資料の紹介

 重機、輸送車両、船舶、製造機械など高額な設備を運用するビジネスでは、故障やメンテナンスで発生する「設備を使えない時間」をいかに少なくするかが重要となる。ここで注目されているのが「予知保全」だ。様々なソースから取得したデータを組み合わせて分析し、設備の故障を事前予測する。

 故障の未然防止はもちろん、ムダな点検も減らせるため、最小のコストで最大限に設備を活用できる。核となる技術が、AI(人工知能)の代表的な手法である機械学習だ。センサーデータや制御システムのログ、目視点検データ、地理データ、天気などの外部データなどをまとめて解釈して、故障を予測する。

 本資料は、「予知保全」について広く解説している。予知保全とは何かから、効果的な予知保全の戦略策定、テクニックまで学習できる。このほか、予知保全に役立つ機械学習プラットフォームも紹介する。ぜひ、本資料で予知保全の基礎から応用までを身に付けたい。

この先は日経クロステック Active会員の登録が必要です

日経クロステック Activeは、IT/製造/建設各分野にかかわる企業向け製品・サービスについて、選択や導入を支援する情報サイトです。製品・サービス情報、導入事例などのコンテンツを多数掲載しています。初めてご覧になる際には、会員登録(無料)をお願いいたします。