時系列データ解析の基礎と異常検知・異常診断技術への応用

時系列データ解析とは何か

時系列データ解析とは、時間の流れに沿って収集されたデータを分析する技術のことを指します。
データは通常、ある特定の期間に渡って収集され、それに基づいてトレンド分析や将来の予測を行うために活用されます。
例えば、製造業では生産量や電力消費量、機器の稼働状態などが時系列データとして記録されます。
これらのデータを解析することで、潜在的なトラブルの予兆をつかんだり、効率的な生産計画を立てたりすることが可能となります。

時系列データの基本的な特徴

時系列データが持つ特徴にはいくつかの代表的なものがあります。
それに基づいて適切な解析手法を選択する必要があります。

トレンド

トレンドはデータが長期的に上昇または下降する動きを示します。
例えば、生産量が経済成長に伴って増加している場合などがこれに該当します。

季節性

季節性は、データに周期的なパターンが存在することを意味します。
製造業では、需要が季節によって変動する場合、これが売上や生産量の季節性となります。

サイクル

サイクルは、季節性とは異なる長期的な周期的変動を表します。
消費者の行動や経済の変動によって生じる中長期の変動がこれに該当します。

ノイズ

データが完全に予測どおりに動くことはなく、ノイズとは、このような予測不能の変動を指します。
ノイズは解析の精度に影響を与えるため、ノイズを適切に処理することが重要です。

異常検知の技術と手法

時系列データを用いた異常検知の手法は、多くの製造現場で活用されています。
これにより、機器の異常や製品の不良を早期に発見することができます。

統計的手法

統計的手法は、データの分布や平均値、分散などを基に異常を発見する方法です。
例えば、シグマ法や移動範囲法があります。
これらの手法により、通常範囲を逸脱したデータが出現した場合に異常と判断します。

機械学習による手法

機械学習を用いた異常検知は、ある程度のデータ量がある場合に有効です。
教師あり学習と教師なし学習のどちらも利用されます。
教師あり学習では、正常と異常のデータを用いて学習し、モデルを作成します。
一方、教師なし学習では、正常データのみで学習し、通常とは異なるデータを異常と判断します。
クラスタリングや異常スコアリングが代表的な方法です。

時系列解析特化型手法

時系列データ特有の情報を扱った異常検知手法には、ARIMAモデルやLSTM（長短期記憶）ニューラルネットワークがあります。
ARIMAモデルは、自己回帰移動平均を用いてデータの傾向を予測し、その予測値と比較して異常を検知します。
LSTMは、過去の長期間にわたる情報を保持しながら学習を行うことで、時間に沿ったパターンを学習し異常を検出します。