一般
Q: Amazon Lookout for Equipment とは何ですか?
A: Amazon Lookout for Equipment は、センサーからのデータを使用して異常な機器の動作を検知するため、マシンの障害が発生する前にアクションを実行して、計画外のダウンタイムを回避できます。
機器の状態や効率をモニタリングする ML モデルを構築したいお客様は、過去のセンサーデータを Amazon Lookout for Equipment に直接アップロードし、正常な動作パターンを学習して異常な動作を警告する ML モデルを自動的に構築できます。お客様は、Amazon Lookout for Equipment を設定して、機器からリアルタイムデータを読み取り、アセットの現在の動作を検出できます。
Q: Amazon Lookout for Equipment を使用する必要があるのはなぜですか?
A: 産業機器からのデータを分析する現在の方法では、多くの場合、アラートが多すぎたり、物理学や統計に基づいたモデルが一般化されすぎたりして、各機器の固有の動作条件に適合しません。Amazon Lookout for Equipment は、産業機器に関するデータを生成する独自のセンサーを持ち、障害パターンや非効率的なプロセスなどの異常な動作を検出するためのカスタムモデルを構築したいお客様にメリットをもたらします。Amazon Lookout for Equipment の主な利点は次のとおりです。
- 使いやすさ: Lookout for Equipment は、データサイエンスの複雑さを解消するため、データとユースケースに集中できます。機械学習の深い技術的経験は必要ありません。
- 概念実証: Lookout for Equipment は、産業データに基づいてモデルを構築する際の多くのステップを自動化するため、適切な出力を迅速に取得することに集中できます。
- 費用対効果: Lookout for Equipment は使用量に基づいて料金設定されているため、トレーニングと推論を設定して自動化し、費用効果の高いモデルデプロイを実現できます。
- 正確さ: データからすべての機器の問題が見えてくるわけではありませんが、Lookout for Equipment は、クラス最高の検出アルゴリズムを使用して、主要な異常な機器の動作を見つけることができます。
- 規模: Lookout for Equipment は、世界中にある何千もの機器で使用できます。
Q: このサービスが他の AWS のサービスとどのように関係し、連携するかを教えてください。
A: Lookout for Equipment は、Amazon S3 バケットから直接読み取り、内部でさまざまな AWS のサービスを利用します。Lookout for Equipment は AWS IoT SiteWise とも連携します。お客様はセンサーまたは履歴データセットを AWS IoT SiteWise に接続し、Lookout for Equipment をモデル開発に活用できます。
Q: Lookout for Equipment はどのタイプのセンサーで動作しますか?
A: Lookout for Equipment は、最も一般的にデータタグと呼ばれるあらゆる時系列アナログデータで機能するように設計されています。これには、センサーやアクチュエーターなどのコンポーネントからの温度、流量、rpm などのデータが含まれます。タグが時間の経過とともに変化し、マシンの状態やプロセスの特性に関連している限り、Lookout for Equipment はデータを処理します。
Q: Lookout for Equipment は事前にトレーニングされたモデルを使用していますか?
A: いいえ。Lookout for Equipment は事前にトレーニングされたモデルを使用していません。多種多様な産業機器タイプと動作環境があることで、事前トレーニング済みモデルを機器間で使用することは非常に困難です。代わりに、Lookout for Equipment は、指定されたすべてのデータセットに基づいてカスタムモデルを構築します。したがって、Lookout for Equipment は、機器に固有の通常の動作動作とその固有の動作環境を学習します。
Q: 自分の ML モデルまたはアルゴリズムを Lookout for Equipment に持ち込むことはできますか?
A: いいえ。Lookout for Equipment は自動化された機械学習製品です。このサービスは、アルゴリズムとしきい値自体を検索して、特定のデータセットに最適な設定を見つけるように設計されています。
Q: Lookout for Equipment は時間が経つにつれてスマートになりますか?
A: Lookout for Equipment は自動化された機械学習ツールであるため、Lookout for Equipment を使用して新しいデータでモデルを再トレーニングしながら時間が経つにつれてスマートになります。再トレーニングは、新しい未知の障害が発生したとき、またはモデルが時間が経つにつれてドリフトしたときに行えます。
Q: Lookout for Equipment をリアルタイム分析に使用できますか?
A: はい。Lookout for Equipment は、リアルタイム分析用に設計されています。まず、ユーザーはセンサーの読み取り値を Amazon S3 に公開するように設定する必要があります。次に、スケジュールされた推論を用いて、ユーザーは 5 分から 1 時間の範囲のスケジュールを設定できます。データが Amazon S3 に到着すると、Lookout for Equipment は希望のスケジュールで新しいデータを取得し、データの推論を実行して、結果を別の S3 バケットにデポジットします。
Q: モデルの構築に使用できるセンサーの数に制限はありますか?
A: Lookout for Equipment は現在、1 つのモデルで最大 300 個のセンサー (タグ) を許可しています。
Q: Lookout for Equipment はどのようなユースケースをサポートしていますか? サポートされていないユースケースは何ですか?
A: Lookout for Equipment は、継続的に動作し、動作条件の変動が制限された固定機器などのアプリケーション向けに構築されています。これには、ポンプ、コンプレッサー、モーターなどの回転機器や、熱交換器、ボイラー、インバーターなどの資産が含まれます。稼働頻度が低く、動作条件の変動が大きい機器を対象としたものではありません。
Q: Lookout for Equipment の開始方法と実行方法を教えてくだｄさい。
A: aws.amazon.com で AWS アカウントを作成し、Amazon Lookout for Equipment デベロッパーコンソールにアクセスして直感的なセットアップを行うことから始めることができます。デベロッパーは次に、Amazon S3 を介して過去の機器データをインポートします。そしてわずか数回の API 呼び出しで、モデルを自動的にトレーニングできます。トレーニングが完了すると、スケジュールされた API 呼び出しを使用してモデルをデプロイできます。デプロイされたら、デベロッパーはサービスを呼び出して、リアルタイムの異常状態を検出できるようになります。
Q: Lookout for Equipment はどのファイルタイプを受け入れますか?
