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異常検知・変状予測

  • 設備機器等のデータ分析ツール
    Deborah -デボラ

設備機器等のデータ分析ツール Deborah -デボラ-

このプログラムは、センサーなどの各種計測データに対して、データマイニング技術を用いた異常検知を行うための試用プログラムです。
近年、管理対象となる構造物・機械等の設備は多様化し、また維持管理の重要性はますます高まっています。一方で、多様化・大規模化したデータから有益な情報を抽出するには、これまでの(古典統計などの)データ分析方法では不十分なこともあります。
「データマイニング技術」はそのようなデータを有効活用するための1つの解決策として注目・活用されていますが、専門家以外の方にはやや「とっつきにくい」技術であることは否めません。
このプログラムは、データ分析手法やパラメータ設定を限定し、お客様ご自身で「データマイニング」を行っていただき、データマイニングによるデータ分析の雰囲気を実感していただくために作成した試解析プログラムです。

適用事例

  • 振動(加速度)データや、電流・電圧などのモニタリングデータを活用した機器・構造物の異常検知
  • 構造物等の健全度試験データ分析(試験結果の正常/異常分類)

機能概要

解析手法

現在搭載されているデータ分析機能は「異常検知」関連3手法および主成分分析となっています。異常検知手法に関しては、分類問題、つまり「正常か異常か」という2つの判定結果を出力する分析方法を使用できます。なお、一部の手法では、異常度(正常度)を定量的に出力する機能を有します。
また、主成分分析では、入力されたデータの2次元主成分スコアグラフおよび固有値・固有ベクトル・累積寄与率の確認を行う機能を有します。

解析機能

手法名称 概要
MTS

品質工学の分野での実績が多いシンプルな異常検知手法
データのバラつきを考慮した距離に基づき、「正常なデータの集合」からの距離を指標に異常検知を行う

1-class SVM パターン認識技術の1つであるサポートベクトルマシン(SVM)に基づく異常検知手法
正常データが存在する領域を学習し、そこから外れているか否かにより正常・異常を判定
密度比推定 2つのデータの「確率密度分布」の違いをモデル化し、データが発生しうる可能性の大小により異常検知を行う
主成分分析 入力データの固有値・固有ベクトルを算出し、第2主成分までのスコアを使用した2次元グラフを描画
固有値・固有ベクトル算出対象データとは別のデータを2つ目のデータに指定することで、「標準データ」と「評価対象データ」の散布図を2次元に可視化

※機能は随時追加予定です。

入力機能

入力データ書式:テキストデータ書式(CSV形式)
一行一データとして処理します
欠損値の補完、質的データ(カテゴリデータなど)の処理は行いません。

出力機能

ソフトウェアGUI上で以下の結果を表示します:
・分析時および分析結果の要約情報
・異常度や正常・異常判定結果、主成分スコアなどのグラフ

結果ファイルとして、以下のファイルを出力します:
・要約情報データ(CSV形式)
・各種グラフの元データ(CSV形式)
・各種グラフの画像データ(PNG形式)

評価版

以下のサイトからDeborah -デボラ-をダウンロードいただけます。

ダウンロード こちらより登録をお願いします。
チュートリアル PDF(1.17MB)
お問い合わせ deborah@kke.co.jp

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