機械学習アルゴリズムをセンサー端末に搭載した、振動異常検知デモシステムです。

　１）機械学習ライブラリを組み込んだセンサー端末

　２）１）からのデータをBLEで受信し、WiFiでクラウドへ送信する中継機（ゲートウエイ）

　３）クラウド (Microsoft Azure)

　で構成されます。

　センサーデバイス（下記黄色のデバイス）が、振動正常・異常を機械学習ライブラリによって判断することに特徴があります。

デモ内容

・センサーデバイスは、ファンの振動を常時監視しています。

　・センサーデバイスは、機械学習ライブラリを通して出力される振動の正常・異常の指標値を、PiCo3（ゲートウエイ）にBLEで送信します。

　・ゲートウエイは、指標値が低い場合（つまり異常の可能性が高いと考えられる場合）、WiFiでクラウドへデータを送信します。

　・クラウドでは、ほぼリアルタイムに受信した指標値をグラフ描画します。

　※デモシステムでは、クラウド負荷や利用料、およびWiFiトラフィックなどを削減するためにゲートウエイで値をフィルタをして送信していますが、すべての値を常時クラウドへ送信することもできます。

システムスペック