機械学習を活用して産業オペレーションにおける運用リスクを管理する

センサーデータは、産業オペレーションにおける運用の安全性と効率性を確保する上で重要な役割を果たします。センサーは、温度、圧力、流量、振動などのパラメータを測定するために産業環境で広く使用されています。これらのセンサーから得られるデータは、施設資産の物理的状態に関する重要な情報をオペレーターに提供します。

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モノのインターネットと自動化の成長により、センサーの採用が広がっています。 Global Market Insights の最近のレポートでは、産業用センサー市場は 2026 年までに 7% 成長し、出荷数は 30 億個に達すると予測されています。

しかし、この幅広い採用には独自の課題が伴います。センサーの数が増えると、受信データをリアルタイムで監視するタスクはより複雑になり、人為的エラーが発生しやすくなります。さらに、センサーの障害による微妙なデータ異常（キャリブレーションエラー、測定ドリフト、詰まり/汚れなど）は、インシデントが発生するまで人間の目には気づかれないことがよくあります。これらのイベントが直ちにリスクをもたらさない場合でも、入力データの品質が大幅に低下し、資産の状態の長期的な状況が変化する可能性があります。データ品質が低いと、データ分析や予測メンテナンスの取り組みに大混乱が生じる可能性があります。

企業は、機械学習を使用してこの問題をスケーラブルに解決する方法を理解し始めています。 ML は、医療診断や詐欺防止などの他の状況でも、人間よりも高い精度で大規模なデータセット内の異常なパターンを検出するために使用されています。したがって、同様のアプローチを使用して、手動分析の負担を軽減し、産業用アプリケーションにおける人為的エラーの範囲を減らすこともできます。

過去数年間、このアプローチの応用は、石油・ガス、発電、化学部門でのパイロットおよび本格的な導入を通じて、特にヨーロッパと中東で飛躍的に増加しました。

機械学習は、産業用センサーからのリアルタイム監視とデータ品質の長期的な低下の両方に対処する上で、ますます重要な役割を果たすようになります。このアプローチは将来さらに広く採用されるようになると予想されており、私たちはその成長に大きく貢献できることを期待しています。