プラントや工場、発電所等の物理システムは、異なるコンポーネントが複雑に連携していて大規模である。高度な分業によるコンポーネントのブラックボックス化や、より複雑な連係動作が、専門家にさえ全体の挙動把握を難しくしている。
システムに多数配置されたセンサから大量の時系列データを収集・分析、コンポーネント間の局所的な関係を抽出し、これらを積み上げることでシステム全体の挙動を自ら把握する。センサ群の関連性を機械学習により自動抽出するため、専門家でも気づきにくい「いつもと違う」動きが検出可能となる。関係式は高速演算できるように単純化されていて、人の総合判断プロセスと同様、すべてのセンサの関係を網羅的に見られるという。 独自の「インバリアント分析技術」を保有しているNECは、システムの振る舞いを自動的にモデル化し、システムの稼働状況の見える化と故障予兆検知を実現するAI（人工知能）エンジンであるこの分析技術をパッケージ...