[4F3-OS-30c] AIによるスマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理

[4F3-OS-30c-01] 人間参加による機器劣化診断の高精度化方式

回帰モデルによる劣化診断において、人とAIの対話により劣化の誤検出を削減

中村 隆顕¹、〇太中 裕貴¹、増崎 隆彦¹ (1. 三菱電機株式会社)

キーワード：予知保全、健全性診断、人間参加型AI

機器のセンサデータを監視することで劣化状態を診断し、適切なタイミングで保守保全を行う状態監視保全は、FA(Factory Automation)、プラント、交通インフラ等の様々な分野において高いニーズがある。AIを活用したデータ主導型の劣化診断では、AIの出力結果に対して、最終的に専門家の解釈と判断を必要とするが、AIに明るくない現場の専門家にとっては、出力結果の理解と適切なフィードバックが困難という課題があった。本稿では、専門家がAIを対話的に活用することにより劣化診断を高精度化する人間参加型の機器劣化診断方式を提案する。今回は回帰モデルによる劣化検知方式を対象とし、対話による劣化の誤検出削減を目的とした方式検討を行った。劣化検知の傾向を可視化することで、専門家自らが誤検出の原因に当たりをつけながら劣化診断モデルと更新することを可能にした。今回開発したプロトタイプを鉄道模型の振動データを対象とした劣化診断に適用し、誤検出を削減することが可能であることを確認した。