製造業などで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、特徴を捉え判別モデルを生成するが、従来のやり方では「正常」「異常」などの2値の状態判別が中心で、複数の状態の判別を行いたい場合は、それぞれの状態を判別するモデルの生成と運用管理が必要である。
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、複数の状態判別ができるモデルを自動生成する「多値判別モデル生成機能」を追加し「CX-M ver4.0」として提供を開始した。
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である。
これにより、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することができ、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可能だという。
今回追加された多値判別モデル生成機能では、複数の状態データを学習することで多値判別モデルを生成し、装置データの「正常」「準正常」「異常1」「異常2」などの複数の状態判別を1つのモデルで行う。
なお、利用者向けに購入前にCX-Mによるデータ分析診断を提供しており、利用者のデータを利用した場合の分析結果を確認することができるという。
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