e.g.掲載日: 2019年8月23日5:56
予知保全AIによってデータ分析を効率化・高度化し、センサーデータ異常の予兆を検知
- エネルギー/インフラ、
- 品質管理、
- 異常検知、
- 実施企業
- 大阪ガス株式会社
- 技術提供
- ブレインズテクノロジー株式会社
- 目的
- 予知保全の実現
- 概要
- 大阪ガス株式会社はブレインズテクノロジー株式会社の予知保全プラットフォームを用いてセンサーデータの異常予兆を検知
- 効果
- 誤検知を抑えつつ最長で1週間前に予兆を検知することが可能に
- 課題/背景
- ビジネスアナリシスセンターでは従来より設備機器に取り付けられたセンサーデータを分析し、予知保全を実現させる取り組みを進めていた。蓄積されたデータは人間では捌ききれないほどのデータ量に増大。予知ロジックの開発システム構築現場導入業務改革やビジネス展開をスピーディに実行するためには、より効率的な分析が必要だった。そのためのソリューションとして利用可能なデータ分析基盤を検討していた。
- 実施内容
- 大阪ガス株式会社は、ブレインズテクノロジー株式会社の異常検知プラットフォームImpulseを導入。時系列データに対してすばやく網羅的に分析、データの特性を考慮した上で異常検知可能で、ほぼ自動で処理、コードの透明性の確保、などが選定の理由だった。約2ヶ月間のPoC（実際に稼働している設備のセンサーデータを使った実現性検証）を実施。
- 結果
- 過去に起きたセンサーデータの異常(トラブル発生)よりも前に、予兆を検知可能かImpulseで調べたところ、誤検知を抑えつつ最長で1週間前に予兆を検知できた。「予兆の検知が確認できたこと」はもちろんのこと、「Impulseの標準機能のみで分析し、分析の作業時間が短縮できたこと」が重要なポイントになった。今後は、さまざまなIoTデータの分析をImpulseで取り組むことを検討する予定。
- e.g.掲載日 2019年8月23日5:56
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