建設現場では掘削機のパフォーマンスが重要

建築業界において、ショベルなどの掘削機は頻繁に使用される機械である。掘削機のパフォーマンスは、プロジェクト全体の建設速度や総コストに密接に関連している。したがって、掘削機の稼働状況を効果的に監視し、異常を検出することは非常に重要である。

近年、掘削機の機能の高性能化・多様化に伴い、従来の異常検出手法の適用が困難となってきた。そのため、機械学習法を用いて異常を自動的に検出する手法が模索されている。

中国にある湖南大学のQingqing Zhouら研究者は、高機能な採掘機の異常を自動で検出するという課題に着目し、機械学習手法を用いて3つの異常検出アルゴリズムの設計を試みた。

その結果、どのぐらいの精度で異常検出ができただろうか？続きを読んでみよう。

機械学習を用いた掘削機の自動異常検出

Qingqing Zhouらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。