Anomaly Detection
異常検知エージェント
センサーデータや稼働ログから異常兆候を早期に把握し、設備停止リスクと保全コストを低減します。
概要
現場のデータ特性に合わせた異常検知モデルを構築し、アラート・可視化・レポート作成までを一気通貫で支援します。 閾値設計の属人化を解消し、予防保全の精度を高めます。
導入効果
- 異常兆候の早期把握で停止リスクを低減
- 監視ルールを標準化し、運用負荷を削減
顧客の業界
- 製造
- プラント
- 設備保全
- エネルギー
- 品質保証
解決する課題
Before
- 異常兆候の見逃しが設備停止につながる
- 閾値や監視ルールが経験依存で属人化
- アラート後の原因特定に時間がかかる
After
- 異常スコアを可視化し、早期対応が可能に
- 検知ロジックを標準化し、運用を平準化
- ダッシュボードで原因分析を迅速化
ソフトウェアの機能説明
データ取り込み・前処理
時系列データの欠損補完や正規化を行い、解析に適した状態に整備します。
異常スコア算出
統計的手法と機械学習を組み合わせ、異常兆候を数値化します。
アラート・可視化
アラート通知とダッシュボード表示で、現場の意思決定を支援します。
入力形式
センサーデータ（CSV/JSON）、データベース、OPC UA など
出力形式
異常スコア、アラート履歴、日次レポート（PDF/CSV）
連携先
SCADA/MES、監視通知（メール/チャット）、クラウド基盤
技術要素
- 時系列解析
- 統計的異常検知
- 機械学習
アウトプット例
お問い合わせ
現場のデータ状況に合わせて、検知モデルと運用フローをご提案します。
- 異常検知のPoC・検証支援
- 閾値設計と監視ルールの標準化
- アラート通知・ダッシュボード設計