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【Inside AIoT】機械管理知能化のためのAIデータ パイプライン(2)
前回の記事(【Inside AIoT】機械管理知能化のためのAIデータパイプライン(1) )では、AIデータパイプラインとは何か、なぜ必要なのか、また、どのように構成されているのかを説明しました。 今回は実際にこのようなデータパイプラインをEdgeCrossがどのように実装したのか、もう少し詳しく説明したいと思います。さらに、設備から収集したデータを利用して、設備の動作過程で異常を予測したり、設備部品の寿命を予測するなどのAIサービスまで開発しています。 AIサービスを開発するプロセスは、大きくデータ準備、AIモデル開発、サービス適用の3つに分けられます。 今回の記事では、そのうちの一つであるIndustrial AIサービスのためのデータ準備に関する話をお伝えします。 -
【Inside AIoT】機械管理知能化のためのAIデータ パイプライン(1)
EdgeCrossは、様々な産業現場の設備で発生する時系列データを利用して、設備の状態をモニタリングし、遠隔で制御するサービスを提供しています。 さらに、設備から収集したデータを利用して、設備の動作過程で異常を予測したり、設備部品の寿命を予測するなどのAIサービスまで開発しています。 AIサービスを開発するプロセスは、大きくデータ準備、AIモデル開発、サービス適用の3つに分けられます。 今回の記事では、そのうちの一つであるIndustrial AIサービスのためのデータ準備に関する話をお伝えします。
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