No.61「データサイエンスを活用した異常診断分析」

なぜいまこれが？

いままで異常診断は、異常判定ロジックを用いて行われてきており、ロジックの優劣が判定精度と関わるため、専門的な知識が必要でした。現在では、データサイエンスを使って、容易に異常やトラブル見つけ出すことができるようになってきています。

当社では、工場、プラントの日々蓄積されている操業データの中から、正常と異常を判別する設備診断の適切なアルゴリズムやロジックの選定、開発を提供いたします。

これがポイント！

しかしながら、正常でないデータが学習判別装置に入力されると「正常と判断することができない」ことから、それを「異常」と判定することができます（図２）。

本例は、時系列データの判別例ですが、この原理を応用して画像にも適用することが可能です。その場合、大量に入手可能な正常な状態の製品や部品などの画像データを用いて機械学習させることにより、異常部位や汚れ、傷などの不良品の判定に適用することも可能です。

当社では、データサイエンスセンターのデータサイエンティストが高度なデータ分析技術を用いてお客様のビジネス課題を解決いたしますので、お気軽にご相談下さい。