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事例

その1:センサデータと人間による記録から発見する異常
工場内の冷却装置のセンサーデータと管理者による故障記録があった場合、過去の故障を教師として、故障が起きそうな異常状態のパターンを分析し、機械学習の技術を使ってモデル化することで、事前に異常発見が可能になります。このようなモデル化技術を使えば、製造工程のセンサーデータと製品の不良品検査の結果を分析・モデル化し、検査を行わなくとも、センサーの情報だけから 自動的に不良品を発見する、といった応用的な利用も可能です。

その2:センサデータのみから発見する異常
気圧や湿度、気温などの様々な環境センサーの情報から、機械学習によって配電盤の故障予知を行い、事前に機器を交換をして、関係設備の稼働が停止してしまうことを、回避することができます。

異常検知の機械学習モデルを構築ートライアル分析で高精度な結果

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