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活用データ

センサーデータ

センサーデータとは、様々な機器に取り付けたセンサーが感知した事象・現象が信号に変換されたデータです。例えば、速度・加速度・走行履歴・GPS・電圧・振動・温度・Wi-Fiログなどがあります。

センサーデータのケース一覧

複数のセンサーデータを活用した製品劣化度合い判定アルゴリズム

使用に伴い摩耗・劣化していく製品の状態を判定するためのアルゴリズムを構築。現状は高価なセンサーを用いていたが、複数の安価なセンサーに置き換えることで安価かつ高頻度に製品状態を判定できるように改善。様々な種類の特徴量を作成することにより、製品の劣化度合いや劣化の種類を正確に判定できるアルゴリズムを実現。

複数のセンサーデータを活用した異常動作検知

正常時のセンサーデータのみを用いてアルゴリズムを構築し、検査データ中に現れる異常を検知することで、それまで熟練者の感覚に頼っていた異常検知をAIで代替。技術伝承と省人化の両面から人手不足を解消できます。異常データが存在せず教師あり学習ができない場合でも、時系列的な変化・複数の要因を考慮できる隠れマルコフモデル(状態空間モデル)を用いて正常時から逸脱する値を異常と判定することで、アルゴリズム構築が可能。また、複数種類のセンサーデータの組み合わせに対応可能のため、人間では認識しにくい異常も検知できます。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法

工業生産の最適化

人が生産時のパラメータを調整する場合には時間も検討できる組み合わせも限界がありますが、AIで代替することで、従来手法では検討できなかった組み合わせも検討対象に含めた上で加工条件の予測を最適化。既存データで実行可能性を十分検証した上で従来手法をベイズ最適化に置き換えて自動化し、効率的に最適値を求めることが可能です。これにより、品質の安定と省力化を実現し、歩留まり率を高めます。

サーバーラックの吸気温度予測精度向上

サーバーラックにおける、吸気温度の上昇を理由とした異常発生を防ぐため、各サーバーラックおよび空調の消費電力等のデータを用いて、吸気温度の変化を予測するアルゴリズムを構築。これにより、空調設備を適切な温度で管理でき、電気代等の経費削減に成功。

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