機械稼働状況判定アルゴリズム作成(機械学習&深層学習)

【概要】現状詳細な振動データをグラフ化し、その波形を人が目視して機械の稼働状況を判定(①)している。この人的作業をすでに定められたロジックでコンピューター判定(②)に切り替えたい。また、より簡易的な振動センサーのデータで判定①あるいは②に相関性高い判定ができるアルゴリズム(③)を機械学習and/or深層学習で作成し、今後①and/or②判定と③を同時に稼働させたデータを蓄積し、③の精度が高められるような機能(④)を作成頂きたい。 【依頼背景】当方はシステム知識・技能とも低く、上記概要をシステム会社に依頼していますが①と③の一致率がなかなか上がらない状況です。データの集積、格納、判定、結果表記をクラウドで行いスマホで見られる仕組みはほぼ完成ながらアルゴリズムのみ不安が残り、また現状システム会社がどのようなロジックで③判定を出しているか判然としない点があり、別途アルゴリズム作成を依頼するものです。 【保有データ】 詳細振動センサーデータ(①のベースデータ) 1/250秒毎に8つの振動データ。 これを30秒毎に人が５段階に稼働状況判定した結果あり。 簡易振動センサーデータ(③のベースデータ) 1/1秒毎に5つのデータ。但し実質的には3つのデータ このため、3つのうち1つのデータについては周波数分析をして出した2つの周波成分の水準と比率の3データを計算代入頂くことで計6データとして解析頂きたい (周波数成分を出す式はRであり) またこの6データのどれに重きをおくかの微調整ができるパラメーター設定機能 異常データをクレンジングできる機能 も検討頂きたい 詳細振動センサーと簡易振動センサーを同時にデータ取得しているものが機械一台につき稼働７時間、5台分データあり (機械毎に個性があり振動が異なる) できれば③は機械学習によるアルゴリズムと深層学習によるアルゴリズム二つを比較したい 【納品希望日】 2020年1月30日 【提案方法】 簡単にご実績(特に機械学習深層学習）とお見積りを出して頂けますと幸いです。 クオリティ、柔軟な対応、レスポンスの早さを重視しています。 【その他】 ご質問等あればお気軽にご連絡ください。よろしくお願いします。