そもそも予知保全とは?メディアなどでIoTが注目されるなか、キーワードの一つとして頻繁に取り上げられるものとして「予知保全」という言葉があります。予知保全とは、設備の定期的な監視と診断を行い、各部品の劣化状態を予測し、計画的なメンテナンスを必要に応じて行うことで、設備の故障を未然に防ぐことにあります。Service」の具体的な中身について紹介していきます。IoT」で構成されています。HANAデータベースへ送ります。データサイエンティストが各種機械学習エンジンを駆使することで、設備の劣化状況を予測し、設備管理者がその予測結果をもとに設備の状態を監視・分析することでメンテナンスの業務の高度化と効率化へとつなげてゆく流れになっています。Engine」の詳細部分に関して解説します。設備管理者の設備状態の監視・分析を支援するツールとして、PdMSでは下記図が示す通り各種機能群を提供しています。ここでは、その中の主要機能をピックアップして解説していきます。List」と呼ばれる機能を提供しています。下記はそのスクリーンイメージになります。Casingなど)をツリー形式でドリルダウンしています。Stateの数値に対応する色をそれぞれ緑、オレンジ、赤で表現しています。Stateも低く表示されています。することにより、ポンプの劣化状態を把握するだけでなく、そのどのコンポーネントに異常が発生しているのか即座に判断することができます。Chartと呼ばれる機能を使います。ここでは、ポンプに設置されている各種センサーの値を時系列で詳しく見ることができます。Chartを使うことで実際のセンサーの値がどうなっているのかを確認することができます。Stateの数値と合わせて分析し、故障するリスクが高いのかを総合的に判断することができます。Mapどのポンプに劣化が進んでいるのかを確認するだけでなく、劣化が進行しているポンプがどこにあり、どの地域に劣化進捗の早いポンプが集中しているのかなどを把握する必要があります。このようなポンプの地理的な情報を確認するために、PdMSでは地図機能を提供しています。Activities劣化が進行しているポンプとその場所を特定した後に、故障が発生しそうなポンプに対して適切にメンテナンスを実施する必要があります。MRSなどのソリューションとつなげることで、メンテナンスが必要なポンプに対して適切な技能を持った作業員をアサインしその作業をスケジューリングすることができます。それぞれのポンプに関しての作業状態のステータスを管理することができます。このように、設備に設置されたセンターデータから設備の故障の予兆を検知し、作業指示を出してメンテナンスを実行することで、未然に故障や予期せぬ事故を防ぐだけでなくメンテナンスの作業全体の効率化を実現できます。予知保全を実現する機械学習エンジンここで、PdMSが提供する予知保全を実現する機械学習エンジンについて詳しく説明していきます。PdMSには、あらかじめ予知保全に有用な下記アルゴリズ6つを用意しています。機械学習には一般的に大きく分けて2つのカテゴリーが存在します。一つは「教師あり学習」と呼ばれるものです。機械の故障を判定するような予測モデルを構築する場合を考えてみてください。教師あり学習の場合、故障している機械を示すフラグをデータに付けることで、故障が起こった機械の状態とそうでない状態をデータから学習します。いった「故障フラグ」が十分取得できるとは限りません。故障自体がなかなか発生しない場合や故障自体が起きてしまうと重大な損害を被るためにそういったデータがそもそもないといった場合です。いった「故障フラグ」がない場合に有用なのが「教師なし学習」型のアルゴリズになります。Analysis」の2つをピックアップし具体的に説明します。Distanceとは統計分布Aがあったときに、その分布Aを別の分布Bにするための最短距離を数値で示したものです。言い換えるならば、分布Aと分布Bの統計的な距離を表していると解釈できます。下記の図が示す通り、ある時刻Aにおける電流のヒストグラム(分布A)と別時刻Bにおけるヒストグラム(分布B)があったと仮定します。そのとき、分布AをBと同じ分布にするには、合計4つのブロックを下記のように移動する必要があります。最下部のブロックは残りの3つのブロックとは違い8マス分左に移動する必要があります。従って、時刻Aにおける電流と時刻Bにおける電流分布の違いは11ということになります。Distanceを用いることで、異常時における統計分布の乱れや劣化によるセンサーデータの分布の乱れを計測することで故障をある程度予測することができます。Analysis(主成分分析)を用いた異常検知の方法について下記の図を利用して説明します。センサーから集められた学習データ(ここでは青色)と新規データ(ここでは赤色)を準備します。直行変換を用いて、複数ある座標軸を、主成分とよばれる最も相関の少ない変数に座標変換します。ここでは、青色の学習データポイントの散らばっている方向に座標軸を合わせていくようなイメージです。次に、主成分1(ここではPC1)に対してデータを投射します。主成分における学習データと新規データのそれぞれの平均をとり、その2つの平均との距離を新規データの異常度として指定します。このように、PCAを用いることで故障ラベルの有無に関わらず、センサーデータの異常を定量的に測定し、検知・予測していくことが可能になってきます。その他のアルゴリズムその他のアルゴリズムに関して簡単ではありますが、メリットを記載しておきます。(TEC)センサーデータはあるが、故障がめったに発生しないために故障データが少ない場合などに有効な手法になっています。(RUL)センサーデータなどの学習データがなく、一部の故障の有無を示すデータしかない場合に使える統計的手法になります。データが統計分布に従っている必要があるため、必ずしも有効といえるわけではありません。上記に記載したアルゴリズム以外にもR言語を用いることで、そのままカスタムのアルゴリズムをPdMSに組み込むことが可能となっています。HANAデータベースの中にはインメモリーデータベースに最適化された形の各種アルゴリズムや統計関数が90以上用意されているので、それらも利用することが可能になっています。機械学習を用いたいくつかの異常検知や予測モデルの手法について解説してきましたが、様々な機器の故障予測を行っていると予測モデルの管理・再学習・スコアリングが問題になってきます。PdMSでは、構築された予測モデルのバージョン管理、学習や再学習のスケジューリング、スコアリングの設定をする機能を提供しています。Engine」の2つで主に構成されています。HANAの機能を利用していく必要があります。これらを組み合わせることで、予知保全がEnd-to-Endで実現されてきます。IoTにおける予知保全の取り組みはまだまだ発展途上ではありますが、今後実用化がいっそうすすむ領域かと思われますので、注目していきたいところです。ご質問はチャットやWebからも受け付けております。お気軽にお問い合わせください。数学・物理学のバックグラウンドを活かし、データサイエンティストとして活動しています。AI・IoT・ビックデータなどのバズワードが世の中を席巻していますが、実践的かつ現実的なデータサイエンスを常に考えて活動しています。抽象的な内容ではなく、より具体的な内容を発信できればと考えています。→サイト内検索SearchSAPからのご案内メルマガ登録ブログ記事の更新情報をメール配信しています。ご登録後、確認メールを送信します。メールに記されているURLをクリックすることで確定します。登録の解除も以下からお願いします。お電話でのお問い合わせ:0120-554-881。