センサ時系列波形データによる異常検知の基礎とアルゴリズムの最適選定および異常診断システムへの応用 ～演習付～ 【 弊社研修室 】

講師の言葉

これまで、様々な分野で各種センサにより収集した波形データに基づく異常検知が行われてきていますが、近年、IoT技術の進歩により、検知対象がどんどん拡大してきています。しかしながら、実際にビジネスとして実践しようとすると、さまざまな壁が存在します。センサと一口に言っても、さまざまな種類やタイプがあります。センサ波形を収集するには、データを記録するデータレコーダだけでなく、各種周辺機器も必要になってくる場合があります。このため、異常診断の目的や、求められる性能、コスト・サイズの制約などのビジネス要件に応じてこれらを選定することが必要になります。また、現在、さまざまな異常検知アルゴリズムがありますが、ビジネス要件のみならず、現場での使いやすさなどを考えてアルゴリズムを選定する必要があります。とくに欧州で進められているＡＩ関連の法規制だけでなく、日本国内でもＡＩガイドラインに記載されている、ＡＩの判断にかかわる検証可能性の確保や、説明可能性・解釈可能性の向上についても検討が必要になってきています。本セミナーでは、異常検知の基礎から、センサによる時系列波形データの収集、統計的品質管理アプローチやAIアプローチによる異常検知方法の選定、実際の適用事例、ビジネス上の留意点に至るまでをわかりやすく解説します。