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2017年10月6日(金)IT Leaders編集部

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　MMPredictのプラントモデルでは、施設全体に設置された複数の設備のセンサーの相関関係を統合的に機械学習し、正常モデルを作成する。そのモデルとの乖離度を監視することで、故障の予兆を捉え通知する。また、その異常を捉えたセンサーの情報を合わせて提供することで、保守担当者が故障箇所を推定し、保守効率の向上を支援する。

　「知見追加学習機能」を搭載している。人工知能（AI）が故障予兆として検知するもののなかには、技術者が見ると正常稼働の範囲内のものも含まれるが、その知見を追加学習させ、故障予知の精度を向上できるようになった。多数の設備が設置されたプラントなどでも、直近の稼働状況を学習したあとに、使いながら育てることができるため、比較的短い導入期間でサービスを利用開始できる。

　MMPredictを利用するには、収集したセンサーデータを蓄積するために安川情報システムのIoT基盤「MMCloud」の契約が必要。今後は、OSIsoftの「PI System」など他システムとも連携していく予定だ。