時系列データから「エレベーターの故障」を検知する(AI×製造)【論文】

   

課題:エレベーターの安全性を向上させたい

エレベーターは、都会のアパートや商業施設、オフィスビルなど多くの建物内に設置され、日々のメンテナンスは安全面において非常に重要です。安全性を向上させるためには、エレベーターの故障予測と事前予防的なメンテナンスが必要となります。

現在、エレベーターの故障はリモートで監視され、故障の原因となっている箇所の残りの寿命を推定することで検知されています。そこで、エレベーターの故障時のデータの特徴を知ることができれば、より正確な故障診断が可能になるかもしれません。

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エレベーターの故障を正確に予測するという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。フィンランドにあるタンペレ大学のKrishna Mohan Mishraら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、オートエンコーダによる特徴量抽出と機械学習による故障イベントの検出を試みたのでした。

テーマ:機械学習によるエレベーターの故障検出

まずはKrishna Mohan Mishraらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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masashi

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大学院では薬学の研究を行っていました。主に創薬・製造・金融分野におけるAI活用を掘り下げたいと思います。Twitter:@masa05240112

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