製造業におけるIoTデータの前処理ツールの新版、KSKアナリティクスが発売

　KSKアナリティクスの「KSKP」は、製造業におけるIoT（Internet of Things：モノのインターネット）データを分析するための前処理専用ツール。センサーから得られる大規模な時系列データを、機械学習によって活用できるように整理し、予知保全や歩留まり改善、生産性向上などに取り組めるようにする。

　新版の「バージョン2.0」では、IoTデータの処理を適切かつ容易にするための「IoTコマンド」を追加した。（1）製造工程とモノの流れのひも付け、（2）欠落や欠損のクレンジング、（3）異なる観測間隔のひも付けや欠損値の補完、（4）反復波形の可視化の4種類の作業を、プログラムを記述せずGUI（Graphical User Interface）による操作で実行できる（図1）。

図1：製造工程とモノの流れのひも付けイメージ

　KSKアナリティクスによれば、IoTデータの前処理には特有の課題がある（図2）。工程ごとの製造機械のセンサーデータと、生産ラインを流れるモノの流れのデータのひも付けが困難であるなどだ。

図2：製造業におけるIoTデータの前処理の流れと課題解決のアプローチ

　これら課題に対し、KSKPでは同社のノウハウに基づく解決策を組み込んでいるとしている。