機械学習によるビッグデータの状態変化検知（アノマリー検知）と予兆監視ソリューションオペレーショナルデータマネジメントアンドアナリティクス FUJITSU Business Application Operational Data Management & Analytics 予兆監視モデル新商品先進技術お客様のメリット  工場設備やプラント等の大量のセンサーの情報を機械学習し、故障の予兆を早期に検知  製造ライン等の突発的な停止を未然に回避し、業務継続に貢献  新たな事象をシステムがリアルタイムに機械学習するため、閾値の再設定や高度な分析ノウハウが不要従来、異常の検知は閾値やルール設定により行われてきましたが、システムが多様化し解析対象が膨大かつ複雑化した現在においては、人間では見るべきパラメタが多く関係性を把握できなくなってきました。本ソリューションでは、正常時の稼働データを機械学習し「いつもと違う状態」を自動的に検知することで、高度な分析ノウハウを必要とせず異常や故障に繋がる状態の変化（予兆）を高精度かつリアルタイムに捉えることができます。利用機械学習＋リアルタイム予兆監視大量のセンサーデータ特徴重回帰? 決定木? 機械学習モデル異常の検知根拠を分析可能アノマリ検知先進技術アノマリー検知（運用時）リアルタイム処理でモデルと突合せ、「いつもの状態と違う」状態を検知故障の予兆監視に利用可能機械学習（事前準備）通常運用時の関係を機械学習することで「いつもの状態」のモデルを自動生成根拠の分析検知原因となったパラメタを表示アノマリ検知時に相関関係が通常時と異なるパラメタの推移を容易に確認可能機械学習自動化技術: 特定センサーの異常予兆をより高い精度で検出予測モデル機械学習自動化機械学習ライブラリ（20種以上） … 特許出願済 6日弱 2時間強 20種以上の機械学習から素早く最適な手法を選択し、高精度の予測モデルを作成。通常6日かかるモデル作成を2時間で高速に実現。精度推定の準備期間 2時間に短縮精度時間 ※本資料中、特許出願済表示箇所については特許出願済の技術を含みます。商品・サービスについてのお問い合わせは富士通コンタクトライン（総合窓口） 0120-933-200 受付時間 9:00～17:30（土・日・祝日・当社指定の休業日を除く）富士通公開サイト http://jp.fujitsu.com/ 詳細はこちら http ://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/intelligent-data-services/ba/product/operational-data-management-and-analytics/ Copyright 2016 FUJITSU LIMITED 2016.5