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インバリアント分析

プラントや工場、発電所等の物理システムは、近年、異なるコンポーネントが複雑に連携し大規模になってきました。しかし、高度な分業によるコンポーネントのブラックボックス化や、より複雑な連係動作によって、専門家でもシステム全体の挙動を把握することが困難になってきています。そこで、NECは多くコンポーネントで監視される無数のセンサデータを用いて、システム全体の挙動を把握する技術を研究しています。

NECのコア技術:インバリアント分析技術

NECでは、物理システムに多数配置されたセンサから大量の時系列データを収集・分析、コンポーネント間の局所的な関係を自動的に抽出し、これらを積み上げることでシステム全体の挙動を自動で把握する、ユニークなアプローチの「インバリアント分析技術」を保有しています。

本技術では、センサ間の関連性を機械学習により自動的に抽出するため、専門家でも気づきにくい「いつもと違う」動きを検出することが可能になります。また、この関係式は高速演算可能なように単純化されており、人間が総合的に判断するプロセスと同様にすべてのセンサ間の関係を網羅的に見ることができます。

この技術は、これまで情報通信システムのサイレント障害の検知に適用してきた技術を応用しています。インバリアント分析は、センサのしきい値監視では発見できなかったサイレント障害も自動的に検出できるという、独自の特徴を持っています。

「いつもと違う」挙動を早期に感知

インバリアント分析技術の応用例

インバリアント分析技術は、大量センサデータから「いつもと違う」動きを早期に発見し、プラント施設・設備の故障の予兆を監視・検知する「プラント故障予兆監視ソリューション」としてお客様への提供が始まっています。

インバリアント分析のチャート

その一例として、約3年にわたる技術訓練用設備などでの研究・開発・実証を経て、2014年5月に中国電力 島根原子力発電所2号機に「大規模プラント故障予兆監視システム」を納入。発電所に既に設置されている多数のセンサ情報を基に、異なるセンサ同士の関連性を自動的に発見します。振動計測・圧力計測・温度計測・加速度計測など、様々な計測情報を結びつけ、精度の高い予兆検知を実現します。

中国電力株式会社 様 プラント故障予兆監視

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