TEDのIoT向け異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」、「マルチソース分析機能」を追加

東京エレクトロン デバイス株式会社（以下、TED）は、IoT向け異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」に、複数の時系列データを分析して生産設備の状態を分類・判別するモデルを自動生成する「マルチソース分析機能」を追加し、「CX-M ver2.1」として本日より提供を開始した。

これまでは一つのデータソースから分析モデルを作成していたが、「CX-M ver2.1」では、マルチソース分析機能の追加により複数のデータソースの挙動を考慮した分析が可能。従来捉えられなかった複合的な時系列変化を反映することで、判別モデルの精度向上が見込める。

また、各データのモデルへの影響度や、モデル作成時に着目したデータの特徴がGUI上で確認できるようになり、物理現象との対応を元にした考察もできる。

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。

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、任意の環境で利用できる。

教師あり学習により異常検知・故障予測を行う判別モデルプログラムの生成を、教師なし学習により状態の発見・分類モデルプログラムの生成を行う。

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・CX-M 製品紹介WEB

IoTNEWS編集部

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