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IoT開発に必要なもの 第4回:データ分析 Impulse

IoT開発に必要な、データ分析技術

IoTの開発には、モノ→ネット→データ分析→データでモノを制御のステップが必要です。
さまざまなIoTデバイスがその機能を活かすためには、デバイスそのものを正常に動かす仕組みが不可欠なのです。データを取り出すだけでは、機能は充分に活かせません。正しくモノを制御するためには、データは分析して最適化する必要があるのです。

コネクテッドカーの分野では、車両の動きやドライバーの運転状況のデータを取得・分析し、事故防止に役立てたり保険料の計算に使ったりしています。
農業の分野では、天候、気温、湿度などを感知する環境センサーから取得したデータを分析し、適切な農作業のタイミングを通知するのに活用されています。

データ分析技術によって、故障を検出することもできます。IoTデバイスが普段と違う数値を送信した時、リアルタイムで故障を検出することができます。これによって、正確なサービスを運営したり、故障時に迅速に駆けつけることができるようになるのです。
そのためには、優れた故障検出サービスが必要です。故障検出とは、どのような仕組みになっているのでしょうか。


データ分析技術の一例 Impulse

Impulseは、高度な分析・故障予知検出サービスです。機械学習を利用して膨大なセンサーデータを分析します。また、リアルタイムでの故障や異常の予兆検知が可能となります。センサーデータを活用する際の、IoTデバイスの予防や保守の効率化などを可能にします。

クラウドプラットフォームサービスで集めたデータを収集・蓄積し、可視化して分析し、異常検知などを行ってくれます。分析したデータは、ダッシュボードを通じて状況を把握し、過去データを利用したアドホックな分析等、さまざまな分析機能を提供します。
また、機械学習を利用した、リアルタイムでの故障予兆検知が可能です。

センサーデータを使って、特性や状態を把握し、大量なデータを特性ごとに分類。また、複雑なデータ間の因果関係を分析し、経年劣化や需要逼迫を予測します。周期特性の有無や異常を分析し、ログデータの横断的な検索も可能にします。人力では困難な、大規模かつ複雑なデータ分析を、統計学習・機械学習によって実現します。


Impulseの異常検知

Impulseは、いつもと違う変化を検知して、単純な境界値ではなく、機械学習で状態の変化を掴んでくれます。過去の周期特性との比較を行い、稼働時間と処理性能で処理が長引いていたり、いつもより短かったり、パフォーマンスが上がっていないという周期的異常から、稼働上の問題を検知します。また、複数台で負荷分散して同じ処理や性能を出力する設備には、相関傾向の異常から個体の不良や故障を検知します、温度や振動データの推移が変化した時点を、故障の予兆として検知することができます。


Impulseの使用用途

太陽光パネルの故障検知による予防保全や保守業務の効率化、製造設備・機器の故障検知による予防保全の実現などに役立っています。IoTデータの分析を通じて、さまざまな目的を実現しています。

solarpanel


まとめ

普段は意識していない「モノ」にも、データ分析技術は使われています。生活の中でデータ分析技術に無意識に触れていることもあるでしょう。
「これはどんなデータ分析が使われているのかな」と想像してみるのも面白いかもしれません。


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