オープンソースを活用した生産過程における予防保全ソリューションのご紹介

1. Japan Partner KSK Analytics
株式会社KSKアナリティクス
© KSK Analytics Inc.
オープンソースを活用した
生産過程における予防保全

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1. 生産ラインのセンサーを用いて異常を検知したい。多くの
センサから異常が発生するパタンを把握するのが困難
2. センサーのデータをリアルタイムに分析し、異常を検知し
た時点で生産ラインを中断させたい
3. 多くの分析ソフトウェアは高額、社内の分析人材も豊富に
いないことから分析プロジェクト開始の見通しが立たない
このような課題をお持ちではありませんか？

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1. センサーの251個のデータから、
異常が発生するパタンを把握
異常が発生するパタンを現場も分かりやすい図で可視化。
上から条件式に従うと「失敗」「成功」の予測ができる

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1. センサーの251個のデータから、
異常が発生するパタンを把握
どのようなセンサーが「失敗」「成功」を見分けること
ができるのか。説明力のある変数を上位順で表示。

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1. センサーの251個のデータから、
異常が発生するパタンを把握
分類の正解率、94.39%
高い分類精度を実現

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2. 失敗数の発生状況から生産ラインを
中断するか否かを判断
赤色の線が異常度合、青色の線が失敗数の累計を示す。失敗数が増え始めた時
に、異常度合が高くなっている。閾値を決めてモニタリングすることも可能

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3. オープンソースをフル活用した
スモールスタート
データ分析を開始するのに必ずしも高額なデータ分析ソフトを購入する必要が
ありません。オープンソースを活用することで「データで何が出来るのか？」を
繰り返し分析して早期に“気付き”を得ることが重要です。

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3. オープンソースをフル活用した
スモールスタート
オープンソースを使った分析トレーニング・サービスをご提供しております。
詳しくはWebをご覧ください。 www.ksk-anl.com

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株式会社 KSKアナリティクス
セールス＆マーケティング本部
www.ksk-anl.com sales@ksk-anl.com
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