機械学習のデータを現場に生かす、“予知保全”の定着に不可欠なスキルとは？

　大型建設機械の分野から始まり、現在は航空機や鉄道などの輸送、工場の生産設備など幅広い分野で活用が進む“予知保全”。これはIoTセンサーデバイスを取り付けた設備、車両、機体の稼働状況をリアルタイムでモニターして収集したデータを画像解析やAIといった技術で分析し、将来的な不具合の予兆を捉え、事前対応を可能にするというソリューションだ。

　しかし、そもそも使用されるセンサーデバイスの多くは“状況監視”が目的であり、“異常検知”が目的ではない。そのため収集されたデータを予知保全に生かすには、知識と経験を備えた人間の手による適切なデータの加工、いわゆる「特徴量の抽出」が不可欠になる。

　本コンテンツは、こうした予知保全を取り巻く現状についてまとめられたレポートだ。最新のソリューションでは、分析のためのデータ加工や、そのデータを使った機械学習を効率化し、予測モデルの精度維持と向上、そしてリアルタイムな業務適用を実現するという。こうしたソリューションと現場で培われたスキルの相乗効果が、予知保全を成功に導く早道であることが理解できるだろう。