ビッグデータ:ビッグデータ活用事例(NEC、中国電力の“大規模プラント故障予兆監視システム”)

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NECと中国電力は共同で、原子力発電所が保有するプラントデータを活用して、設備の異常を予兆の段階で検知する「故障予兆監視システム」の開発に取り組んでいます。

これは、対象施設に設置された大量のセンサからの情報を分析し、故障に至る前に設備の不健全な状況を把握するものです。

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このシステムではNEC独自技術の「インバリアント分析技術(※1)」が用いられ、専門知識や複雑な設定なしで「いつもと違う」挙動を自動発見し、故障に至る前に設備の不健全な状況を把握できます。

このシステムには3つの特徴があります。

1)既に設置されている多数のセンサ情報を基に、異なるセンサ同士の関連性を自動的に発見し、振動計測・圧力計測・温度計測・加速度計測など、様々な計測情報を結びつけ、精度の高い予兆検知を実現します。

2)大量のセンサ情報からいつもの正常な状態を解析・定義し、「いつもと違う」状態に対してアラームを発報します。熟練した技術員が、発電機の振動音、回転軸の揺れ、稼働温度などから総合的に設備状況を確認するプロセスと同様の解析手法を導入することで、単純なしきい値による故障判定よりも、早期発見による予兆監視を実現しています。

3)「いつもと違う」状態を予兆検知した場合、その影響範囲の抽出や複数の原因の切り分けを自動で行えるため、これまで多大な時間を要していた分析の時間短縮や作業負担の軽減が可能となります。

(NEC プレスリリース http://jpn.nec.com/press/201405/20140523_01.html より)

(※1)インバリアント分析

インバリアント分析技術は多数のセンサから大量の時系列データを収集・分析し、平常時に成り立つセンサ間の不変関係(インバリアント:invariant)を関係式として自動でモデル化します。このモデルの予測値とリアルタイムデータを比較することで、「いつもと違う」動きを検出することが可能になります。インバリアント分析技術では、センサ間の関連性を機械学習により自動的に抽出するため、専門家でも気づきにくい関係性を見つけることができます。また、この関係式は高速演算可能なように単純化されています。人間が総合的に判断するプロセスと同様にすべてのセンサ間の関係を網羅的に見ることができます。(http://jpn.nec.com/bigdata/analyze/index.html?#invariant より)

 

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