シリーズ概要
化学プロセスから得られる膨大な時系列データを効果的に解析し、プロセスの最適化、異常検知、品質予測に活用するための実践的スキルを習得します。
本シリーズでは、統計的手法から機械学習まで、50以上の実用的なPythonコード例を通じて実践力を養います。
中級〜上級
📖 読了時間: 150-180分
💻 コード例: 50個
🎯 このシリーズで習得できること
- 時系列データの前処理から高度な解析手法の実装
- 多変量プロセスデータの統計的解析と機械学習モデル構築
- リアルタイム異常検知システムの設計と実装
- 特徴量エンジニアリングによる予測モデルの精度向上
- 産業現場で即戦力となる実践的データサイエンススキル
学習ロードマップ
本シリーズは5つの章で構成され、基礎から応用まで段階的に学習します。
graph LR
A[第1章
時系列解析の基礎] --> B[第2章
多変量解析]
B --> C[第3章
異常検知]
C --> D[第4章
特徴量エンジニアリング]
D --> E[第5章
リアルタイム解析]
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style B fill:#e8f5e9,stroke:#11998e,stroke-width:2px
style C fill:#fff3e0,stroke:#11998e,stroke-width:2px
style D fill:#f3e5f5,stroke:#11998e,stroke-width:2px
style E fill:#ffe0e0,stroke:#11998e,stroke-width:2px
章構成
プロセスデータの時系列特性を理解し、前処理から統計的検定、予測モデル構築までの基本技術を習得します。
ARIMAモデル、指数平滑法、変化点検知など10個の実践的コード例を提供します。
📖 読了時間: 30-35分 | 💻 コード例: 10個 | 🎓 難易度: 中級
- 時系列データの前処理（欠損値補完、外れ値検知）
- 定常性検定とトレンド分解
- 自己相関分析とARIMAモデリング
- 変化点検知とパターンマッチング
第2章：多変量プロセスデータ解析
複数のプロセス変数間の相関を解析し、主成分分析（PCA）、部分最小二乗法（PLS）などの多変量統計的手法を実装します。
プロセス監視とソフトセンサー構築に応用可能な10個のコード例を学習します。
📖 読了時間: 30-35分 | 💻 コード例: 10個 | 🎓 難易度: 中級〜上級
- 主成分分析（PCA）によるプロセス監視
- 部分最小二乗法（PLS）によるソフトセンサー構築
- 正準相関分析（CCA）と変数選択
- 動的PCA（DPCA）と時系列多変量解析
第3章：異常検知と診断
統計的手法と機械学習を組み合わせた異常検知システムを構築します。
Hotelling T², SPE統計、Isolation Forest、Autoencoderなど10個の実装例を通じて実践力を養います。
📖 読了時間: 30-35分 | 💻 コード例: 10個 | 🎓 難易度: 上級
- 統計的プロセス管理（SPC）とHotelling T²
- One-Class SVMとIsolation Forestによる異常検知
- Autoencoderによる非線形異常検知
- 異常診断と根本原因分析（RCA）
第4章：特徴量エンジニアリングと予測モデル
プロセスデータから有用な特徴量を抽出し、高精度な予測モデルを構築する手法を学習します。
時間窓統計量、ウェーブレット変換、深層学習など10個の高度な技術を実装します。
📖 読了時間: 30-35分 | 💻 コード例: 10個 | 🎓 難易度: 上級
- 時間窓統計量と派生特徴量の生成
- ウェーブレット変換による周波数領域特徴
- LSTM/GRUによる時系列予測
- Transformerによる長期依存性のモデリング
第5章：リアルタイムデータ解析システム
産業現場での実運用を想定したリアルタイムデータ解析システムの設計と実装を学習します。
ストリーミングデータ処理、オンライン学習、エッジ推論など10個の実践的技術を習得します。
📖 読了時間: 30-35分 | 💻 コード例: 10個 | 🎓 難易度: 上級
- ストリーミングデータ処理とバッファリング戦略
- オンライン学習とモデル更新
- リアルタイム異常検知アラートシステム
- エッジコンピューティングと軽量モデル展開
前提知識
| 分野 |
必要なスキル |
| PIの基礎知識 |
PI Data Archive, PI Vision, PI AFの基本操作（PI入門シリーズ完了レベル） |
| Pythonプログラミング |
NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlibの基本的な使用経験 |
| 統計学の基礎 |
記述統計、仮説検定、回帰分析の基礎概念 |
| 化学工学の知識 |
プロセス変数（温度、圧力、流量等）の基本的な理解 |
| 機械学習（推奨） |
教師あり学習、教師なし学習の基本概念（第3章以降で有用） |
推奨学習環境
💻 開発環境セットアップ
必須ライブラリ:
- Python 3.8以上
- NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib, seaborn
- statsmodels（時系列解析）
- PyWavelets（ウェーブレット変換）
- TensorFlow/PyTorch（深層学習、第4-5章）
⚠️ データセットについて
本シリーズのコード例では、化学プロセスの典型的なパラメータ（反応温度、圧力、流量、濃度など）を使用したシミュレーションデータを使用します。
実際のPI Systemからデータを取得する場合は、PI Web APIやPI SDK for Pythonを使用してください。
学習目標
本シリーズを完了すると、以下のスキルを習得できます：
基本理解レベル
- 時系列データの特性（トレンド、季節性、定常性）を説明できる
- 多変量統計的手法（PCA、PLS）の原理と適用場面を理解できる
- 異常検知アルゴリズムの種類と特徴を比較できる
- 特徴量エンジニアリングの重要性と手法を説明できる
実践スキルレベル
- PIデータの前処理と品質チェックを自動化できる
- ARIMAモデルやLSTMを用いたプロセス値の予測ができる
- 統計的手法と機械学習を組み合わせた異常検知システムを構築できる
- ソフトセンサーを実装し、測定困難な変数を推定できる
- リアルタイムデータストリームの処理と解析ができる
応用力レベル
- プロセス特性に応じた最適な解析手法を選択・適用できる
- 異常検知の精度向上のためのモデルチューニングができる
- 産業現場での実運用を考慮したシステム設計ができる
- エッジコンピューティングとクラウドの適切な役割分担を設計できる
よくある質問（FAQ）
Q1: PI入門シリーズを完了していなくても学習できますか？
本シリーズはデータ解析手法に焦点を当てているため、PI Systemの詳細な知識がなくても学習可能です。
ただし、PIからのデータ取得方法やタグ構造の基本的な理解があると、実務への応用がスムーズです。
Q2: 機械学習の経験がありませんが、第3章以降も理解できますか？
各章では必要な理論を簡潔に説明しますが、scikit-learnの基本的な使用経験があることが望ましいです。
機械学習の基礎を学習したい場合は、「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow」などの入門書の事前学習を推奨します。
Q3: コード例は実際のプロセスデータで動作しますか？
すべてのコード例は汎用的に設計されており、実プロセスデータにも適用可能です。
データ取得部分（PIへの接続）を実環境に応じて置き換えることで、そのまま使用できます。
Q4: リアルタイム解析にはどの程度の計算リソースが必要ですか？
第5章で扱うリアルタイム解析は、一般的なワークステーション（CPU: Intel Core i5以上、RAM: 8GB以上）で実行可能です。
大規模プラント（1000タグ以上）の場合は、GPU搭載マシンやクラウド環境の使用を推奨します。
Q5: 各章の学習にはどれくらいの時間がかかりますか？
各章の読了時間は30-35分ですが、コード例を実際に実行し、パラメータを変更して挙動を確認するには追加で2-3時間程度を推奨します。
シリーズ全体では20-25時間の学習時間を見込んでください。
Q6: 産業現場での適用事例はありますか？
本シリーズで紹介する手法は、石油精製、化学プラント、製薬、半導体製造など多岐にわたる産業で実際に使用されています。
各章の「実践例」セクションで具体的な適用例を紹介します。
シリーズ全体の構成
| 章 |
タイトル |
読了時間 |
コード例 |
難易度 |
| 第1章 |
時系列データ解析の基礎 |
30-35分 |
10個 |
中級 |
| 第2章 |
多変量プロセスデータ解析 |
30-35分 |
10個 |
中級〜上級 |
| 第3章 |
異常検知と診断 |
30-35分 |
10個 |
上級 |
| 第4章 |
特徴量エンジニアリングと予測モデル |
30-35分 |
10個 |
上級 |
| 第5章 |
リアルタイムデータ解析システム |
30-35分 |
10個 |
上級 |