事前に異常を検知し、故障発生を速やかに回避

稼働中の設備が突然停止した瞬間を思い出してください。
突如エラーを起こし、警報音が鳴り響き、復旧のために現場へ駆けつける——。
「少し前から、振動や温度のわずかな変化に気づけていれば、停止や納期遅延は避けられたはずだ」と感じたことはありませんか？
設備の高度化により、センサーや制御装置が複雑化する今、どのデータを監視すべきか分からない、しきい値やルールの設定や確認に追われ続けるといった悩みを抱える保全担当者は少なくありません。

同じ課題は、ITシステムにも当てはまります。
システム管理者として日々の業務をこなす中、突然システムがダウンした瞬間を思い返してください。
アラートメールの連発、ユーザーからの問い合わせ対応——。
「事前にシステムダウンの兆候が分かれば、こんなに慌てる必要はないのに」と思った経験があるのではないでしょうか。

製造設備もITシステムも複雑化が進む中で、“予兆を把握したいのに、どこを監視すれば良いのか分からない”という悩みは、どちらの現場にも共通しています。

”AI異常予兆検知ソリューション＠DeAnoS”を導入することで、多様化・複雑化した設備やIT/通信システムの監視業務を効率化できます。
また、＠DeAnoS導入の要件定義からモデル構築、運用までを、NTTアドバンステクノロジがトータルでサポートいたします。

1.正常状態の監視データを収集
まずは、収集の容易な正常状態の監視データを用意します。

2.「いつもの状態」を学習
次に、用意した正常状態の監視データから「いつもの状態」を学習します。学習のためには、多くのデータが必要ですが、異常は多種雑多で、稀な異常、想定外の異常も考えられるため、異常種別毎に学習することは得策ではありません。収集した正常運用時の監視データの相関から、AIを用いて「いつもの正常な状態」の特性を自動的に学習します。

3.「いつもと違う状態」を検知(外れ値検知)
学習した「いつもの正常な状態」の特性を用いて、正常状態からの微妙なズレを検出し、「いつもと違う状態」として異常を通知します。また、異常発生前に挙動の変化があれば、予兆として検知します。これまでは見逃していた異常や未知の異常も検知の対象となります。

4.「いつもと違う箇所」を特定(異常部位検出)
どの監視データが“いつもと違う”のか、つまり変化点や異常箇所を特定します。
設備やシステムの規模が大きいほど、異常を検知しただけでは対処すべきポイントの判断が難しく、初動対応が遅れがちです。
＠DeAnoSは、どこに注目すべきかを明確にすることで、迅速な対応に役立ちます。

さらに、BIツールやRPAツール、統合運用管理ソフトウェアとの連携機能も備え、柔軟なカスタマイズが可能です。導入前から導入後までの手厚いサポートも提供しており、安心してご利用いただけます。

以下のようなお悩みをお持ちの設備保全担当者さま、システム運用担当者さまに最適なソリューションです。

製造現場で収集している装置のログデータを十分に活用できず、設備の故障やライン停止の予兆を、担当者の経験に頼って判断している製造業の現場でも、＠DeAnoSをご活用いただけます。
AIがデータから変化を捉えることで、属人化した判断から脱却し、安定生産と保全効率化を実現します。

大規模なITシステムや通信ネットワークの保守運用において、「障害の予兆をいち早く把握したい」「原因の特定を迅速に行いたい」といった課題を抱える企業様にもご活用いただけます。
複雑化したシステムの中から異常箇所を特定し、障害対応の初動を早めることで、安定運用に貢献します。