日本航空がビッグデータで航空機の故障予測分析

日本アイ・ビー・エムとタッグ

 日本航空(JAL)は日本IBMと共同で、航空機の故障予測分析を始めた。IBMの統計分析ソフトウエア「IBM SPSS Modeler」を活用し、航空機の機体やエンジンのセンサーなどからダウンロードしたデータや整備履歴を分析する。JALは新たに専門のプロジェクトチームを立ち上げ、190機の全保有機材について、故障の発生を予測。事前に整備などの処置を実施し、機材不具合による欠航や遅延を低減する。

 JALは従来、航空機から得られるデータをフライトごとに監視し、センサーの値が事前に設定した値を超えると「異常値」として検出。こうした単純なモニタリング手法に基づいて、整備処置を実施していた。

 IBMと組んだ新たな故障予測分析の導入により、過去のフライトから得られたデータと機体や部品の整備記録をビッグデータ(大量データ)として総合的に分析する。

 統計値から導き出せる故障予測結果に基づき、予防整備の精度を高める。

日刊工業新聞2016年12月09日 建設・エネルギー・生活面

高屋 優理

高屋 優理
12月17日
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ビッグデータを生かして、故障を事前に予測し、メンテナンスの効率化を図る取り組みは、鉄道でも広がっています。安全の観点と、メンテナンスなどの効率化の観点と、双方にメリットがあるので、今後さらに取り組みが加速しそうです。

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