センサデータを活用した、IoT時代のデータ分析

☑センサデータを活用した予防保全やプロセス改善は、何をもたらすか
☑センサデータ解析のワークフロー概要
☑IoT時代のデータ分析を、総合的にサポートするMATLAB

→IoT時代のデータ分析を進めるための、5つの工程とは

センサデータを活用した新しいものづくりの取り組みが加速している。データを収集し現場の改善活動に生かす取り組みはこれまでも行われてきたが、近年特に、ものづくりの現場で、IoTやビッグデータ活用の取り組みが本格化している。さまざまなセンサからデータを取り込み、機械学習や時系列解析などを使って新しい知見を獲得。それらを使い、これまでは難しかった製造プロセスの改善につなげたり、新しい製品やサービスの開発に応用するケースが増えているのだ。

最近のセンサデータ活用における特徴として、データの量、質、生成頻度、適用領域が従来とは異なる次元に入っていることが挙げられる。ひとくちにセンサデータといっても、種類やフォーマット、量はさまざまだ。センサには、たとえば、画像、温度、電圧・電流、流量、圧力などがある。フォーマットはCSVなどのテキストファイルを主体としながらも、各種通信プロトコルやデータベースサーバにあわせて加工していく必要がある。並列分散処理フレームワークの「Hadoop」などに保存された大規模データへの対応も必要だ。

IoT時代のデータ分析を進めるための、5つの工程とは?
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以下のホワイトペーパーでは、センサデータを活用した、IoT時代のデータ分析について、情報収集から活用までのワークフローの整理と、そこにおける有用なツールについて紹介されている。興味のある方は、是非一度目を通していただきたい。





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