ReliaSoft - Reliability Analysis and Management Software
HBKは、信頼性エンジニアリングのモデリングおよび解析技術を包括的に支援する、強力な信頼性ソフトウェア・ソリューションを提供しています。当社の製品は、寿命データ分析、FMEA、信頼性向上など幅広い分析技術をサポートし、製品の信頼性とメンテナンス効率を高めます。
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現在では、AIが設備停止時間の削減に向けた究極のソリューションとして広く期待されています。企業は予知保全アルゴリズムの活用に大きな期待を寄せており、高精度な予測を迅速に実現できると考えています。しかし、多くの企業はすぐに、見落とされがちでありながら非常に大きな課題に直面します。それは、こうした高度なモデルを学習させるために必要な過去の故障データが十分に存在しないということです。
私の経験では、この故障データ不足は主に一つ、または二つの理由によって生じます。
1つ目は組織的な要因です。現場で故障データが十分かつ適切に収集されていないのです。組織が故障情報を体系的かつ正確に記録していなければ、どれほど高度なアルゴリズムを導入しても、その不足を補うことはできません。私たちは、次の基本原則を受け入れなければなりません。「データ整備こそAI成功の鍵」信頼性が高く、実際の意思決定に活用できるインサイトを得るためには、その基盤となる故障データが網羅的で、信頼でき、かつ活用可能な状態でなければなりません。故障記録と是正措置の仕組みを強化するための投資は、単なる事務作業ではありません。それは、あらゆるAI戦略を成功に導くための基盤そのものです。
故障データ不足の2つ目の理由は、工学的にはむしろ好ましい現実にあります。そもそも、一部の設備や構造物は故障そのものが非常にまれなのです。、エンジニアリングの現実がポジティブであることです。一部の資産は、単にそれほど頻繁に故障しないだけです。最新のデータセンターで稼働する高信頼性の冷却システムをはじめとする重要インフラは、極めて高い設計基準に基づいて構築されています。その結果、物理的な故障の発生はまれです。これは運用面では非常に望ましいことですが、データサイエンティストにとっては課題となります。従来の機械学習モデルの学習に必要な過去の故障データがほとんど存在しないためです。実際に発生したことのない故障モードを、どのように予測すればよいのでしょうか。
この課題に対応するためには、予測手法を適応・進化させる必要があります。故障の発生を待つのではなく、まず正常な運転状態がどのようなものかを詳細に理解することから始めます。正常状態の基準（ベースライン）が確立されると、有限要素解析（FEA）などの物理ベースのシミュレーションモデルを活用して高忠実度の合成データを生成し、構造物の劣化や想定される故障シナリオを再現できるようになります。さらに、公表されている業界の信頼性データを活用し、高度な不確かさモデリング手法と組み合わせることも可能です。
例えば、過去の故障率に関する十分なデータが存在しない最先端のデータセンター冷却システムを扱う場合には、FMEA（故障モード影響解析）などの体系的なリスク評価手法を適用することができます。これらの手法に、エンジニアの専門的判断と関連業界の信頼性データを組み合わせることで、故障確率を推定し、運用リスクを高い信頼性で定量化することが可能になります。信頼性の高い予知保全システムを構築するために、壊滅的な故障事例の長年にわたる履歴が必ずしも必要なわけではありません。体系化された工学モデルと合成シミュレーションを組み合わせることで、ダウンタイムの発生を事前に高い確度で予測し、未然に防ぐことが可能になります。
This will bring together HBM, Brüel & Kjær, nCode, ReliaSoft, MicroStrain and Discom brands, helping you innovate faster for a cleaner, healthier, and more productive world.
