を早期に検出することで、システムは是正措置 (負荷の再分散やスピン サイクルの調整など) を実行できるため、機械の寿命とユーザーの満足度が向上します。
画像認識による工程サイクル最適化
ルネサスはAIをさらに一歩進め、カメラなどのビジョンセンサーをドラム内に配置することで、ビジョンベースのサイクル最適化を実現します。 これにより、次のことが可能になります。
- さまざまな種類の繊維(綿、ウール、合成繊維など)を識別します。
- 洗濯物の色検出で洗濯サイクルを最適化
- それに応じて、消費する水の量、温度、洗剤、ドラムの速度を調整します
このソリューションコンセプトは、洗濯機に組み込まれた物体検出モデルによって強化され、洗濯物を識別するように最適化されています。 これは、繊維製品をドラムに入れる前に事前にフィルタリングされる産業用途をさらに最適化できる可能性があります。
ヒューマン・マシン・インターフェースの強化
洗濯機におけるヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)の再定義は、利便性と安全性の両方を高めるために、スマートでユーザー中心の機能を組み込む必要がある複雑な課題です。 ルネサスは、 高度な自然言語理解 (NLU) をサポートする組み込み AI モデルを通じてこの変革を可能にし、操作をより直感的でアクセスしやすくします。 人物検知(Person ID)により、システムは個々のユーザーを認識してパーソナライズされた設定を適用できます。話者識別と音声なりすまし防止を組み合わせることで、特に複数で利用する共有環境や産業用途において、許可されたユーザーのみが音声コマンドを発行できるようになります。 次のセクションでは、これらの機能がクラウドを使用していない環境でどのように実現可能かを探っていきます。
話者識別と自然言語理解
洗濯機のセットアップは、特にどのプログラムが洗濯物に最も適しているか、どのパラメーターを調整する必要があるかが不明な場合、または旅行中にインターフェイスが別の言語である場合に、難しい場合があります。 革新的なソリューションの 1 つは、組み込み AI モデルのカスケードによって実現される音声コマンドの有効化です。
まず、音声アン 音声なりすまし防止モデル が認定オペレーターを識別します。 次に、 音声コマンド認識モデル により、オペレーターは洗濯物の種類と希望する洗濯パラメータを簡単に指定できます。
システムはこの情報を抽出してオペレーターと検証し、最適な設定を自動的に選択します。 近年の自然言語理解の進歩により、最小限のRAMとROMでエッジ上で効果的に動作できるようになり、既存の家電ハードウェアにソフトウェアを直接統合する事が容易になりました。
Face ID (顔認識)を使用したユーザー インタラクションの改善
顔認識テクノロジーは、最新の洗濯機のユーザー エクスペリエンスをパーソナライズし、保護する強力な方法を提供します。 組み込みの顔検出モデルによってユーザーを識別することで、システムは手動入力なしに、好みの洗濯プログラムやサイクル設定などのカスタマイズされたプロファイルを自動的に読み込むことができます。
パーソナライゼーションにとどまらず、このアプローチは安全性とアクセス制御を強化します。
- 子供の安全: 設定の誤操作や不正な変更を防ぎます。
- 産業用: 洗濯物の積み下ろしのための許可された担当者へのアクセスを制限します。
プライバシーとデータ保護を確保するために、AI モデルは洗濯機内に完全に組み込まれており、クラウドには接続していません。 すべてのユーザー データはローカルで保存および処理され、安全でシームレスなエクスペリエンスが維持されます。
この AI ベースのスマート洗濯機ソリューションのコンセプトは、家電市場におけるエッジ AI の変革の可能性を強調し、これらの洗濯機の信頼性、効率性、環境に優しいものにします。
ルネサスのAI/MLは、スケーラブルでエッジに最適化されたAI/MLソリューションで次世代AIテクノロジーを強化し、あらゆる業界でスマートな意思決定を加速します。
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