機械学習による人間の専門知識の強化|先生

プロダクトデザインリーダー、AdamPooleによる

テクノロジーは、私たちの生活を楽にする場合にのみ価値がありますが、最新の技術的な魔法の宣伝では、その単純な真実が失われる可能性があります。

作業環境で人々が最後に必要とするのは、管理するための余分なシステムの頭痛の種を彼らに残す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を取り巻くイノベーションと熱意の現在の波では、労働生活をより複雑にするのではなく、人々がより強力なビジネスを構築するのをサポート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になっています。

自由に流れるデータは、このスマートな環境で急速に主要通貨になりつつあります。それでも、人々がより良いビジネス上の意思決定を行えるようにしない限り、データは無意味です。そのことを念頭に置いて、新世代の産業用システムが、人々の労働生活をより良くするユーザーエクスペリエンスを提供することが重要です。

専門知識をさらに深める

それを正しく理解すれば、これらのシステムは、乏しい人間の専門知識を拡大するのに役立つ大きな役割を果たすことができます。日常的なデータ分析の多くが舞台裏で自動的に実行される一方で、彼らは人々に意思決定を行うためのより多くの時間を与えることができます。

スマートファクトリーの力を真に活用するには、人間と機械を正しい方法で接続する必要があります。長年の人間の専門知識に取って代わる人工知能（AI）ではなく、人間と機械が「スマートシステム」になり、相互に協力して補完することです。

リソースを最適化するための優先順位を設定する

SenseyePdMはその良い例です。当社のクラウドベースの予知保全システムは、接続された何千もの資産を監視し、個々のマシンの既知の障害モードに一致する異常な動作とパターンを自動的に検出できます。目的は、メンテナンスの問題をはるかに早く発見し、ユーザーが操作を中断する前に問題を修正できるようにすることです。

忙しいメンテナンスチームは通常、各シフトの開始時に数分しかなく、数千の資産の中で最も注意が必要なものを特定します。ユニークなことに、Senseye PdMは、アテンションインデックスでソートされた優先リストの形式で、情報をユーザーに返します。これにより、ユーザーはリソースをどこに向けるべきかをすぐに確認できます。

資産の健全性を超えて

ほとんどの状態監視システムと共通して、Senseye PdMは以前、すべての資産の資産健全性スコアを示すことにより、ユーザーが優先順位を設定するのを支援していました。これは現在、アセットを並べ替える単一の方法を提供するアテンションインデックスに置き換えられています。この新しいアプローチは、新しい範囲の社内アルゴリズムを使用して展開されている次世代の分析の一部です。

Attention Indexは、Senseye PdMが問題を検出または予測できるすべての方法（異常検出、傾向、しきい値）を考慮に入れています。と予言。ソフトウェアは、あらゆるレベルで、根本的な問題を特定し、修正し、システムに取り込むようにユーザーをガイドします。これにより、機械学習アルゴリズムが提供されるため、障害を早期に発見して行動を起こすことができます。

資産の健全性は、概念として、システムが資産に関するすべてを理解しているという印象を与えます。これは決して当てはまりません。状態監視システムは、このスコアを各資産に設定されたセンサーと状態インジケーター（つまり振動レベル）にのみ基づいて決定できます。これがスコア0につながる場合、それは実際にはどういう意味ですか？ユーザーに誤解を与える可能性があります。

一目でわかる洞察

アテンションインデックスは、資産の優先リストを提示することにより、意思決定をサポートします。次のステップを決定するのは、ユーザーの専門知識です。ソフトウェアの設計をシンプルかつわかりやすくすることで、貴重な時間を節約できます。機械学習の力を利用することで、情報に基づいた意思決定が行われ、実際に行われた作業をキャプチャすることで、システムのすべての部分が学習を続けます。

Senseye PdMは、ユーザーがメンテナンスリソースをどこに集中させるべきかを特定できるようにすることで、印象的な結果をもたらします。通常、メンテナンスの精度が85％向上し、ダウンタイムが50％減少し、生産性が55％向上します。

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