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J-GLOBAL ID：202102233038093241   整理番号：21A0057955

IoT技術を用いたプラント監視システムの実現

Plant Monitoring System with IoT facilities

著者 (5件)： 平田俊明 (筑波大) ,  平田俊明 (コンピュートロン) ,  吉田健一 (筑波大) ,  古井戸邦彦 (コンピュートロン) ,  松井三栄登 (明治機械)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J103-D  号： 12  ページ： 871-880 (WEB ONLY)  発行年： 2020年12月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,IoTデバイスによるデータの収集が容易になり,収集したデータの分析を自動化するデータサイエンスの研究も盛んである.一方,これらの技術を実際のプラントに導入するためには適切な技術を選択する必要がある.すなわち,既存のシステムと連携したデータ収集システムの構築方法検討や,機器の故障予知や定期交換部品の交換時期分析など目的に応じたデータ分析手法を実装の予算も含めて考慮する等,その選択は自明ではない.本論文では,IoTやデータ分析技術を組み合わせ,実用的な工場の監視システムを実現するプロセスとその留意点を示す.具体的には,(1)監視データの選択,(2)実験室での小規模実験,(3)データ収集速度,(4)システムの全体設計,について議論する.(著者抄録)

シソーラス用語： 相互接続 ,  *監視装置 ,  *工場設備 ,  人工知能 ,  データマイニング ,  科学 ,  予測 ,  定期補修 ,  *データ解析
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  IoT ,  データサイエンス ,  故障予知

分類 (2件)： 設備管理  (KB02020X) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (19件)：

• 境野 哲,“IoT への期待と課題 ~IoT システム開発者・利用者の心得 ~,” 情報の科学と技術,vol.67, no.11, pp.560-565, 2017.
• 清尾克彦,“オープン環境による M2M/IoT システム構築の動向と取り組み事例,” e ラーニング研究,no.4, 2015.
• 井手 剛,入門機械学習による異常検知,コロナ社,2015.
• 福井健一,python と実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知,オーム社,pp.87-108, 2018.
• 近藤 稔,振動のオクターブバンド分析を用いた異常検知法による車両機器の診断,日本機械学会論文集,vol.84, no.862, 2018.

タイトルに関連する用語 (2件)： IoT ,  プラント監視システム