1. 異常検知とは
2. 計測データと機械学習を活用した異常検知のユースケース
3. システムの全体像とCTCのサービス内容

1. 異常検知とは

異常検知は多くの業界でニーズが多い課題です。近年は機械学習を利用した異常検知が実用化されており、生産性の向上に役立っています。

本サイトでは特に、センサーなどで計測されたデータをもとに、産業機械の機能の異常や製造物の品質の異常を機械学習で検知するためのシステムについてご紹介します。

2. 計測データと機械学習を活用した異常検知のユースケース

工場や発電所では、さまざまな機器の稼働状況を監視するためのデータが計測されています。これらのセンサーデータをもとに、設備の異常の予兆を検知するという利用例があります。

完全な故障、停止に至るまえに予兆の段階で検知することで、突然停止した場合よりも損失を小さくすることができます。

3. システムの全体像と、CTCのサービス内容

時系列データを活用するためには、下図の円のように、計測 → 収集・蓄積 → 可視化 → 機械学習による異常検知や予測 → 通知という一連の流れを実行するためのシステムが必要です。CTCは計測より後のすべての範囲に関して、設計からシステム構築、運用をご支援いたします。

• データ蓄積
  センサーデータは時系列データベースに格納することが推奨されます。PI System™ 等の時系列データベースによりデータの統合管理と柔軟な利用が可能になります。
• 可視化
  ダッシュボードにより、リアルタイムの状態や予測情報、異常検知結果などを表示し、迅速な判断を支援します。
• 機械学習による異常検知
  CTCは、お客様の課題に対しるセンサーデータと機械学習による異常検知の有効性を検討するPOCフェーズからご支援します。
• システム開発
  適切なツールを組み合わせたシステムの設計～開発～運用を支援いたします。