Case Study
振動センサーデータによる設備異常検知
加速度センサーの振動データを活用し、設備故障の兆候を高精度に検知するアルゴリズムを構築。
概要
振動データの統計的特徴量を自動抽出し、教師あり学習で高精度な異常検知を実現。 設備条件の変化にも対応可能な解析フローを整備しました。
導入効果
- 教師あり学習で90〜100%の検知精度を達成
- 振動の統計的特徴量を自動抽出し判定を標準化
- 設備条件の変化にも対応可能な解析フローを整備
顧客の業界
- 精密機器
- 製造装置
- 設備保全
導入前の課題 / 導入後の変化
Before
- 振動データの解析に専門知識が必要
- 異常の定義が曖昧で検知精度が低い
- 設備調整後のモデル再構築に手間がかかる
After
- 教師あり学習で90〜100%の検知精度を達成
- 振動の統計的特徴量を自動抽出し判定を標準化
- 設備条件の変化にも対応可能な解析フローを整備
導入内容
振動データの特徴量設計・前処理
3軸振動データから統計的特徴量を自動抽出し、分析に適した形式に変換。
教師あり・教師なし学習による異常検知
教師あり学習で高精度な検知を実現し、教師なし手法で未知の異常にも対応。
設備条件変化への適応手法
設備調整後もモデルを効率的に再構築できる仕組みを整備。
入力形式
加速度センサーデータ（3軸振動、CSV）
出力形式
異常判定結果、検知精度レポート、特徴量重要度
連携先
設備管理システム、データ収集基盤
プロジェクト概要
体制・期間
- データ分析 → モデル構築 → 精度検証
- 設備保全担当 / 品質管理担当 / 当社エンジニア
- 既存の設備管理基盤と連携して導入
成果指標
- 異常検知精度90〜100%を達成
- 特徴量設計の標準化による属人性解消
- 設備条件変化への適応時間短縮
お問い合わせ
振動データを活用した異常検知のPoCから運用設計まで、ご提案します。
- 振動データの特徴量設計・前処理
- 異常検知モデルの構築・精度検証
- 設備条件変化への適応手法