MATLABを使った予知保全・故障予測

安全性を担保しつつ不要なメンテナンス作業を減らすというバランスの良さから、予知保全という方法が積極的に取り入れられようとしています。近年センサーやネットワークの発展により大量のデータを容易に取得できるようになりましたが、データを精度よく故障予測や異常検出に結びつけるには、観測対象への理解だけでなく統計的なノウハウも必要不可欠です。

本WebセミナーではMATLABの機械学習機能を使い、機器の交換時期を見積もるデモを行います。ターボファンエンジンのデータを用いて、データのインポート、前処理、ラベリング、特徴量の抽出、そして学習までを紹介します。機器の信頼性向上や新たな予知保全サービスの提供に向け、MATLABを使用した故障予測アルゴリズムの構築や既存システムへの統合方法についても言及します。