資料の紹介

 生産ラインの故障などで生じる非稼働時間を少なくできれば、生産性は向上する。機械の稼働状況を監視し、異常の兆候を早めに見つけ出せれば、大きな故障に発展する致命的なトラブルを未然に防ぐことができる。

 それを実現するには、センサーが取り付けられた生産ライン上の装置からデータを常に取得し、分析し続ける必要がある。このデータ分析を人間に変わって自動的に行うのが、人工知能(AI)や機械学習を活用したデータ分析ソフトウエアだ。センサーから得られたデータを使用して、異常な動作やパターンを特定し、異常の発生を予測する。

 本資料では、生産ラインの故障予測や異常検知に向けたデータ分析ソフトウエアについて解説する。機械学習を用いた複雑な分析ワークフローを作成するには、従来はデータサイエンスの専門知識やコーディング技術が必要だったが、最新のソフトウエアではマウス操作だけで高度な機械学習予測モデルを構築できる。故障予測・異常検知とリアルタイムモニタリングを低コストで実施できるという。

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