異常判別分析モデル生成マシン「CX-M ver2.0」を販売開始

～「教師なし学習」機能を追加し正常稼動データだけで分析モデルプログラム作成が可能に～

東京エレクトロン デバイス株式会社（横浜市神奈川区、代表取締役社長：徳重 敦之　以下、TED）は、
異常判別分析モデル生成マシン「CX-M」に「教師なし学習」機能を追加し、「CX-M ver2.0」として
2018年6月6日より提供開始します。（https://cxm.tokyo）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　「CX-M ver2.0」概要

現在、予知保全を目的としたIoT基盤の導入を検討中の企業では生産設備などでデータを収集しているものの「故障や異常時データを持たない場合が多く、異常判別データ分析のニーズに応えることが難しい状況です。

今回、「CX-M ver2.0」で追加された「教師なし学習」機能は、故障や異常時のデータが手元になくても生産設備の正常稼動のデータを定量的に分析し、設備状態を判別する分類モデルを作成する事ができ、迅速な設備診断が可能になります。

これにより、正常・異常のデータから判別モデルを作る「教師あり学習」機能と正常データから分類モデルを作成する「教師なし学習」機能の、両面からデータ分析をサポートする事が可能になり、予知保全システムの実現に貢献します。

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＜教師なし・教師あり機能比較＞

	教師なし	教師あり
分析目的	設備データの定量診断	異常検知・故障予測
利用背景	設備の異常時のデータはないが、稼動データから、装置状態に定量的な変化がないかを分類・判別したい。	装置の正常時、異常時のデータがあるため、その情報から異常が発生する兆がないか判別したい。
必要なデータ	稼動データ	正常及び異常時のデータ
分析成果	分類グループ情報 分類モデルプログラム	判別モデルプログラム

・CX-Mについて

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です。ユーザーはデータ分析技術の知識がなくても、時系列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ます。生成した異常判別プログラムは出力することができ、クラウド上やPC、自社のシステムに組み込むなど、任意の環境での利用が可能です。

【セミナー情報】
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セミナー：TED REAL IoTセミナー （6月）
今のIoT課題を乗り越えて次のステージへ ～PoCも 開発も 運用も 用これ”で解決～
日時：2018年6月22日(金) 14:00 -17:30（受付開始13:30）
会場：東京コンファレンスセンター・品川 4階 Room 406
セミナー内の「生産設備の予知保全に必要なのは分析の自動化 ～異常判別プログラム自動生成マシン“異常判別プのご紹介～」のセッションでお話します。
URL：https://www.teldevice.co.jp/ted_real_iot/seminar-event/jun2018/
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東京エレクトロン デバイス株式会社について
東京エレクトロンデバイスは、半導体製品やビジネスソリューション等を提供する「商社ビジネス」と、お客様の設計受託や自社ブランド商品の開発を行う「開発ビジネス」を有する技術商社です。
URL：https://www.teldevice.co.jp/

東京エレクトロンデバイス株式会社「TED REAL IoT」について
「TED REAL IoT」は東京エレクトロンデバイスのIoTの分野における新たな取り組みです。
当社における長年の半導体ビジネス、ITインフラビジネスで培ってきた「知見」「実績」「ノウハウ」をもとにデータの収集・蓄積・分析・活用に必要な技術や、製品・サービスをワンストップで提供することにより
お客様のIoTへの課題を解消し、既存ビジネスの改善や新たなビジネスの創出を支援します。
TED REAL IoT専用サイト：https://www.teldevice.co.jp/ted_real_iot/

＜製品に関するお客様からのお問合せ先＞
東京エレクトロン デバイス株式会社
CNカンパニー　CNビジネス開発室　神本
Tel：[phone]、Fax：[phone]
お問い合わせURL ：https://survey.zohopublic.com/zs/mHB0z2

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