RealRec データサイエンス プラットホーム

IoTに期待される機能は、監視やグラフ化してビジュアルに現状を把握するだけでなく、様々なデータを分析して予測などを行うことも重要なポイントです。それには膨大なデータ、いわゆるBigDataが必要となります。ただ、機械的にデータを蓄積しても、その中には不要なデータや形式が違うデータも混在しています。
RealRecはBigDataの中から余分なデータの削除や整形をするデータクレンジング機能を保有しています。また、どのアルゴリズムを選定すれば、最適な結果が得られるかなどのシミュレーションができる意思決定支援ツールです。

特長

  • ビジネスの課題を解決するための予測や意思決定を支援
  • 分析に必要のない要素を排除し、適切なアルゴリズムの選定とモデル構築までをサポート
  • RealSight IoTとの連携で、データの蓄積から他システムとの連携まで可能

全体の流れ

全体の流れ

事例

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背景

浄水場では、水の浄化・消毒に多くの種類の薬剤を使用しています
しかし薬剤の注入量は、熟練者の勘と経験に基づいて調整されていました

効果

運用実績データから水質と薬剤注入量の関係をモデル化し、必要な注入量を予測。属人化を解消し、薬剤の過剰および過少投入を抑制しました

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故障予測(セントラルエアコンのエネルギー効率)

背景

セントラルエアコンにおいて、複数の機器(冷凍ポンプ、冷却ポンプ、冷却塔など)の予熱時間を考慮した上で、起動させる必要がありました

効果

多次元センサーからの情報を元に、各機器の状況や外部の環境を分析
最適な予熱時間の予測モデルを構築し各機器を制御しました

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需要予測(航空会社の配膳管理の最適化)

背景

航空会社での機内食数の予測は難しく、廃棄食材の増大が問題になっていました

効果

飛行機の席数、季節要因、イベントや前日の搭乗者数の傾向などから、翌日のフライトでの食事数を予測し、過不足を最小限に抑制しました

事例説明

弊社では、RealRecを使用して「風力発電機の障害原因の分析から障害箇所の特定」までを
行ったプレゼン資料をご用意しております。
出力の特性が低くなった風力発電機の限定特定までの流れをご説明します。

下のお問合せボタンをクリックして頂き、ご連絡先などを入力して頂ければ、
ご説明にあがります。


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