yet2は、水力発電所の故障を低減・防止し、メンテナンスイベントを導くことができるデータ分析ソリューション（ソフトウェア／プラットフォーム／モデル）を特定するために、 米国干拓局（USBR）を支援しています。干拓地は、すでにさまざまな発電設備から多くのデータストリームを収集しており、複数のデータストリーム間の有用な関係を特定・監視することで、劣化のシグナルや差し迫った故障、その他の運用上の問題を特定し、異常発生時に予防措置を講じることを目指しています。そのために、主にAI/ML対応のデータ分析ソフトウェアとプラットフォームを模索しています。
詳細
求めるAI異常検知ソフトウェア／プラットフォーム／ツールに望まれる機能と成果は以下の通り：
- 潜在的な劣化、差し迫った故障、その他の運用上の問題を知らせる危険なデータ・パターンや異常なデータ・パターンを特定する。
- 差し迫った故障や危険な劣化の予測、早期発見、予防を可能にするために、過去の出来事から学習する能力。
- 識別・検出された異常な状態に基づき、自動回避／予防措置を統合的にトリガーする。
- 故障や危険な劣化、点検のための不要な停止を回避する予知保全の実現
- 機械操作の変化やユーザーの変化に対する通常の量の反応を考慮した効率的なシステム設計により 、故障シグナルを継続的に監視するための特定のデータストリームやデータ関係の数を最小限に抑える。
現段階では、Reclamation社は、アプリケーションに特化したエンドツーエンドのソリューション、アプリケーションにとらわれない「ビルディングブロック」ツール／プラットフォーム、およびその中間のアプリケーション開発スペクトルのすべてを検討することに前向きである。
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当社のクライアントであるReclamation社が提携を検討するために、革新的な技術と関連企業を提出したい場合は、Megan Waldock([email protected])までご連絡ください。
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