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Guiderail

設備の状態を監視する:「データは何も知らない!」

アスペンテックのミッションの心柱は、ドメイン知識と機械学習アナリティクスの組み合わせを駆使して、世界中の資本集約的産業の大半をデジタル化することです。これは事業会社にとって、アップタイムの損失や利益の漏損の発生源を発見し、それら事象の原因を特定して実現し得る最高の成果を達成するための強力かつ必要な組み合わせであると私は考えています。

かつて機械学習専業のスタートアップ企業の尊大なCTOが「データさえもらえれば問題を解決してみせる」と豪語したことがありました。しかし、残念ながらそんなにうまくはいきませんでした。機械学習は業種間で移植可能ですが、ドメイン知識はそうはいきません。問題の解決にはその両方が必要不可欠なのです。

モニタリングソリューションは、因果関係を単純な相関から正確に切り分け、まさに差し迫った問題だけを警告しなければなりません(相関と因果関係については私の過去のブログ記事を参照してください)。しかし、機械学習は「特効薬」ではなく、正解を導くためには「指針(ガイドレール)」が欠かせません。指針はドメイン知識から得られるもので、コンテキストデータの領域を解釈し、挙動の合理的な予測を立てて機械学習が発見する無意味な相関を除外します。

経験を積んだスタッフは、変化し続ける環境下での装置挙動に関する各自の理解を共有することができます。第一原理モデルと特定の結果の可能性を予測する経験的モデルの複合モデルから知見に到達することもあります。いずれにせよ、事象の分類、変数の選択、およびデータクレンジングを正しく行うにはそうした文脈が不可欠です。

 
2段階でアプローチする

まず、プロセスとその故障モードについて学習し、故障事象を分類し、避けられない事象(水和熱など)を計算します。この情報を指針とし、運転モードについての知識によってデータと事象パターンをクレンジングします。そしてエンジニアリング作業が完了次第、データサイエンティストモードに切り替えます。これでデータに文脈を与えたことになり、アルゴリズムが業種や資産の種類を考慮する必要がなくなります。

新たなバーティカルにおけるマーケティングのエキスパートは絶えず、私たちに難題を投げかけてきます。彼らは自分たちのプロセスや装置が普通とは異なるため、私たちが何か新しいことを知る必要があると固く信じているのです。しかし、他の状態基準モニタリング(CBM)アプローチとは異なり、Aspen Mtell®はプロセスやエンジニアリングに関する深い経験を必要としません。アスペンテックとお客様の間に、すでに必要な能力がすべてそろっています。アスペンテックは各お客様から当該プロセスおよび装置の詳細を学習し、お客様はエンジニアリングからデータサイエンスへの移行、つまり指針を学習します。

したがって、Mtellの分析の深さでは、データ、アルゴリズム、およびパターンは、装置タイプ、化学プロセス、装置クラス、故障メカニズム、因果関係など、その由来を何も知りません。しかし、データ準備では、知っておかなければならないデータコンテキストを簡単に宣言します。
次に、指針が整ったら機械学習エージェントが2つのことを学習します。

  1. 慎重に選択したデータセットに含まれるパターンの類似性。例えば、確実に正常な挙動の特定などです(教師なし学習)。
  2. 事象につながる正確なパターンとタイミング(日付/時刻)。例えば、手動で分類可能な故障事象などです(教師あり学習)。 

興味深いことに、先の尊大な同業者が断言するとおり、データ領域では「単なるデータ」にすぎません。規模、工学単位、データソースは重要ではなく、どんなものでもかまいません。エンジニアリングモデルや暗黙の複素微分方程式の厳密さはあまり必要としませんが、データ入力の指針は重要です。機械学習を正しく機能させるには、データを正しく把握するための事前のエンジニアリングが常に必要です。

したがって、新たな業種や装置が出現すればアスペンテックのドアを叩くことになります。私たちは、お客様のプロセス、機会、および計装のエキスパートから話を伺い、その業界の装置のモニタリングに必要な知識を素早く明らかにします。適切なデータ分類やサンプル頻度を重大事象に対応させることで指針を作成し、Mtellのエージェントベース機械学習が業種、装置、故障モードを問わず、正常運転、逸脱、および劣化や故障につながるパターンを発見できるように導きます。

Aspen Mtellは、専門知識と機械学習を融合することにより、極めて正確で信頼できるアラートを極めて早期に確実に提供します。

ロータッチ機械学習が装置パフォーマンス管理の約束をどのようにして果たすかについては、最新のホワイトペーパー(英文)を読んでお確かめください。

 

本記事は、下記Aspentech Blog 内英文記事の参考訳です。 

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