[3D]センサーデータ

16:25 〜 16:50

[3D-02] 時系列解析による水処理装置の異常予測

*岸本 卓己^1,2、松原 靖子¹、木田 卓³、櫻井 保志¹ (1. 大阪大学産業科学研究所、2. 大阪大学大学院情報科学研究科、3. オルガノ株式会社 開発センター)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

時系列予測、異常予測、センサデータ、パターン認識

水処理装置は, 電子産業, 食品・飲料, 化学プロセス, 医薬製薬など多様な分野で純水・超純水を利用する際に不可欠であり, 継続的な運用が求められている. しかし, 装置の経年劣化や季節変化などの影響で, 精製された水の水質が基準値を超える課題があるため, 運用者の継続的な監視が必要である. 現在, 装置の異常予測は熟練運用者がセンサデータから水質を予測しているが, この方法では定量的な予測が難しく, 異常の予兆を見落とす可能性がある. そこで, 本研究では, 装置の経年劣化や季節変化などの影響を自動でパターン化しつつ同時に, 装置の稼働状態に注目することで学習に必要な特徴を明確にし, パターンに応じて予測モデルを切り替え予測精度を向上させる手法を提案する. 実データを用いた実験では提案手法が最新の深層学習手法を上回り, 効果的な異常予測ができていることを確認した.