多様な設備の保守最適化のためのオントロジーと機械学習を用いたデータ分析システム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-2

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Maintenance Optimization with Various Facility Data using Ontology Processing and Machine Learning

著者名: 長坂 真理(東芝),佐藤 誠(東芝),木下 英治(東芝エレベータ)

著者名(英語): Mari Nagasaka|Makoto Sato|Eiji Kinoshita

キーワード: データマイニング|昇降機|保守|生存時間解析|ナイーブベイズオントロジー|Data mining|Elevator|Maintenance|Survival analysis|Naive BayesOntology

要約(日本語): 近年、社会インフラ設備に関して蓄積された機器や作業データを設備管理に活用するための分析技術が注目を集めている。本稿では、エレベータ保守を対象に、作業データを活用した保守サービス最適化のために開発した分析技術を紹介する。特に部品交換計画策定に注目し、PDCAサイクルのために必要となる保守KPI分析、部品寿命分析、保守計画シミュレーションからなる分析システムを考案した。様々な機種と部品によって構成される多様な設備データに対応するため、オントロジー処理と、テキストマイニング、対象機器のクラスタリングなどの機械学習を組み合わせた構成となっている。

PDFファイルサイズ: 992 Kバイト