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活用例 ~リスク回避 ~

センサーデータを活用したプラントの障害予兆検知:プラント企業F社様

工場やプラント設備の異常状態を自動監視・検出。
大量センサーデータを分析・活用し、大規模障害を未然に防止。

データから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出する「機械学習」の技術を施設・設備の監視に適用。正常時の各センサーデータの関係性を自動で学習することによりモデル化、リアルタイムの測定データと比較し異常状態の予兆を監視・検出。原因特定、リードタイムの大幅短縮や、大きな障害の発生を未然に防止します。

 

お客様の声

予兆検知により事故を回避し、異常状態の予兆の原因特定とリードタイムの大幅な短縮を実現したい

 

導入ポイント
  • 卓越した機械学習技術により、高精度での監視、検知が可能
  • データを使った分析検証を行い、異常状態の検知精度を向上

テキスト解析&マイニング技術を活用したリスク情報判定

メールや営業報告書から企業が定義した特定のリスク情報を高精度に判定。リスク発生による営業機会損失を回避します。


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