NEC大数据分析新技术可监控故障征兆

NEC Invariant分析技术具备快速分析海量数据的能力，并可找到各种不同数据彼此之间的关连性，例如将震动、压力、温度、加速度感应器收集到的信息彼此连结，就能导出预测精准度更高的结果。NEC规划在近期内向日本国内发电厂、化学工厂等大规模平台提出商用化技术服务，也有计划向日本国外发展。

4月8日消息，日本NEC发布新研发的Invariant分析技术，可分析工厂、发电厂等大规模平台的海量数据，掌握设备耗损状况的故障征兆监视系统。

Invariant分析技术可活用平台设施内各种感应器收集而来的海量数据，定义何种状态下设备处于正常状态，定时收集感应器数据进行比较分析，就能自动发现与平常不一样的数据差异，无须专业知识与复杂系统设定即可提前找到可能发生故障的不良状态。

为了确认技术原型系统是否有用，NEC在得到电力公司的协助下，于日本岛根核能发电厂进行实验，分析了2011年8月至2012年11月由电厂各项设备感应器收集而来的海量数据，对照机械维修纪录后，发现确实能在设备故障前发现征兆。自2012年10月起，NEC也将这套原型系统用于岛根核电厂技术训练中心，测试出它能在模拟环境故障前侦测出异于正常状态的现象。

NEC表示，Invariant分析技术具备快速分析海量数据的能力，并可找到各种不同数据彼此之间的关连性，例如将震动、压力、温度、加速度感应器收集到的信息彼此连结，就能导出预测精准度更高的结果。另外，从上述实验中发现，此技术也可分析现有感应器过去累积的海量资料，进一步提高预测精准度。

NEC规划在近期内向日本国内发电厂、化学工厂等大规模平台提出商用化技术服务，也有计划向日本国外发展，但收费价格未定。