アクロクエスト、IoT向け異常予兆検知AIを拡充し自動相関分析に対応

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アクロクエスト、IoT向け異常予兆検知AIを拡充し自動相関分析に対応


掲載日:2018/02/09


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 アクロクエストテクノロジーは、IoTデータ分析プラットフォーム「Torrentio」で、異常予兆検知AI(人工知能)を拡充し、大量のセンサーからの時系列データに対する自動での相関異常分析に対応した。

 Torrentioは、さまざまなセンサーデータを容易に収集、分析でき、異常検知や予測分析の導入を支援する。

 今回提供される相関異常分析サービスでは、複数のセンサーから収集される大量の時系列データや多変量データを分析し、異常の発生の検知や予測を自動で行うことができる。これにより、工場などの設備や機器に対する予知保全を可能にし、故障による計画外停止や不良品発生の防止、メンテナンスの時間やコストの削減などを支援する。また、複雑なモデルの構築などは不要なので、導入までの時間を短縮でき、すぐに効果を得られる。

 具体的な分析の手順としては、まず、複数のセンサーデータの中から、相関が強い(関係性が深い)対象を特定する。自動で特定できるため、分析の手間を削減でき、設備や機器の故障に影響する対象を容易に把握できる。その後、相関が強いと特定されたデータに対して時系列分析を行い、異常を検出する。どのパラメーターで異常が発生しているかを分かりやすく特定でき、即時の対応を支援する。


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