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設備機器等の異常検知・変状予測

設備管理のために蓄積されたデータは、施設を守るための財産です。しかし、これらのデータも適切な分析を行い、有効活用しないとその価値は半減してしまいます。

構造計画研究所では、データマイニング技術により、設備の異常や変状を事前に検知し、危険を未然に防ぐための予知保全コンサルティングサービスを提供しています。

簡易分析ツール(評価版)を公開しました。ダウンロードはこちらからどうぞ。

計測データからの異常検知

設備管理データの正常値と異常値が際立つようにデータ処理し、検知精度を向上させます。

計測データからの異常検知


適用事例 大規模構造物の急激変形検知

老朽化が進んだ構造物は、一度変形が始まると急激に変形が進むという性質を持っています。 そのため、変形があまり進んでいない段階で兆候をつかみ対処することが、維持管理上重要になります。
パターン認識技術であるサポートベクトルマシン(SVM)を用いると、過去のデータとの比較により急激に変形が進む可能性がある箇所を検知し、アラームを出すことが可能になります。

計測データからの時系列予測

過去データから将来の変形・変動量の予測値を算出し、運用効率を改善させます。

計測データからの時系列予測

次元削減によるデータの可視化

同時に確認する時系列数が多すぎて見づらい維持管理データを、2次元にマッピングすることにより普段の挙動とどの程度離れているかを可視化し、施設管理者の負担を軽減します。

次元削減によるデータの可視化

適用事例 設備における電力利用状況の可視化

電力系統は1つの施設において100系列以上あることがあります。これだけの系統を毎日監視するのは膨大な時系列データを処理することになり、管理者にとって大きな負担になります。
次元削減技術である多次元尺度構成法(MDS)を用い、ある1日の電力データを他の日の電力データとの距離を定義することで、その日のデータが普段のデータからどれだけ離れているかを可視化することができます。

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