QuantumX
QuantumXデータ収集システム(DAQ)は、あらゆるテストおよび測定のニーズに完璧なツールです。多種の物理量変換や高精度センサから信号など、信頼性の高いデータ収集には、QuantumXが適しています。あらゆる信号やセンサからの情報を収集できる独自の機能が備わっています。
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これらの構造物は十分な安全余裕を持って設計されているため、供用期間中に完全な構造破壊に至ることは極めてまれです。
これは、現代の予知保全における興味深いパラドックスを生み出しています。故障履歴がほとんど、あるいは全く存在しない設備や構造物に対して、どのようにして信頼性の高いAIベースの予測モデルを構築すればよいのでしょうか。
例えば、水門を考えてみましょう。これらの巨大な鋼・コンクリート構造物は、およそ100年にわたって供用されることを前提に設計されています。これらの構造物は、100年という長い供用期間の中で突然故障するのではなく、点検、保守、補修、そして部品交換を繰り返しながら維持管理されていきます。
閘門ゲートの壊滅的な故障に関する実際のデータセットは存在しないため、従来の機械学習手法では学習に利用できるデータがほとんどありません。その結果、私たちは予測の対象そのものを見直す必要があります。データのみを基盤とするAIモデルだけでは十分ではありません。
その代わりに、今後進むべき方向は、モデルベースエンジニアリング（MBE）、物理ベースモデル、そして日々これらの設備や構造物に携わるエンジニアや保全担当者の豊富な実務知識を組み合わせることにあります。長年にわたり蓄積された現場経験、運用知識、そして保守履歴は、極めて価値の高い情報源です。
こうした知見を体系的に収集し、工学モデルへ組み込むことで、高精度な予測フレームワークを構築することが可能になります。応力、腐食、摩耗に関する物理モデルと過去の保守履歴を組み合わせることで、橋梁部材や閘門ゲートについて、いつ点検・補修・更新が必要になるかを高い精度で予測することができます。
長寿命の社会インフラにおいて重要なのは、突発的な崩壊を予測することではなく、運用レジリエンスを維持することです。物理ベースの工学モデルと現場で培われた専門知識を組み合わせることで、これらの資産を100年に及ぶライフサイクル全体にわたり、安全かつ効果的に管理する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.
