近年、製造業の現場ではIoTを活用した装置の異常検知や故障予測などの予知保全への関心が高まっています。装置の状態を判別するプログラムを生成するためには、装置の振動や音、センサーなどからの時系列データを解析して判別モデルを作成する必要がありますが、データサイエンティストなど専門知識を持った限られた人材が不足し、技術やコストの面でも大きな課題があります。
データ分析作業を自動化する「CX-M」では、時系列データを入力すると「データクレンジング」「特徴の抽出」「機械学習による判別モデル作成」「判別制度検証」を独自ソフトウェアで行い、異常判別プログラムを自動で生成する専用マシンです。これによりユーザーはデータ解析技術の知識がなくても、正常時と異常時の時系列データを用意するだけで自社基準の異常判別プログラムが生成できます。生成した異常判別プログラムは出力することができ、クラウド上や自社のシステムに組み込むなど、任意の環境での利用が可能です。
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