A: Lookout for Equipment は CSV ファイルをサポートします。
Q: Lookout for Equipment はどのリージョンで利用できますか?
A: Lookout for Equipment は、米国東部 (バージニア北部)、欧州 (アイルランド)、アジアパシフィック (ソウル) でご利用いただけます。
Q: Amazon Lookout for Equipment でサポートされている主なユースケースは何ですか?
A: Lookout for Equipment は、継続的に動作し、動作条件の変動が少ない産業加工機器用に作られています。以下に良い例をいくつか示します
- コンプレッサー
- ポンプ
- モーター
- タービン
- ボイラー
- 熱交換器
- インバーター
機器のモニタリングは、変動の大きい機器では実効性に乏しいことがあります
- 建設機械 (クレーン、トラックなど)
- 車両
- ロボット
- CNC マシン
Q: Amazon Lookout for Equipment の一般的な予知保全アプリケーションにはどのようなものがありますか?
A:
- パイプラインのコンプレッサーの故障の予測
- 風力タービンの重大な問題の検出
- ボイラーの漏れの発見
- 製造ワークフローでのプロセスの問題の発見
Q: Amazon Lookout for Equipment にどのようなデータを提供する必要がありますか?
A: データセットは、ポンプ、コンプレッサー、モーターなどの産業資産から生成された時系列データである必要があります。各資産は、センサー (タグ) からデータを生成する必要があります。使用するデータは、資産の状態や運用を表すものでなければなりません。例えば、オイルレベルを測定していないと、車のオイルがなくなっていることは知りようがないでしょう。 適切なデータがあることを確認することが重要です。これが、SME がデータが資産に関連していることを確認する必要がある理由です。不要な入力や無関係な入力がデータから確実に削除されるようにすることも同様に重要です。Amazon Lookout for Equipment は最大 300 の入力で動作するため、機器にとって重要な入力を選択するようにしてください。入力が少なすぎると重要な情報が欠落している可能性があり、多すぎると重要な入力が検出に与える影響が少なくなる可能性があります。
適切な入力データを選択することが、Amazon Lookout for Equipment の使用を成功させる上で重要です。適切な入力を見つけるには、Amazon Lookout for Equipment を何度も試行錯誤する必要があるかもしれません。当社は結果の保証は行いません。成否はデータと機器の問題との関連性に大きく左右されます。
Q: Amazon Lookout for Equipment によって処理された入力は保存されますか? AWS ではそれがどのように利用されますか?
A: Amazon Lookout for Equipment で処理されたコンテンツは、サービスの提供と保守、ならびに Amazon Lookout for Equipment やその他の Amazon 機械学習/人工知能技術の開発と品質向上の目的に限定して保存および利用します。関連する技術の開発やトレーニングを含め、Amazon Lookout for Equipment のお客様体験を継続的に改善するには、コンテンツの使用が重要です。当社は、お客様のコンテンツに含まれる個人情報を使用して、お客様やお客様のエンドユーザーを製品、サービス、またはマーケティングのターゲットにすることはありません。AWS の最優先事項は、お客様からの信頼、プライバシー、およびお客様のコンテンツのセキュリティです。また、AWS では、転送中や保管時の暗号化など、お客様のコンテンツへの不正アクセスやお客様のコンテンツの公開を防ぐように設計された、高度で信頼できる技術的および物理的な規制を行っています。さらに、AWS がデータを使用する場合はお客様との契約を確実に遵守します。詳細については、https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/ をご参照ください。AWS Organizations opt-out policy を使うことで、Amazon Lookout for Equipment や他の Amazon 機械学習/人工知能技術の品質の向上を目的として、お客様のコンテンツが保存されないようにオプトアウトすることができます。オプトアウトする方法の詳細については、AI サービスのオプトアウトポリシーの管理をご参照ください。
Q: Amazon Lookout for Equipment で処理されたコンテンツが、Amazon Lookout for Equipment を使用している AWS リージョンの外に移動されることはありますか?
A: Amazon Lookout for Equipment が処理したコンテンツは、お客様が Amazon Lookout for Equipment を利用している AWS リージョン内で暗号化され、保存されます。Amazon Lookout for Equipment で処理されたコンテンツの一部は、Amazon Lookout for Equipment のカスタマーエクスペリエンスやその他の Amazon 機械学習/人工知能技術の継続的な改善と開発に関連する場合のみ、別の AWS リージョンに保存されることがあります。Amazon Lookout for Equipment や他の Amazon 機械学習/人工知能技術の品質の向上を目的として、お客様のコンテンツが保存されないようにオプトアウトする場合は、AWS サポートまでお問い合わせください。他の AWS リージョンにお客様のコンテンツが保存されることはありません。お使いのアカウントに関連付けられているコンテンツの削除は、AWS サポートに連絡することでリクエストできます。AWS の最優先事項は、お客様からの信頼、プライバシー、およびお客様のコンテンツのセキュリティです。また、AWS では、転送中や保管時の暗号化など、お客様のコンテンツへの不正アクセスやお客様のコンテンツの公開を防ぐように設計された、高度で信頼できる技術的および物理的な規制を行っています。さらに、AWS がデータを使用する場合はお客様との契約を確実に遵守します。詳細については、https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/ をご参照ください。
