予知保全の実施に欠かせない「最適なセンサー配置」の設計・検証

　一般的にPHM（予知保全）はデータ駆動による保守最適化と考えられているが、機械学習や深層学習などによる機械的計算処理のみで簡単に達成できるということはない。ここにインダストリアル・ビッグデータの難しさがある。

　製品や設備の故障予知分析に必要となる稼働データを的確かつ効率的に取得するために、設計・開発段階から最適なセンサー配置を分析・検証することは不可欠だ。

　本資料では、PHMについての目的や実施手順を踏まえながら、故障予知のために開発されたセンサー配置設計ツール「MADe」について詳しく紹介する。