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ミドルウェア ソリューション

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センサーデータ活用ソリューション

センサーデータ活用ソリューションとは

センサー機器の性能向上や通信技術の発達により、多種多様なセンサーデータが大量に発生しています。
本ソリューションは、逐次発生する多種多様かつ大量のセンサーデータの中から、業務の改善に役立つセンサーデータだけを抽出し、業務改善のルールを導き出します。それらのルールを業務にフィードバックすることで、センサーデータのビジネス活用を促進します。たとえば、製造工程における歩留まりの向上や、設備や機器の故障を予兆します。

センサーデータ活用ソリューションイメージ

課題1:蓄積しているセンサーデータを分析して、業務に有効活用したい

【現状】センサーデータを蓄積しているものの、どのように分析・活用すればよいのか分からない

センサーデータ活用の課題は、とにかくデータの容量が膨大で、かつ種類も多種多様であることです。データ間の関連性がバラバラなため、活用方法の検討には業務知識と統計知識の両方が必要であり、また、不正なデータが多く含まれるため、生データをそのまま使用できず、データクレンジング等の前処理が必要になります。そして何より、データの容量が膨大過ぎるため、現状の資産では処理ができず、マシンを準備するための投資が必要になる点も、活用の検討が進まない大きな原因になっています。

【解決】センサーデータの分析から、活用方法の提案までを提供します

日立が、センサーデータの分析方針検討から、分析準備や分析結果の報告までをトータルに支援します。お客さまに業務のプロセスや課題をヒアリングしながら、お客さまに最適なセンサーデータの活用方法を提案します。

お悩み何をしたらいいかわからない

原因(センサーデータの特徴)

データの種類・関連性がバラバラなので、分析が難しい。

意味、単位系などがバラバラで、関連性も不明なデータが混在。データの分析に業務知識と統計知識の両方が必要。

日立の解決アプローチ

データの特徴に応じた活用方法を提案します!

データから特徴を抽出、全体の概況を確認しながら、データの活用方法を提案します。

お悩みそのままでは活用できない

原因(センサーデータの特徴)

データ不正が頻発するので準備が大変。

データ欠損や特異データが含まれるため、そのままでは分析できない。データクレンジングなど、手間の掛かるデータ修正が必要。

日立の解決アプローチ

日立のノウハウを活かしてデータの確認や補整を実施します!

データの確認や補整などの分析準備をサービスで実施します。ノウハウのシステム化も可能です。

お悩みデータが膨大で処理できない

原因(センサーデータの特徴)

データが大量なのでITリソースが必要。

数百から数万個のセンサーから、短周期かつ断続的にデータが発生。データの活用可否の判断に、大量のITリソースパワーが必要だが、多額の先行投資は難しい。

日立の解決アプローチ

対象データを絞り込むことでリソースを抑えます!

分析対象データの絞り込みにより、処理時間を大幅に縮減します。

課題2:プロセス製造業において不良の発生原因を特定したい

【現状】センサーデータが膨大で、分析をしても不良の発生原因が特定できない

製造現場では、数千〜数万個のセンサーから逐次データが発生しているため、膨大な容量のデータが蓄積されています。これらのデータのすべてを分析対象にすると、時間も工数もかかる上に、データ間の相関の把握も難しくなり、不良の発生原因が特定できないだけでなく、センサーデータ活用の可否もよく分からない、という結果になりがちです。

大量のセンサーデータが逐次発生

【解決】不良の発生に関連するデータだけを抽出して分析を効率化し、原因を特定します。

大量のセンサーデータから、分析する意味のあるデータだけに絞り込むことで分析を効率化し、不良の発生に起因する重要なセンサーを特定します。
さらに、特定したセンサーをもとに、不良を検知するための監視ルールを生成することで、製造現場の品質モニタリングに活用することもできます。

分析する意味のあるデータを絞り込み、不良の要因となるセンサーを特定

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