【キーワードは「特徴量」と「ドメイン知識」】 AI x 異常検知！航空機部品が壊れる前に交換する、ANAの予知保全への挑戦

概要

機械学習を用いた予知保全・異常検知を現場へ実装する取り組みが加速しています。分野は多種多様ですが、共通課題はいかにより良い「特徴量」を獲得するか。そして、よりよい特徴量を獲得するには、「ドメインの知識」が非常に重要です。本セミナーでは、ユーザー事例講演として、 全日本空輸株式会社の重冨様、峽戸様をお迎えし、「航空機部品が壊れる前に交換する、ANAの予知保全への挑戦」と題した講演を頂きます。また後半では、MathWorksより、前処理や特徴抽出の重要性を、「データセントリック」という考え方をベースに解説します。

講演者について

重冨 貞成（しげとみ さだなり）全日本空輸株式会社整備センター部品事業室装備品整備部

2015年全日本空輸株式会社に入社し、航空機の部品整備に従事。近年は航空機のコンディションモニタリングと航空機部品の予知保全に注力。

峽戸 直也（かいど なおや）全日本空輸株式会社整備センター部品事業室装備品整備部

2017年全日本空輸株式会社に入社し、航空無線機器の整備に従事。近年は、同部署にて主にB787空調装置装備品の技術分析、対策を検討し、装備品ベンダーと対策立案を議論するなど、装備品の信頼性向上に注力。

竹本 佳充（たけもと よしのぶ）MathWorks アプリケーションエンジニア

生体信号処理で学位取得。ケーブルテレビ施設向け光送受信機等の広帯域伝送システムおよびその周辺装置の設計・開発に従事。2009年より現職。音声・音響、センサー、生体信号等の時系列信号処理に関連する業務を担当。