東京エレクトロン デバイス株式会社（以下、TED）は、予知保全を実現する異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」に、正常データを学習し装置状態の変化を外れ値として検知可能な判別モデルを自動生成できる「外れ値判定機能」を追加し、「CX-Mver3.0」として本日提供開始した。
「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。利用者はデータ分析技術の知識がなくても、数値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できる。生成した異常判別プログラムは出力可能で、製造現場や、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。
予知保全を行う場合、装置の振動や音、センサーなどの時系列データを解析して判別モデルを作成するが、正常時・異常時のデータの両方を所有する顧客は多くないという。今回新たに追加された「外れ値判定機能」は、正常稼働時のデータを学習して正常からの変化を外れ値として監視することができる機能である。
「外れ値判定機能」の3つのポイントは以下の通り。
- 正常データのみを学習させることで、正常とは異なる状態を定量的に検知することが可能。
- 正常とそれ以外のしきい値（%）を顧客が任意に設定することが可能。
- 正常データしかない顧客でも正常状態の監視運用が始められる。
【関連リンク】
・「CX-Mver3.0」
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