信号処理で活用する代表的ノイズ除去技術と応用別の最適選定方法

はじめに：製造業における信号処理とノイズ除去の重要性

製造業の現場では、多種多様なセンサやアクチュエータ、各種生産設備が稼働しており、それらを管理・制御するために信号処理技術が不可欠です。
この信号には、必ずと言っていいほど「ノイズ」が混入します。
ノイズが原因で生産トラブルや品質不良、設備の誤動作につながるケースが後を絶ちません。
また、近年ではIoTやスマートファクトリーの進展によりセンサから取得するデータ量や質が一層重視されるようになっています。

にもかかわらず、「とりあえずフィルタを挟んでいるが、それが本当に最適かはよく分かっていない」「設計段階で組み込んだアナログ的な対策だけに頼ってしまう」そんな現場感覚な運用でノイズ除去がおろそかになっている実態も多いのが現状です。
本記事では、現場目線で代表的なノイズ除去技術の解説と、実際の用途・目的に合った最適な選定の考え方を詳しく紹介します。

ノイズの発生要因と製造現場での実態

ノイズとは何か？製造現場で目にする実際のノイズ例

「ノイズ」という言葉は非常に広い意味を持ちます。
製造現場では、以下のようなノイズが大きな問題になります。

・電気的ノイズ（ノイズ電流やサージ、静電気放電、電源由来のハムノイズ）
・機械的ノイズ（振動、衝撃がセンサ信号に影響）
・環境ノイズ（温度・湿度変化、埃や油煙）
これらが混ざり合って、現場の信号を濁らせる原因となります。
たとえば熱電対で温度を測定していても、周囲の大型モータやインバータのスイッチングノイズが乗って測定値がブレることがあるでしょう。
超音波センサや荷重センサも、設備の稼働による振動や他ラインからの漏洩ノイズで誤作動を起こしやすいのが実態です。

ノイズの放置は何を招くか？厳しい現場のリスク

ノイズ混入による最大のリスクは「信号の劣化・誤判定」です。
計測データが不安定になれば、品質管理の精度が大きく下がります。
生産設備に誤った信号が伝わると、異常停止や製品不良、大きな機械損傷のトラブル原因にもなりかねません。
これが未然に防げていないと、現場の生産性も大幅低下し「検証すら怖いのでノイズが発生しそうな新技術に手が出せない」という悪循環を生みます。

代表的なノイズ除去技術の基礎と理論

アナログフィルタの活用：RCフィルタ、LCフィルタ

最も基本的なノイズ除去手法がアナログ回路のフィルタです。
例えばRCローパスフィルタは、周波数の高いノイズ成分をカットするために用いられます。
特定のカットオフ周波数で信号を滑らかに整形し、突発的な電気ノイズを除去できます。
また、LCフィルタやアクティブフィルタなど、さらに高性能なアナログフィルタも多く利用されます。

現場での注意点として、フィルタの定数や回路設計に充分な検証や知見が必要な点が挙げられます。
昭和時代からのアナログ設計ノウハウが今も色濃く残っていますが、不必要な周波数成分まで除去してしまい、真に必要な情報まで失ってしまう危険性もあります。
ですから、どの周波数成分がノイズか、どこまで信号を滑らかにするか、そのバランス設計が肝になります。

デジタルフィルタによるノイズ対策：FIRフィルタ、IIRフィルタ

デジタル制御やデータロギング技術の普及により、信号処理をソフトウェア上で実装する場面も格段に増えました。
ディジタルフィルタの代表はFIR（有限インパルス応答）フィルタとIIR（無限インパルス応答）フィルタです。
FIRは原則として位相歪みが起きにくいというメリットがあります。
IIRは少ない演算量で急峻な特性が得られる特徴があります。

多くの自動化ラインでは、PLCや産業用PCでこれらのフィルタ計算を組み込んで、素早くデータ平滑化やピーク除去を行っています。
デジタルフィルタの強みは、現場ごとのノイズ特性変化や製品バリエーション展開にも柔軟に対応できる点にあります。

アダプティブフィルタ・カスタム処理の活用

近年増えてきたのは、「ノイズのパターンが一様でない」あるいは「環境変化に応じてフィルタ特性を動的に変えたい」という現場要求です。
そうしたケースでは、アダプティブフィルタやカスタム信号処理アルゴリズムが活躍します。
たとえば生産ラインの初期立上げ時と稼働安定後ではノイズの混入具合が全く異なるため、状況に応じて最適なパラメータに自動調整できる手法が導入されています。
また、機械学習による異常検知の一環としてノイズ除去処理を組み込む事例も増えています。

