[3D]センサーデータ

16:50 〜 17:15

[3D-03] 工場設備センサデータのための次元圧縮に基づく故障予測アルゴリズム

*後 雄貴^1,2、松原 靖子¹、東口 慎吾¹、木村 輔¹、櫻井 保志¹ (1. 大阪大学産業科学研究所櫻井研究室、2. 大阪大学工学部電子情報工学科)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

時系列解析、データマイニング、故障予測、故障検知

近年の工場設備では、センサデータを活用した設備保全が重要な課題となっている。センサから取得されるデータは通常、膨大な量であり、これらのデータから効果的に異常兆候を検知することは、運用効率を高め、故障による損害を防ぐ上で不可欠である。提案手法では、センサデータを低次元に圧縮し、異常の兆候を示す典型的な時系列パターンを抽出する。さらに、パターン変化に応じて予測モデルを適応的に切り替えることで、高精度な故障予測を実現する。オープンデータを活用し、多様な設備環境で提案手法の有効性を検証した。実験により、提案手法が多様な設備の故障予測において高い有効性を示すことを確認した。