東京エレクトロンデバイス、異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」に外れ値判定機能を追加

　東京エレクトロンデバイス株式会社（以下、TED）は13日、製造業などで予知保全を実現する異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」に、正常データを学習し、装置状態の変化を外れ値として検知可能な判別モデルを自動生成できる「外れ値判定機能」を追加し、「CX-M ver3.0」として提供を開始した。

　CX-Mは、時系列データを入力すると「データクレンジング」「特徴の抽出」「機械学習による判別モデル作成」「判別精度検証」を独自ソフトウェアで行い、異常判別プログラムを自動で生成する専用マシン。利用者はデータ分析技術の知識がなくても、数値データを用意するだけで自社基準の設備状態を判別するプログラムを生成でき、生成した異常判別プログラムは製造現場や自社のシステムに組み込むなど、任意の環境で利用できる。

　TEDでは、予知保全を行う場合には、装置の振動や音、センサーなどの時系列データを解析して判別モデルを作成するが、正常時・異常時の両方のデータを所有するユーザーは多くないと説明。CX-M ver3.0では、データの種類に応じた分析方法を提供することで、顧客のフェーズに合わせた予知保全の実現をサポートする。

　外れ値分析機能は、正常データのみを学習させることで、正常とは異なる状態を定量的に検知することが可能。正常とそれ以外のしきい値を任意に設定でき、正常データしかない場合でも正常状態の監視運用が始められる。