Predictive Maintenance Toolbox™ では、データのラベル付け、意訳になりますが「状態を表す特徴量（状態インジケーター）」にできれば。の設計、マシンの残存耐用時間 (RUL) の推定などが可能です。

モデルに基づく手法に、統計解析などが含まれるような印象になるので、いかに修正希望。あと係り受けの不明瞭性があるのでいかに変更希望。周波数領域や時間周波数領域で振動データから特徴量を抽出すれ ば、ベアリングや変速機などの回転機器の正常性を監視できます。生 存モデル、類似性モデル、トレンドベース モデルを使用して RUL を予測すると、マシンの故障時期を推定できます。

ローカルファイル、クラウドストレージ、分散ファイルシステムから インポートしたセンサーデータの解析とラベル付けのほ か、Simulink^® モデルから生成された故障のシミュレーション データをラベル付けすることもできます。このツールボックスには、モー ター、変速機などの機器向解析例が含まれており、独 自の予知保全および状況の監視アルゴリズムの開発に活用できます。