製造業やユーティリティー業界では、生産設備やインフラ設備など、多くの機械設備・電気設備が使われます。 ひとたび故障が起きて設備停止すると、生産やユーティリティー供給に重大な影響を与えます。そのため、通常の稼働状態とは異なる状態、すなわち設備の「異常」を、重大故障が起こる前にできる限り検知し、早めの点検や保守などの対応をとることが求められます。
一般的に設備には様々なセンサや機器が取り付けられており、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得できます。DataRobotではこのような時系列データを使って、過去の値も参照しながら、自動で高速に異常検知モデルを作成することができます。
本ウェビナーでは、設備の時系列データを使った異常検知モデル作成とその運用の仕方について、実際のユースケースのご紹介と共にDataRobotのデモを交えながら解説します。
本ウェビナーでの解説ポイント
- 製造業・ユーティリティー業界における設備異常検知の課題
- DataRobotで時系列異常検知モデルを作成する利点
- 異常検知モデル運用の考え方
講演者
川越 雄介