はじめに：EnergyLabとは？
EnergyLabは、エネルギーの専門家がデータサイエンスの予備知識を必要とせず、最も単純なものから最も複雑なものまで、データの分析を実行できるツールです。
EnergyLabを使用することで、データを深く掘り下げ、分析を次のレベルに引き上げることができます。
EnergyLabを使用すると、参照状況における現象（消費、振動、流量など）を モデル化する独自の機械学習モデルを作成できます。
その目的は、リアルタイムデータがモデルと一致するかどうかを常に把握することであり、したがって基準状況から逸脱しているかどうかを常に把握することです。
したがって、基準モデルは以下のことに使用できる：
- 消費ドリフトを簡単に検出する、
この種のドリフト検出モデルは、一般的に未知のパラメータの影響を制御するために、すべての既知のパラメータを考慮します。これにより、生産に悪影響を及ぼす危険に対してリアルタイムで対応することが可能になる。
- 一定期間における節約を定量化する、
- 事故による損失を定量化する。
節約または損失を定量化するためのこれら2つの参照モデルは、「固定」または「制御下」にある（すなわち、オペレーターが影響を及ぼせない）パラメーターを考慮に入れている。これにより、制御がパフォーマンスに与える影響を判断することができます。
EnergyLabで作成されるモデルは、自動学習アルゴリズム（線形回帰、ランダムフォレスト、kNNなど）に基づいています。
EnergyLabへのアクセス
お使いのプラットフォームでEnergyLabにアクセスできる場合は、画面左のナビゲーションバーからアクセスできます：
EnergyLabにアクセスできない場合は、METRONプロジェクトマネージャにお問い合わせください。
EnergyLabでベースラインモデルを作成する
EnergyLabでベースラインを作成するには2つの方法があります：
- 自動ベースライン
これは消費データと影響力のあるパラメータに基づいて基準状況をモデル化する最も迅速で効率的な方法です。
- パーソナライズドベースライン
パーソナライズドベースラインは、基準状況を定義しモデル化する最も正確で適応性のある方法です。基準期間と影響因子をできるだけ正確に定義するために、データを探索することができます。
詳しくはEnergyLabのベースライン作成の記事をご覧ください。