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日本アイ・ビー・エム株式会社

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日本アイ・ビー・エム株式会社

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?

幅広い分野での活用が進みつつある予知保全。IoTと機械学習を駆使し、設備や機械の故障を事前に知るための手法だが、その運用と定着には優れたテクノロジーだけではなく、適切なデータ分析を行うためのスキルが必要だ。

コンテンツ情報

公開日 2018/11/01 フォーマット PDF 種類 製品資料
ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 465KB

要約

 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。

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