NISTEP注目科学技術 - 2022_E183
概要
保全技術は事後保全や予防保全から予知保全へと変化しています。センシング技術の発展や低コスト化により、リアルタイムに得られるデータは増えています。オープンデータ化されるという機運があります。予知保全は、故障が発生する前までに何がどのような状態であったかを知ることが重要です。そこで機械学習により、予知保全における予測や故障要因の推定を行うことが期待されます。
キーワード
説明可能なAI / 深層学習 / ビッグデータ
| ID | 2022_E183 |
|---|---|
| 調査回 | 2022 |
| 注目/兆し | 注目 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | 社会基盤 |
| 専門度 | 高 |
| 実現時期 | 5年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 60 （情報科学、情報工学） |
| 分析データ クラスタ | 2 （マシンインテリジェンス/センシング・データサイエンス） |
研究段階
センサの数が5程度、簡単な因果関係の故障要因であれば見つけられています。
インパクト
2022年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
公的機関や公共性の高い企業等などによるオープンデータの公開が進めば、研究者らは適用範囲を広げられると思います。