JALと日本IBM、航空機のセンサーデータなどを分析して故障時期を予測する取り組みを開始
2016年12月7日 0:00
日本航空と日本IBMは、航空機が備える多数のセンサーからのデータと、整備記録を活用して、故障時期を予測する取り組みを始めると発表した。
日本航空（JAL）と日本IBMは2016年12月7日、航空機が備える多数のセンサーからのデータと、整備記録を活用して、故障時期を予測する取り組みを始めると発表した。
JALでは従来、航空機の機体、エンジン、装備品などに備え付けてあるセンサーデータを1回のフライトごとにダウンロードして、測定値が事前に設定したしきい値を超えたところで異常と判断し、整備や修理をしていた。
今回の取り組みでは、1フライトごとにダウンロードしたデータを蓄積し、機体や部品の整備記録も集約して統計分析することで、故障が発生する時期を事前につかみ、故障発生前に修理整備につなげ、機材故障による欠航や遅延を防ぐ。データの統計解析には日本IBMの統計解析ソフトウェア「IBM SPSS Modeler」を利用する。
図 航空機のセンサーデータと整備記録のデータを蓄積して統計分析することで、故障時期を予期する
出所 日本航空
今回の取り組みの対象となる機材は、ボーイング737－800、ボーイング767、ボーイング777、ボーイング787、ボンバルディアCRJ200、エンブラエルE170、エンブラエルE190。故障予測分析と必要な修理整備は、株式会社JALエンジニアリングが担当する。
JALと日本IBMはこの取り組みを始めるに当たって、2015年11月から実証実験を実施している。その結果、故障の発生を一定の精度で事前に予測できると確認しているという。今後は分析対象領域を拡大するとともに、故障予測技術の改良を続けていくとしている。
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