「Torrentio(トレンティオ)」

IoT向け異常予兆検知AIを拡充し、大量センサーに対する自動相関分析にも対応

 

 ※参考画像は添付の関連資料「参考画像(1)」を参照

 社会プラットフォームイノベーション事業を展開するアクロクエストテクノロジー株式会社(本社:神奈川県横浜市、代表取締役:新免流、以下「アクロクエスト」)は、IoTデータ分析プラットフォーム「Torrentio」(トレンティオ)において、異常予兆検知AIを拡充し、大量の時系列データにおける自動での相関異常分析にも対応したことをお知らせします。

【相関異常分析の概要】

 「Torrentio(トレンティオ)」は、様々なセンサーデータを簡単に収集・分析し、異常検知や予測分析の導入を支援する、IoT向けのデータ分析プラットフォームです。この度、提供を開始した相関異常分析サービスでは、複数センサーから収集される大量の時系列データや多変量データを分析し、自動で異常の発生を検知・予測することを可能にします。

 これにより、工場等の設備や機器に対する予知保全を実現し、故障による計画外停止や不良品発生の防止や、メンテナンスの時間・コストの削減などに寄与します。また、本サービスでは、複雑なモデルの構築などは不要で、導入までの時間を大幅に短縮し、即効果を得ることが可能です。

■相関パラメータの特定

 複数のセンサーデータの中から、相関が強い(関係性が深い)対象を特定します。自動で特定できるため、分析の手間を大幅に削減したり、設備や機器の故障に影響する対象を簡単に把握したりすることができます。

 ※参考画像は添付の関連資料「参考画像(2)」を参照

■相関異常分析

 相関が強いと特定されたデータに対して、時系列分析を行い、異常を検出します。

 どのパラメータで異常が発生しているか、分かりやすく特定でき、すぐに対応することができます。

 ※参考画像は添付の関連資料「参考画像(3)」を参照

 ※以下は添付リリースを参照

 

 

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

参考画像(1)

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0470570_01.JPG

参考画像(2)

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0470570_02.JPG

参考画像(3)

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0470570_03.JPG

添付リリース

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0470570_04.pdf