サイト内の現在位置

JALエンジニアリング様

dotData導入事例

故障予測分析をAIでさらに高度化
空の安全を守るJALエンジニアリングの取り組みとは
運輸・物流

課題背景

整備士・エンジニアの知見に基づく仮説検証型分析では、不具合の予兆を検知するのが難しい
多くのAI製品は、結果がブラックボックス化され、故障予測分析にはそぐわない
分析対象となるフライトデータの量が膨大に上るため、不具合の予兆となりうるパターン（特徴量）を網羅的に検証することが困難

成果

ビッグデータ分析を用いて航空機の不具合の予兆を検知

データから探索的に不具合の予兆となりうるパターン（特徴量）を作成する「仮説探索型分析」をdotDataによって実現し、従来の仮説検証型分析と組み合わせることで、故障予測分析全体を強化

人の知見を基にした従来の分析では見い出せなかった特徴量の作成に成功

従来のデータ分析手法にdotDataを組み込むことで、仮説検証型分析では見いだせなかった不具合の予兆を検知するための特徴量の作成に成功

故障予測プロジェクトにおけるdotDataの連携イメージ

導入前の背景や課題

高度な技術の結晶である航空機。航空機の不具合は重大事故につながるリスクがあるため、安全・安心なフライトを実現するには、徹底した整備が不可欠です。さらに航空機の不具合に起因する遅延・欠航を防ぐためには、従来の整備プログラムに加えて不具合の発生を未然に防ぐ予防的な整備も必要となります。

そこで航空業界では、航空機の故障予測の実現に向け膨大かつ多様なデータを収集し、分析を行っています。「未来の空を創るリーディングカンパニー」として日本の空の安全を守るJALエンジニアリングでもビッグデータ分析を用いた航空機の故障予測に取り組んできました。さらに近年は、その取り組みをさらに強化すべく2019年に予測分析自動化AI「dotData」を導入。従来、整備士の五感で検知していた不具合の予兆に加えて、フライトデータや整備データの中からより多くの予兆を見い出せるようなったといいます。ここでは、「航空機の不具合に起因する遅延・欠航ゼロ」を目指す同社の取り組みについて見ていきます。

続きは、資料ダウンロードしてご覧ください。