製造現場の基本的な考え方である、「安心・安全・安定」を支えるため、現場は日々課題を抽出し、その解決に向けて取り組んでいる。ここ数年、その課題解決の方法として、ビッグデータ分析技術の適用が注目されてきている。従来までの監視では不可能だった、故障を予兆の段階で検出したり、過去に発生事例の無い未知の故障 (想定外の異常) を検知したいというニーズが高まっている。
　この講演では、工場/プラントに大量に蓄積されているオペレーションデータ、計測データをビッグデータ分析技術によって 分析し、事故の防止・発生予兆の検知を行う活用方法について事例をあげて説明する。

1. 注目され始めた設備保全へのビッグデータ分析技術適用
   1. はじめに
   2. ビッグデータの市場動向
   3. 業界団体/国の取り組み状況
2. 設備保全現場での課題と分析技術
   1. 生産設備の老朽化と保全への期待
   2. 予防保全から予知保全へのアプローチ
   3. 技能継承への危惧
   4. 運転データから未知の知識を得る
3. 故障予兆監視技術
   1. 故障予兆監視のニーズ
   2. インバリアント分析による故障予兆のリアルタイム検出
      1. 予兆検知の仕組み
      2. 異常発生箇所の特定
      3. 従来技術との比較
      4. インバリアント分析の適用範囲
         • リアルタイム予兆/異常検知
         • 保守/点検プロセスの効率化
         • 品質改善/効率改善への適用
         • 技能継承への応用
4. 分析技術適用事例
   1. 発電プラントによる事例
   2. 化学系プラントによる事例
   3. 生産設備による事例
• 質疑応答