工場の異常検知

SmallTrainを使った時系列予測の例として、工場の異常検知についての説明をします。

SmallTrainは多様なデータに対応しています。ここではSmallTrainを使った時系列予測プロジェクトとして工場の異常検知について説明します。

設備の異常を検知し、劣化や不具合をいち早く知らせることができます。そのことで修繕に必要な部品を早めにオーダーし、修繕を段取りよくできます

SmallTrainを異常検知に使う利点

1. コスト削減

お手持ちのデータを最大限に生かし少ないデータで検知できる技術があるため、センサーで追加のデータ収集は必要ありません。*
そのため、データを収集するという大きなコストを削減でき、費用対効果が期待できます。

* 利用できる時系列データ(時間的に変化した情報を持つデータ)が全くない場合はご相談が必要です。

2. データ取得の自動化

API連携によりデータ取得も自動取得、また、結果も自動で返します。

3. オンプレミス

SmallTrainは基本的にクラウドを通じて結果を提供しますが、企業様の情報管理体制の都合上、クラウドにデータをあげられない場合は オンプレミス版でも提供します

案件例:

大手企業の工場ラインの設備で少ないデータからの異常検知のPoCを実施