「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

大阪ガス株式会社
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

大阪ガス株式会社ホームページ


Impulseを導入したきっかけについて、教えてください。

導入の背景

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。


導入のきっかけ

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を選んだ理由について、教えてください。

選定理由

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)   


導入状況について教えてください。

実現性の検証(PoC)

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


今後の展開を教えてください。

IoT分野のデータ分析の新たなチャレンジ

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。


御社から見たブレインズテクノロジーとは?

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)   

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