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J-GLOBAL ID：200902274089037900   整理番号：09A0737516

プラントデータロギング~運転改善に活かす データロギングからみた運転管理の視点・論点

著者 (1件)： 武田和宏 (静岡大)
資料名： 計装  (Instrumentation Control Engineering)
巻： 52  号： 8  ページ： 47-49  発行年： 2009年08月01日 
JST資料番号： F0485A  ISSN： 0368-5780  CODEN： KISOBT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 情報技術の発展により,プロセスの操業に関わる膨大なデータを蓄積(データロギング)できる環境が整ってきた。その結果,情報技術を安全に,むだなく,効率的に生産するための運転支援に活用する動きが活発化してきた。膨大に蓄積されたデータを有効に活用するためのデータ活用技術として,データマイニングやケモメトリクスと呼ばれる手法がある。データマイニングとは,統計学,パターン認識,人工知能などのデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術をいう。この手法には,通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい,発見的な知識獲得が可能であるという期待が込められている。手法としてはニューラルネットワーク,決定木,最近傍分類などが利用される。一方,ケモメトリクス(chemometrics)とは,化学(chemist)と計量学(metrics)合をわせた造語で,統計的手法を利用して化学システム・プロセスの測定データと状態を結びつける科学であり,主成分分析(PCA),部分的最小自乗法(PLS),独立成分分析(ICA)などが使われる。本稿では,これらのデータマイニングやケモメトリクスを使った,運転支援へのデータ活用技術について紹介する。正常時と異常時では運転員を支援する内容および仕組みが大きく異なるので,正常時と異常時を分けて概説する。

シソーラス用語： データロガー ,  *データ収集 ,  データ管理 ,  データ処理 ,  データ解析 ,  データマイニング ,  *化学 ,  *工場管理 ,  *運転管理 ,  主成分分析 ,  独立成分分析 ,  最小二乗法 ,  ニューラルネットワーク ,  ディシジョンツリー ,  統計的方法
準シソーラス用語： ケモメトリクス ,  *プラント管理

分類 (3件)： 電気式制御機器  (IC02020Y) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (1件)： 視点