建設機械のアフターサービスにおけるDX（データ活用による故障予測）

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-6

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Digital Transformation in Construction Machinery After-Sales Service (Failure Prediction using Data)

著者名: 小熊 尚太（広島大学）,大野 修一（大阪公立大学）,岩崎 和宏（コベルコ建機）

著者名(英語): Shota Oguma (Hiroshima University),Shuichi Ohno (Osaka Metropolitan University),Kazuhiro Iwasaki (KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.)

キーワード: 油圧ショベル|予知保全|故障予測|センサデータ|Hydraulic excavator|Predictive maintenance|Failure prediction|Sensor data

要約(日本語): データ駆動型スマートシステム共同研究講座は、2019年度に設置された共同研究講座であり、建設業におけるDX化の実現を目指し、生産/施工/サービスの各分野での研究が進められている。本発表では、建設機械におけるアフターサービスの分野に対し、特に故障予測・予知保全に関連する研究の事例について紹介する。油圧ショベルのアフターサービスは、従来、メーカが推奨としている時間間隔をもとにした定期的なメンテナンスや予防保全が行われてきた。しかし、油圧ショベルは過酷な環境下で使用されることが多く、その使用用途も多岐に渡っており、各機械の使われ方は異なるものである。そのため、近年では機械から得られるセンサデータや稼働情報などに基づいた保全方式も見られるようになってきた。そこで油圧ショベルから得られるセンサデータから機械学習などにより解析し、故障の兆候を捉える方法を提案する。