資料の紹介

 IoTへの注目が集まるにつれて、センサーなどから得られる時系列データ(波形データ)を分析するニーズが高まっている。時系列データの分析手法自体は以前からあるが、株価などの経済指標を対象にしたものが多く、センサーデータ分析に有効なものは多くないのが現状だ。

 一方、IoTデータ分析を始めるにあたり、プログラミングの習得が障壁になっている企業も依然として多い。加えて、従来の統計的手法では、不具合を検知できないようなケースもあり、注意が必要だ。例えば、検査担当者がデータ波形を見れば正常時との違いを判断できるのに、しきい値設定では検知できない不具合がある。

 本資料では、製造業におけるデータ分析に長年取り組んできた実績に基づき、IoTデータ分析のポイントを解説。さらに、統計的手法では見つけられない不具合への対応に有効な「機械学習」による分析の具体策として、データの前処理から分析までをノンプログラミングで実行可能なIoTデータ分析専用ツール2種を提案する。

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