デジタルフィルタリング代表的な雑音除去のアルゴリズム応用例とデモ

はじめに：製造業における雑音問題とデジタルフィルタリングの重要性

製造業の現場において、さまざまな計測機器や自動化設備の導入が進む一方で、”雑音”すなわちノイズによる信号の乱れは、依然として現場の頭痛の種となっています。

品質管理の精度、生産設備の正常動作確認、予防保全のためのモニタリング――これらすべての基盤となるのは、”正しいデータ”の取得です。

しかし、物理的環境や産業特有の電気的干渉により、センサーや測定装置が拾う信号の多くは何らかのノイズに晒されています。

このような課題に対して威力を発揮するのが、デジタルフィルタリング技術です。

この記事では、長年製造業の現場で業務に携わった立場から、代表的な雑音除去のアルゴリズム、その具体的な応用例、そして簡単なデモンストレーションの方法までを、現場目線で丁寧に解説します。

アナログ文化が根強い昭和型ものづくり現場でもすぐ実践に移せる知恵や、業界特有の悩み・導入時の工夫なども踏まえ、よりリアリティのある内容をお届けします。

雑音の正体とフィルタリングの基本概念

工場現場における雑音（ノイズ）とは

製造現場でいう「雑音」とは、計測データなどの本当に知りたい信号に混じる、不要な成分の総称です。

よく見られる例としては以下のようなものがあります。

– センサーの測定値がちらつく（突発的な電気的スパイク）
– 生産ラインの近くを通る大型モーターがノイズ源となり測定値が揺らぐ
– 通信線や電源ラインから混入する周波数成分（ハムノイズやEMI）
– 周囲温度や照明などの変化による信号の揺らぎ

このようなノイズをそのまま放置していては、装置の異常検知、品質判定、生産量カウントの信頼性が大幅に低下します。

デジタルフィルタリングの概要

デジタルフィルタリングとは、ノイズが含まれた信号データに対して、アルゴリズムでノイズ部分だけを取り除き、”本来得たい情報”を抽出する技術です。

従来はアナログ回路（ハードウェア）でのフィルタ設計が主流でしたが、昨今は小型のマイコンやPLC上でも処理が容易なことから、ソフトウェアによるデジタルフィルタの導入が進んでいます。

この技術は、単にデータの見やすさを上げるだけでなく、「不良品の見逃し防止」や「設備停止の予兆発見」など、現場の競争力強化につながる実践的な武器となります。

代表的なデジタルノイズ除去アルゴリズム

移動平均フィルタ（Moving Average Filter）

もっともベーシックかつ、昭和の現場でもずっと使われてきたのがこの移動平均フィルタです。

指定した点数分、過去のデータの平均値を取り、その結果を現在の信号値とするものです。

「ラインの段差センサーがガタガタして使いものにならん！」という現場クレームに対し、とりあえず実装してみて効果が出る”お助けフィルタ”です。

【メリット】
– プログラム実装が非常に簡単
– 大きなノイズや変動もなだらかにできる
【デメリット】
– 急激な変化（イベント）がなまって見えるので、検出遅れの危険も

メディアンフィルタ（Median Filter）

移動平均フィルタでは除去できない”飛び値”（突発的なノイズスパイク）対策に強いのが、メディアンフィルタです。

指定範囲のデータの中央値（並べて真ん中の値）を取るため、外れ値の影響をほとんど受けません。

【現場例】
摩耗センサーのデータに、隣接ラインのインバータノイズが頻繁に混じって測定値がたまに暴れる時などに有効です。

ローパスフィルタ（Low Pass Filter）

「高い周波数＝通常は不要なノイズ」とみなし、目で見える範囲の緩やかな変化だけを取り出すのがローパスフィルタです。

ディジタル回路でも簡単な有限インパルス応答（FIR）型や、無限インパルス応答（IIR）型の実装があります。

例えばPQ（電力品質）計測や振動センサーの分析にも頻用されます。

【注意点】
– ノイズの周波数成分を事前に把握する設計力が必要
– 応答速度とノイズ除去能力のトレードオフ調節がポイント

カスタム重み付け平均（Weighted Moving Average）

「今この瞬間」の変動を重視しつつ、過去のデータにも部分的に重みを持たせて平均を取るものです。

設備の立ち上がりや段取り替えのときの安定判定、または予兆監視でノイズを抑えつつ敏感に異変をキャッチしたい場合に効果的です。

カリマンフィルタ（Kalman Filter）

高度なアルゴリズムになりますが、ガウス分布に基づいて時系列データのノイズ成分と真の値の推定を繰り返すフィルタです。

設備の自己診断、品質トレーサビリティなど未来予測も交えた分析にも活用されます。

現場での応用例：業務改革・自動化・品質向上

1. 計測・検査装置におけるノイズ除去

生産ラインの多品種化やタクト短縮競争が進む中で、計測装置のデータ信頼性確保は重大テーマとなっています。

温度・湿度・圧力・流量など、多種多様なセンサー値を単純な「前処理」としてデジタルフィルタリング可能にすることで、「測定値のぶれによるライン停止」や「誤判定による流出検品」を抑制できます。

