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Databricksによる建築製品業界の異常検知のための機械学習の活用

序章 異常検知はさまざまな業界で広く応用されており、企業部門では重要な役割を果たしています。 このブログでは、製造業での応用に焦点を当てます。 シミュレーションされたプロセスサブシステムの健全性監視を中心としたケーススタディを探求します。 さらに、主成分分析(PCA)のような次元削減手法を掘り下げ、そのようなシステムを本番環境に導入した場合の実際の影響を検証します。 実際の例を分析することで、Databricksをツールとして活用し、このアプローチをどのようにスケールアップして、広範なセンサーデータから価値ある洞察を抽出できるかを実証します。 LPビルディングソリューションズ(LP)は、建築業界を形成してきた50年以上の実績を持つ木材製品製造会社です。 北米と南米で事業を展開するLP社は、耐湿性、耐火性、耐シロアリ性を備えた建築製品ソリューションを製造しています。 LP社では、環境・衛生・安全(EHS)データとともに、ペタバイト級の過去のプロセスデータが長年にわたって収集されてきました。 このような大量の履歴デー