設備向けセンサデータ異常検知技術

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PPE14015

グループ名: 【D】産業応用部門 公共施設研究会

発行日: 2014/11/10

タイトル(英語): Sensor Data Anomaly Detection for Facilities

著者名: 平井 規郎(三菱電機株式会社),今村 誠(三菱電機株式会社)

著者名(英語): Hirai Norio(MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION),Imamura Makoto(MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION)

キーワード: 異常検知|設備|センサ|時系列データ|予測|統計|Anomaly Detection|Facility|Sensor|Time-series data|Prediction|Statistics

要約(日本語): 社会インフラを構成するプラント等の設備において、設備故障は社会的に大きな影響を与える。そのため、運転中のセンサデータを収集、遠隔監視することで異常の発生を早期に検出し、故障が発生する前に対策を立てることが重要になる。本稿では、収集したデータから異常を検出する一般的な手法を紹介するとともに、最新の異常検知技術である「Discords」について簡単に紹介する。

要約(英語): In Facility Mangagement for plants and building, anomaly detecition is an important technique by analyzingdata from sensors of equipments in facilities. This survey tries to introduce basic anomaly detection techniques and discords(new anomaly detection technique).

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 948 Kバイト