現場にありがちな「一度だけ不良品を流しただけで、後続工程で手間もコストも倍増…」という苦い体験を避けるのに、確実に役立ちます。

2. IoT・スマートファクトリーでのモニタリング強化

工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進にともない、センサーやロガーからのリアルタイムデータの収集・分析が必須となっています。

しかし「デジタルデータを活用しよう」としても、ノイズ混入データが多いとAI・統計分析の精度が著しく低下します。

初期段階で的確なデジタルフィルタを設けておけば、「現場の生（ナマ）データ」をよりビジネス価値の高い”知”に変えられます。

3. 予防保全・異常検知における効果

加速度センサーや振動計による設備のヘルスチェックでは、「異常微振動のキャッチ」や「規則的パターン変化の見極め」が求められます。

信号処理無しに生データだけを監視しても、ノイズに埋もれた重要兆候を見落としかねません。

現場スタッフの感覚や作業ノウハウと組み合わせたフィルタ設計が、予防保全の精度とコスト効率を大きく左右します。

デジタルフィルタリングの現場への導入アプローチ

「できるだけシンプルに」が最適解

アナログ感覚が根強い現場で、「新しいアルゴリズムを組み込もう」とすると必要以上に拒否反応が起きがちです。

まずは
– 移動平均
– メディアン
などのごく単純なアルゴリズムから段階的に導入することが成功への近道です。

特にPLC（シーケンサ）や市販の小型コントローラへの組込なら、1行～数行程度のシンプルなロジックで試行できるのが大きな魅力です。

パラメータ調整の落とし穴と勘所

現場導入時は、”どのくらい集計して平均化するか””どのくらい外れ値を排除するか”など、フィルタのパラメータ調整が最大の肝です。

– タクトスピードを落とさない
– 適度なデータ分解能は確保する
– 異常イベントだけは絶対に見逃さない

こうしたバランス感覚が、現場リーダーやエンジニアの実体験・知見に大きく依存します。
現場を知るバイヤーやサプライヤー同士でノウハウ共有するのが、導入効率を大きく引き上げるポイントです。

「リアルタイム処理」vs「蓄積データ後処理」

本当に設備に常時直結させる必要があるのか、それともデータを蓄積し、あとからフィルタリングしてもビジネス的に差が出ないのか、用途ごとに見極めが重要です。

– ラインインターロック（安全・停止制御）→リアルタイムで軽量なフィルタが必須
– 不良原因解析や予知保全→蓄積データの後処理で高精度アルゴリズムも選択可能

こうした目的ごとの優先順位付けが、現場改革プロジェクトの成否を左右します。

即席デモンストレーション：Excelで試すノイズ除去

「とりあえず現場で手元のExcelで実験したい」という場合の超シンプルなデモ例を紹介します。

移動平均フィルタをExcelで体験

1. 乱数や実測データをA列に貼り付ける（例：100個分）
2. B列に「=AVERAGE(A1:A5)」のように5点移動平均計算式を入れる
3. グラフ表示でA列とB列を比較する

これだけでノイズレベルの違いを直感的に体験できます。

同様に、中央値なら「=MEDIAN(A1:A5)」でメディアンフィルタも簡単に確認可能です。

Python活用による無料ノイズ除去デモ

業務効率化やデータ分析で話題のPythonには、scipyやnumpyなどの数値計算ライブラリが充実しています。

短い数行のコードで高機能なデジタルフィルタリングが可能です。

例えばscipy.signal.lfilterを使えば、FIR/IIR型の多様なフィルタ設計も容易です。

これらの無料ツールを現場実験や小規模PoC（概念実証）に活用することで、導入リスクやコストを最小化できます。

アナログの壁を越えて：現場力＋デジタルの融合が未来を創る

製造業のデジタルトランスフォーメーションは、一足飛びに進むものではありません。
根強いアナログ思考と現場ノウハウ、その間に立つ”橋渡し役”となるのが、デジタルフィルタリング技術です。

この技術を使いこなすことで、バイヤー／サプライヤー双方のコミュニケーション精度、信頼の質そして付加価値提案の幅が飛躍的に高まります。

「現場で計測したデータがそのまま使えない」――そんな時代の常識を打ち破るヒントが、今日からあなたの現場にも確実に生まれるはずです。

まずは小さな一歩から、ぜひデジタルフィルタリングの実践を始めてみてください。