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ビッグデータ解析を用いたプラント異常検知

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  • 過去データからトレンドデータの予測モデルを自動生成
  • 異常に関連したDCSログの頻出パターンを自動抽出
  • トレンド予測と頻出ログパターンから異常兆候を予測

プラントにおける異常の兆候を検知するため、プラントの運転実績データなどをビッグデータ解析する技術を開発しています。

モデル生成機能により,過去のプラントデータから監視対象を予測するモデルを自動生成します。パターン自動抽出機能により,異常に至る過程で出現するログの頻出パターンを自動抽出します。異常兆候検知機能により,トレンドデータの将来予測とアラーム発生に繋がる頻出ログパターンを総合的に判断することで高精度な異常検知を行います。

プラント運転実績のビッグデータ解析により異常兆候検知を実現します。トレンドデータの将来予測とアラーム発生に繋がる頻出ログパターンを総合的に判断することで、高精度な異常検知が可能です。

キーワード

  • 産業
  • ビッグデータ解析
  • 異常兆候検知
  • 鉛フリーはんだ 富士電機グループの環境問題への取り組み
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