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ビッグデータ分析

エッジコンピューティングにおける
データ分析をよりスマートに。

ビッグデータ分析とは

ビッグデータはSNSなどで人が生みだすデータと機器に搭載されたセンサーなどのモノが生みだすデータに大きく分かれます。特にモノが生みだすデータはIoT化の広まりとともに急激に増加しており、それらをより高速で処理するためにエッジコンピューティングに注目が集まっています。これまでのようにデータ処理をすべてクラウドに頼っていたのではデータ通信負荷の増大や応答性能の悪化など、データの爆発的増加への対応が困難だからです。

エッジコンピューティングはデバイス周辺にサーバを配置し、データを分散処理することで通信負荷を抑えるとともに、処理速度の高速化が可能になります。ビッグデータを有効に利活用するためにはエッジコンピューティングによる分散処理に加え、AIをはじめとする高度なビッグデータ分析技術が重要になってきます。

三菱電機の強み

機器の知見を活かし、
時系列データを効率的に分析。

ビッグデータの活用方法はさまざまありますが、インフラなどの予防保全もそのひとつです。設備の異常兆候を速やかに見つけだすには、センサーからの膨大な時系列データをより速く、正確に分析する必要があります。三菱電機では機械学習により、従来に比べ異常兆候を検出するための演算回数を1/40に削減することに成功しました。

いままでのようにセンサーの波形データのすべてを見比べて異常兆候を見つけるのではなく、波形データをいくつかの典型的なパターン(クラスタ)に分類・学習し、そのパターンとの違い(外れ度合い)だけを抽出することで、少ない演算回数で素早く異常兆候を見つけだすことができます。このようなAIをはじめ、当社では機器の知見を活用した分析技術でエッジコンピューティングにおける時系列データ分析の効率化・高速化に貢献します。

当社ビッグデータ分析の機能ブロック図

機器の知見を活かし、時系列データの典型的なパターンを機械学習して外れ度合いを抽出。

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