IoT向け異常判別プログラム自動生成マシン、複数の時系列データを分析可能に：FAニュース

東京エレクトロン デバイスは、IoT向け異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」に新機能を追加し、「CX-M ver2.1」として提供を開始した。複数の時系列データを分析し、判別モデルを自動生成する。

[MONOist]

　東京エレクトロン デバイスは2018年8月7日、IoT（モノのインターネット）向け異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」にマルチソース分析機能を追加し、「CX-M ver2.1」として提供を開始した。複数の時系列データを分析し、生産設備の状態を分類、判別するモデルを自動生成する。

　CX-M ver2.1はマルチソース分析機能を追加したことで、複数のデータソースの挙動を考慮した分析が可能になった。これまで捉えられなかった複合的な時系列変化を反映し、判別モデルの精度向上に貢献する。

　また、GUI上で各データのモデルへの影響度や、モデル作成時に着目したデータの特徴を確認でき、物理現象との対応を元にした考察ができる。

　CX-Mは、時系列データを入力すると、独自のソフトウェアでデータクレンジング、特徴の抽出、機械学習による判別モデル作成、判別精度検証を行い、異常判別プログラムを自動で生成する専用マシンだ。時系列データを用意すれば、自社基準の設備状態を判別するプログラムを生成できる。生成した異常判別プログラムは出力でき、任意の環境で利用可能だ。

複数の時系列データの特性を考慮して判別モデルを作成 出典：東京エレクトロン デバイス

マルチソース分析作業を自動で実行 出典：東京エレクトロン デバイス