ノイズ除去技術の応用別・現場最適化の考え方

信号の性質とノイズ除去手段の選び方

ノイズ除去の最適解は、現場の信号の「元々の性質」と「用途」によって大きく変わります。
例えば、微弱な温度変化を正確に取りたいなら、低周波ノイズのカットに強いフィルタが必要です。
一方、油圧制御バルブのON/OFF判定であれば、多少のノイズには目をつぶりつつ、信号の応答性・俊敏性を重視したフィルタ設計が重要です。

また、現場環境にもよりますが、
・風通しが悪く静電気が溜まりやすい
・大型設備が混在し強力な電磁ノイズ源が点在している
といった、いわば「工場独特の空気感」も見逃せません。

用途別：定量分析測定／制御信号／状態監視ごとの最適化例

信号の使い方により、最適なノイズ除去方法は異なります。
以下に、いくつか典型例を紹介します。

・定量分析測定（例：水質測定、温度計測などの品質管理）
この場合はとにかく信号の微小変化まで忠実に捉える必要があるので、高次FIRフィルタやウェーブレット変換などを用いて多段階でノイズ抑制を行います。

・制御信号（例：モータ制御、バルブON/OFF判定）
高レスポンス性・リアルタイム性が要求されるため、過度な平滑化は禁物です。
ノイズ除去と応答速度のバランス設計で、遅延が小さいIIRフィルタや、現場で定数調整しやすい簡易ローパスフィルタが多用されます。

・状態監視／異常検知（例：ベアリング異常監視、振動センシング）
特に昨今はAI・IoTを絡めてリアルタイム解析を行うため、ノイズ除去処理そのものも学習アルゴリズムと連携したカスタマイズが進んでいます。

現場で重視すべき「トータル最適化」の視点

昭和型の設計思想では「フィルタでひとまずノイズを取ればOK」という発想が主流でした。
しかし現代のスマートファクトリーでは、センサ選定・配線経路・シールド対策・アース工程・最終的なアルゴリズム設計まで、複数階層でトータルに最適化する思考が不可欠です。
現場目線で大切になるのは、「いくらフィルタで信号を滑らかにしても、配線が乱雑・アースが不十分だと逆効果」だという実経験の重みです。

表面的なノイズ除去だけではなく、工場全体の設備構成や信号伝送経路のクリーンアップも合わせて検討することが、ひいてはバイヤー・サプライヤーのレベルから現実的なコストダウンや品質安定につながるのです。

ノイズ除去技術選定のポイントと現場カイゼン事例

選定のポイント：「目的」「性能」「現場適合性」の3軸

1. 目的に合致しているか？
→信号が何のために必要なのか（検査用・制御用・監視用等）

2. 性能面で十分か？
→ノイズカット特性、応答速度、信号の忠実度合

3. 現場作業との適合性は？
→配線、保守メンテ容易性、現場変化への対応力

この3軸で分析することが、フィルタやノイズ除去アルゴリズム選定の基本となります。
また、「現場資産」であるベテラン技術者の経験的ノウハウや「この工程ならこうしたほうが早いよ」という暗黙知も活かすべきです。

実践事例１：検査工程でノイズ除去手法をカイゼン

某自動車部品メーカーで、最終検査ラインの外観検査システムに高頻度ノイズが混入し誤判定が続発していました。
現場技術者がローカル調査を行い、既存アナログフィルタからカスタマイズした複合デジタルフィルタへの変更を決断。
昼夜の環境温度変化や周辺工程の切り替え時にも対応できるよう、自動調整機構を組み込み、歩留まり率が2倍以上向上しました。

実践事例２：バイヤーの視点からサプライヤー提案へ組み込むべきこと

ある大手電機メーカーでは、新規設備導入時にサプライヤーへ「ノイズ除去性能」の客観的試験成績書を提出させ、実機環境下で追加テストも義務付けています。
実際の使用シーンに近い負荷テストで「現地最適化」まで担保できるサプライヤーが選ばれやすくなっています。
このようなバイヤー要求に応えることが、新規商談獲得や信頼構築につながります。

まとめ：時代とともに進化するノイズ除去の“真の現場最適”を目指して

ノイズ除去技術は、単なる「信号の平滑化テクニック」でも「設計担当だけの仕事」でもありません。
現場のリアルな声・作業の現状・日々変化するライン状況——それらすべてを踏まえて、アナログからデジタル、自動調整やAIまで多層的に掛け合わせることが、製造業における真のノイズマネジメントです。
また、サプライヤー、バイヤー、現場担当——それぞれの立場を調和させてこそ、最適な品質と生産効率という新たな地平線を切り拓くことが可能となります。

製造業の現場では、ときに「昭和的な一発逆転」も通用しますが、これからの時代は「連携」「可視化」「進化」への意識がより重要になります。
現場で培ったノウハウを活かして、新たなノイズ除去技術の導入と応用を推進しましょう。