IoTデータ分析ソリューション「Torrentio(トレンティオ)」は、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しました!

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
  • 故障による計画外停止や不良品発生の防止
  • メンテナンスの時間・コストの削減

を実現します。
また、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。

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。

詳しくは、以下をご確認ください。

■関連するプレスリリース
http://www.acroquest.co.jp/news/press/20180206/6419

■Torrentio Cloud
http://www.site.torrentio.tech/torrentio/torrentio-cloud/

■設備の予兆保全
http://www.site.torrentio.tech/torrentio/anomaly_detection/

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