エイシング、機械への搭載後も学習できるコンパクトな異常検知アルゴリズム「MSAT++」を発表

　エイシングは11月16日、新たに開発した異常検知アルゴリズム「MSAT++（メモリー・セービング・アノマリー・トラッカー・プラスプラス）」を発表した。

　MSAT++はモデルサイズが数KBほどの省メモリーであることに加え、機械への搭載後も学習を行なうことにより異常検知対象の個体差補正を実現するアルゴリズム。より賢い異常検知を実現するとしている。

　製造業の工場でも、生産性向上や効率的なメンテナンスの実現のため機器の状態を監視しながらメンテナンス時期を決定するCBM（コンディション・ベースド・メンテナンス）の導入が進んでいる。CBMでは機械につけられた複数のセンサーの値から機械に異常が起きていないかを判定するが、導入までに課題が複数存在しており工場における異常検知の実現が困難となっている。

　具体的には「設備からデータを収集・分析するための一連のシステムが複雑」「トラブルが発生しない限り異常データが取れないため異常検知モデル構築が困難」「搭載先の個体差／環境差等に合わせて数多くの異常検知モデルを構築する必要がある」といった問題がある。

　同社では、MSAT++が省メモリーなことからセンサーに搭載し簡素なシステムを構成可能、異常データがない状態でモデルを構築して運用中に学習、搭載先の機械や運用環境、原材料のデータ特性を学習することで個体差や環境差に適応することなどで課題を解決できるとしている。

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