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ケーススタディ

ジョンソンコントロールズ 機械学習で空調の不具合検知

Azure ML Studioで故障要因特定 コスト適正化や教師データ作りに工夫

【2018/11/20】

 空調設備事業などを手がけるジョンソンコントロールズは空調システムの保守サービスに、Azureの機械学習サービス「Azure Machine Learning(ML) Studio」を使った不具合検知システムを開発した。開発中の課題の一つは教師データの作成だ。31の不具合パターンを定義し教師データを用意した。明らかにノイズと思われるデータを除去するなど精度向上に工夫を凝らす。2018年9月から新たな不具合検知システムによる保守サービスを提供中だ。

井原 敏宏

2018年12月号

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