大阪ガス株式会社ホームページImpulseを導入したきっかけについて、教えてください。導入の背景ビジネスアナリシスセンターでは、従来より設備機器に取り付けられたセンサーデータを分析し、予知保全を実現させる取り組みを進めていましたが、蓄積されたデータは人間では捌ききれないほどのデータ量に増大していました。ビジネス展開をスピーディに実行するためには、より効率的な分析が必要でした。そのためのソリューションとして利用可能なデータ分析基盤を検討していました。Summit)というベンチャー企業とのマッチングイベントで、ブレインズテクノロジーがリアルタイム異常検知プラットフォーム「Impulse」をサービスとして提供していることを知りました。結果が出るか不明瞭な大規模IoTデータに対しても実績を持っていること、またImpulseの製品コンセプト自体が弊社ビジネスアナリシスセンターの課題解決にマッチしており、可能性を感じたことが導入のきっかけです。(写真:河本様、國政様)Impulseを選んだ理由について、教えてください。選定理由Impulseが、以下の点において優れたデータ分析基盤であったことが、選定理由となります。・時系列データに対してすばやく、網羅的に分析することが可能であること・データの特性を考慮した上で異常検知を行うことができ、かつ、ほぼ自動で処理されること・コードの透明性が確保されていること増え続ける膨大なIoTデータに対する分析基盤として、非常に重要なポイントが満たされていると感じています。導入状況について教えてください。実現性の検証(PoC)Impulseを実際に導入する際には、約2ヶ月間のPoC(実際に稼働している設備のセンサーデータを使った実現性検証)を実施しました。目的は、Impulseが過去に起きたセンサーデータの異常(トラブル発生)よりも前に予兆を検知可能か検証することでしたが、その結果、誤検知を抑えつつ最長で1週間前に予兆を検知することができました。この検証では、「予兆の検知が確認できたこと」はもちろんですが、「Impulseの標準機能のみで分析し、分析の作業時間が短縮できたこと」も我々にとっては非常に重要なポイントだったと考えています。今後の展開を教えてください。IoT分野のデータ分析の新たなチャレンジPoCで一定の効果が得られたため、今後は様々なIoTデータの分析をImpulseで取り組むことを検討しています。Impulseはソフトウェア機能はもちろんのこと、AWSを活用したコストパフォーマンス、スケーラビリティに優れたクラウドサービスとして利用できるので、変化していく膨大なIoTデータ、新たな予知保全の取り組みに対しても、Impulseを用いてよりスピーディーに様々な課題解決につなげていきたいと考えています。御社から見たブレインズテクノロジーとは?私たちビジネスアナリシスセンターは、どんなに完璧なデータ分析をしても「ビジネスを変えられないのならば意味がない」というマインドのもと、データ分析を実施しています。ブレインズテクノロジーの皆さんも同じマインドをお持ちで、そのうえでImpulseの分析ソリューションを得られることは弊社として心強く感じています。reserved.プライバシーポリシーサイトマップ。