時系列データから「エレベーターの故障」を検知する(AI×製造)【論文】

   

課題:エレベーターの安全性を向上させたい

エレベーターは、都会のアパートや商業施設、オフィスビルなど多くの建物内に設置され、日々のメンテナンスは安全面において非常に重要です。安全性を向上させるためには、エレベーターの故障予測と事前予防的なメンテナンスが必要となります。

現在、エレベーターの故障はリモートで監視され、故障の原因となっている箇所の残りの寿命を推定することで検知されています。そこで、エレベーターの故障時のデータの特徴を知ることができれば、より正確な故障診断が可能になるかもしれません。

重要なお知らせ:AI分野のお仕事マッチングサービス「AIDB HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。



エレベーターの故障を正確に予測するという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。フィンランドにあるタンペレ大学のKrishna Mohan Mishraら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、オートエンコーダによる特徴量抽出と機械学習による故障イベントの検出を試みたのでした。

テーマ:機械学習によるエレベーターの故障検出

まずはKrishna Mohan Mishraらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について


■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






masashi

投稿者の過去記事

大学院では薬学の研究を行っていました。主に創薬・製造・金融分野におけるAI活用を掘り下げたいと思います。Twitter:@masa05240112

PAGE TOP