課題：予知保全における機械学習の適用

IoTやAI、ビッグデータといったデジタル技術を活用し、製造業のパフォーマンスの向上を目的とする「スマートマニュファクチャリング」が注目されています。その一環として、残存耐用年数（RUL）予測は、予知保全の一部であり、機械がいつ故障するかを予測し、人的資源と材料の消費を削減することが期待されます。

機械の交換または修理が必要になる前に、できるだけ早く障害を検出するためには、その特徴を把握する必要があります。そこで、機械学習を適用した機械の残存耐用年数の予測とその特徴抽出手法が重要視されています。

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スマートマニュファクチュアリングの実現へ向けた、機械の残存耐用年数の予測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。台湾にある台北科技大学のYi-Wei Luら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、オートエンコーダとゲート付き回帰型ユニットを用いることで、航空機のターボファンエンジンの残存耐用年数に予測を試みたのでした。

テーマ：ターボファンエンジンの残存耐用年数の予測

まずはYi-Wei Luらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。