機械学習で人的専門性を拡張：Senseyeが提供する信頼のソリューション

執筆：アダム・プール、プロダクトデザインリード

テクノロジーは、私たちの生活を楽にするときにのみ価値があります。しかし、この単純な真理は、最新技術の魔法を宣伝する陰で見失われがちです。

職場環境において、人々が最も避けたいのは、管理すべきシステムが増えて頭痛の種になるソリューションです。スマートファクトリーとインダストリー4.0を巡る現在のイノベーションと熱狂の波の中で、人々の働き方をより複雑にするのではなく、より強固なビジネス構築を支援するソリューションを見つけることが、これまで以上に重要です。

自由に流れるデータは、このスマート環境における主要通貨になりつつあります。それでも、データが人々のより良いビジネス意思決定を支えなければ無意味です。その観点から、新世代の産業システムは、人々の働き方を良くするユーザー体験を提供することが不可欠です。

専門性をさらに活かす

正しく実装すれば、これらのシステムは希少な人的専門性をスケールさせる大きな役割を果たします。ルーチンのデータ分析を裏側で自動的に実行することで、人々により多くの意思決定時間を与えられます。

スマートファクトリーの真の力を引き出すには、人間と機械を正しく接続する必要があります。人工知能（AI）が長年の人的専門性に取って代わるのではなく、人間と機械が「スマートシステム」となって協調し、補完し合うことが重要です。

優先順位を設定し、リソースを最適化

Senseye PdMは好例です。当社のクラウドベース予知保全システムは、数千の接続資産を監視し、個々の機械の既知故障モードに一致する異常振る舞いとパターンを自動検出します。目的は、運用を妨げる前に保守課題を早期発見し、ユーザーが問題を修正できるようにすることです。

忙しい保守チームは、通常、各シフト開始時に数分しかなく、数千の資産のうちどれが最も注意を要するかを特定しなければなりません。Senseye PdMは、情報を「アテンションインデックス」でソートされた優先順位付きリストとしてユーザーに提示します。これにより、ユーザーはリソースをどこに向けるべきか即座に把握できます。

アセットヘルスを超えて

ほとんどの状態監視システムと同様、Senseye PdMも従来、全資産の「アセットヘルススコア」を表示することで優先順位付けを支援してきました。これは今、「アテンションインデックス」に置き換わろうとしています。アテンションインデックスは、資産をソートする単一の方法を提供します。この新アプローチは、自社開発の新アルゴリズム群を用いた次世代アナリティクスの一環として導入されています。

アテンションインデックスは、Senseye PdMが課題を検知・予測するすべての方法——異常検知、トレンド、閾値、予知——を考慮します。ソフトウェアはあらゆるレベルで、ユーザーを根本原因の特定、是正、システムへの記録へと導きます。これにより機械学習アルゴリズムが学習し、対応可能な十分早い段階で故障を検知できるようになります。

アセットヘルスという概念は、システムが資産のすべてを理解しているかのような印象を与えます。これは決して真実ではありません。状態監視システムは、各資産に設定されたセンサーと状態指標（振動レベル等）に基づいてしかスコアを出せません。これでスコアが0なら、何を意味するのでしょう？ ユーザーを誤解させます。

一目でわかるインサイト

アテンションインデックスは、優先順位付き資産リストを提示することで意思決定を支援します。次のステップを決めるのはユーザーの専門性です。ソフトウェア設計をシンプルかつストレートに保つことで、貴重な時間を節約します。機械学習の力を活用し、情報に基づいた意思決定を行い、実施した実際の作業を記録することで、システムのすべての部分が学習し続けます。

ユーザーが保守リソースをどこに集中すべきか特定するのを支援することで、Senseye PdMは驚異的な成果をもたらします——保守精度が典型的に85%向上し、ダウンタイム50%削減、生産性55%向上を実現します。

Senseye PdM内のアテンションインデックス®について詳しく知りたい方は、ホワイトペーパー「機械学習で人的専門性を拡張」をダウンロードしてください。