東京エレクトロン デバイス株式会社（以下、TED）は、異常判別分析モデル生成マシン「CX-M」に「教師なし学習」機能を追加し、「CX-M ver2.0」として本日より提供開始する。
現在、予知保全を目的としたIoT基盤の導入を検討中の企業では生産設備などでデータを収集しているが、故障や異常時データを持たない場合が多く、異常判別データ分析のニーズに応えることが難しい場合がある。
今回、「CX-M ver2.0」で追加された「教師なし学習」機能は、故障や異常時のデータが手元になくても生産設備の正常稼動のデータを定量的に分析して設備状態を判別する分類モデルを作成し、迅速な設備診断を可能にするものだという。
これにより、正常・異常のデータから判別モデルを作る「教師あり学習」機能と正常データから分類モデルを作成する「教師なし学習」機能の、両面からデータ分析をサポートする事が可能になり、予知保全システムの実現に貢献するとしている。
CX-Mは、時系列データを入力すると「データクレンジング」「特徴の抽出」「機械学習による判別モデル作成」「判別精度検証」を独自ソフトウェアで行い、異常判別プログラムを自動で生成する専用マシンだ。
ユーザーはデータ分析技術の知識がなくても、時系列データを用意するだけで自社基準の設備状態を判別するプログラムを生成可能。生成した異常判別プログラムは出力することができ、クラウド上やPC、自社のシステムに組み込むなど、任意の環境での利用ができるという。
【関連リンク】
・CX-M
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