認知的異常検出は産業用モノのインターネットにどのような影響を与えるか?

世界の専門家は、IIot 市場が皆の予想を超えて上昇すると予測しています。 2030 年までに世界経済に約 14.2 兆ドルを追加すると報告されています (アクセンチュアの調査による)。しかし、それ以来、従来の方法では異常を検出および予測できないという理由だけで、ハードルに直面しています。最近、認知異常検出が登場しましたが、期待どおりに機能するでしょうか?これを知るには、IIoT と認知異常検出について知っておく必要があります。それでは始めましょう!

IIoT とは

IIot という用語は、2012 年後半に GE によって造られました。IIot または Industrial Internet of Things は、Internet of Things として知られる概念の全体像です。 IIoT は、ML とビッグデータ テクノロジーの可能性を発揮します。これにより、自動化テクノロジーを自己完結型のパフォーマンスの次のレベルにアップグレードすることは、もはや困難な作業ではなくなります。センサーやモノのインターネットが世界中で収集しているデータの量を考えてみてください。適切な分析がなければ、これらの使用は存在しなくなり、最終的には削除されます。これにより、データ収集のプロセスが役に立たなくなります。しかし、IIoT を使用すると、データを他のシステムと組み合わせて、はるかに簡単な方法で処理できます。しかし、とにかく認知異常とは何ですか?

認知異常検出とは

CA 検出は、教師なし学習とパターン認識を利用して、IIoT データ (以前は役に立たなかった巨大なチャンク) の異常を識別するプロセスです。これらにより、誤報の発生を大幅に減らすことができます。また、障害や障害を適切なタイミングで検出することで、時間とリソースを大幅に節約できます。

認知的異常検出が IIoT に与える影響について…

統計が信頼できるものであるとすれば、A350 飛行機には 6,000 近くのセンサーがあり、フライトごとに 2.5 ペタバイトのデータを生成できます。自動車メーカー、発電所、石油リグ、組立ラインなどのセクターも、それほど遅れをとっていません。何千ものセンサーが継続的に動作しているため、毎日膨大な量のデータが生成されています。ただし、IIoT 企業は、生成されたデータの 20% 以上を利用することはできません。それでも、重要なパターンを特定できないため、収集されたこれらすべてのデータの使用法を見つけるためにまだ努力しています.機器の稼働率を高め、必要な燃料を削減するには、異常を大規模に見つける必要があります。

また、リアルタイム データに直接影響するレイテンシの問題、小さな部品の寿命を予測できないこと、人員の雇用にかかる費用など、他にも多くの異常があります。

前述のように、認知異常は機械学習とデータ分析によって強化され、従来の方法では予測または解決できない問題を解決し、克服するのに役立ちます。しかし、異常を見つけるだけでは十分ではありません。異常にはいくつかの種類があるため、良いものと悪いものを区別することは難しい問題です。したがって、障害を予測するために接続して関連付けることができれば、時間と資産を大幅に節約できます。

これについて、データ サイエンティストの Taj Darra 氏は次のように伝えています。コグニティブ IoT フレームワークで ML を強化すると、IIoT ビジネスは、センサー データの最初の取り込みから予測の出力、異常であるかどうかの判断まで、異常を検出できるようになります。わずか 2 日です。 すべてのセンサーを並行して測定できるようになったため、これは非常に印象的です。

認知異常検出は段階的に行われ、正確に指定された順序で実行されます。接続、検出、検証、予測、行動。まず、構造データ ソースに接続し、見つかったエンティティが異常と見なせるかどうかを検出します。このプロセスは検証プロセスに続き、予測が行われます。このプロセスが完了するとすぐに、システムの API に接続して動作することができます。このアプローチを実行することで、約 75% の部品が異常な動作を開始する前に故障を簡単に予測できます。

したがって、これら2つを組み合わせることで、プラクティスのアップグレードに役立つと言えます。従来の方法を新しい方法に置き換えることで、効果的なプラクティスが不足しているため、膨大な量のデータが不必要にスペースを占有していることは否定できません。また、毎日生成される大量のデータを制御できるようになれば、資産の障害管理を強化し、計画外のダウンタイムを削減し、障害予測を改善し、メンテナンス コストを最小限に抑え、リソースの使用を最適化し、品質の問題を防ぎ、保証請求を最小限に抑えることができます。 、および資産寿命の延長。

アップグレードする時が来ました！これがデータの専門家が約束したとおりに機能し、明日がより良いものになることを願っています!これについてどう思いますか、下のコメント セクションでお知らせください!