「ビジネスを変えるデータ分析」を支える
予知保全プラットフォームとして、Impulseを採用
お客様概要
| お客様名 | 大阪ガス株式会社 |
| ご担当部署 | 情報通信部 ビジネスアナリシスセンター 所長 河本 薫様 情報通信部 ビジネスアナリシスセンター 國政 秀太郎様 |
| 導入製品 | Impulse |
| 導入時期 | 2017年6月 |
| お客様名 | 大阪ガス株式会社 |
| ご担当部署 | 情報通信部 ビジネスアナリシスセンター 所長 河本 薫様 情報通信部 ビジネスアナリシスセンター 國政 秀太郎様 |
| 導入製品 | Impulse |
| 導入時期 | 2017年6月 |
ビジネスアナリシスセンターでは、従来より設備機器に取り付けられたセンサーデータを分析し、予知保全を実現させる取り組みを進めていましたが、蓄積されたデータは人間では捌ききれないほどのデータ量に増大していました。
予知ロジックの開発・システム構築・現場導入・業務改革やビジネス展開をスピーディに実行するためには、より効率的な分析が必要でした。そのためのソリューションとして利用可能なデータ分析基盤を検討していました。
そのような背景のもと、データ分析基盤について情報収集をしていたところ、ILS（Innovation Leaders Summit）というベンチャー企業とのマッチングイベントで、ブレインズテクノロジーがリアルタイム異常検知プラットフォーム「Impulse」をサービスとして提供していることを知りました。
結果が出るか不明瞭な大規模IoTデータに対しても実績を持っていること、またImpulseの製品コンセプト自体が弊社ビジネスアナリシスセンターの課題解決にマッチしており、可能性を感じたことが導入のきっかけです。
（写真：河本様、國政様）
Impulseが、以下の点において優れたデータ分析基盤であったことが、選定理由となります。
・時系列データに対してすばやく、網羅的に分析することが可能であること
・データの特性を考慮した上で異常検知を行うことができ、かつ、ほぼ自動で処理されること
・コードの透明性が確保されていること
増え続ける膨大なIoTデータに対する分析基盤として、非常に重要なポイントが満たされていると感じています。
（國政様）
Impulseを実際に導入する際には、約2ヶ月間のPoC（実際に稼働している設備のセンサーデータを使った実現性検証）を実施しました。
目的は、Impulseが過去に起きたセンサーデータの異常(トラブル発生)よりも前に予兆を検知可能か検証することでしたが、その結果、誤検知を抑えつつ最長で1週間前に予兆を検知することができました。
この検証では、「予兆の検知が確認できたこと」はもちろんですが、「Impulseの標準機能のみで分析し、分析の作業時間が短縮できたこと」も我々にとっては非常に重要なポイントだったと考えています。
【PoC例】特定センサー値の上昇（異常）を認識タイミングの１週間前に検知
PoCで一定の効果が得られたため、今後は様々なIoTデータの分析をImpulseで取り組むことを検討しています。
Impulseはソフトウェア機能はもちろんのこと、AWSを活用したコストパフォーマンス、スケーラビリティに優れたクラウドサービスとして利用できるので、変化していく膨大なIoTデータ、新たな予知保全の取り組みに対しても、Impulseを用いてよりスピーディーに様々な課題解決につなげていきたいと考えています。
私たちビジネスアナリシスセンターは、どんなに完璧なデータ分析をしても「ビジネスを変えられないのならば意味がない」というマインドのもと、データ分析を実施しています。
ブレインズテクノロジーの皆さんも同じマインドをお持ちで、そのうえでImpulseの分析ソリューションを得られることは弊社として心強く感じています。
（河本様）