インフラ・建物などの経年劣化対策にAI予測が活躍する理由とは？

経年劣化にも対応するAI技術とは

設備や機器は長く使うと経年劣化して、性能や品質が落ちます。これは、故障や事故の原因になり、生産性や安全性に影響します。
そこで、AI技術を使って経年劣化を予測し、対策する方法が注目されています。AI技術は、設備や機器のデータを分析して、経年劣化の状況や要因を把握します。
また、経年劣化に合わせてAI技術も自己学習します。これにより、点検や補修の計画や最適化ができ、コストや時間を削減できます。
さらに、経年劣化を防ぐための設計や改善のヒントも得られます。

経年劣化にも対応するAI技術の事例

エイシングが開発した「リアルタイム学習AI-PID制御」

リアルタイム学習AI-PID制御は、温度やモーターの制御に使われるPID制御をAIアルゴリズムで高度化する技術です。
PID制御は、誤差が出たら制御量を後から調整する制御ですが、AIアルゴリズムで制御モデルを作り、先に制御量を決める制御を実現します。
さらに、軽量な木構造のAIアルゴリズム「MST」で、経年劣化などでAIアルゴリズムの予測精度が低くなるのを防ぐための学習をリアルタイムにできます。

富士通の「現場品質AI 運用管理パッケージ」

現場品質AI 運用管理パッケージは、製造現場の加工品質をAIで維持し、AIモデルの管理も支援するソリューションです。
研削や切削などの工程で、設備のデータから加工品質をリアルタイムに予測するAIモデルを作ります。そして、設備のデータやAIモデル、予測結果を一括で管理します。さらに、AIモデルの予測精度を常にチェックし、精度が落ちたらAIモデルを再学習して再導入します。

日立システムズが提供する「CYDEEN 劣化要因分析支援サービス」

施設の保全データを使って施設の損傷状況を予測や可視化し、点検・補修計画業務の改善を支援するサービスです。
統計分析手法（AI）で分析するクラウドサービスで、維持管理業務で出た保全データを分析して、施設の劣化要因や劣化度合い、劣化の進行速度などを把握し、劣化予測モデルを作ります。
そして、劣化予測モデルにもとづいて、施設の損傷状況やリスクレベルを見える化し、点検・補修計画の最適化を支援します。

まとめ

経年劣化にも対応するAI技術は、設備や機器の性能や品質の維持に大きなメリットをもたらします。現場のデータを活用して経年劣化の状況や要因を把握し、予測することで、点検や補修の計画や最適化ができます。
また、AI技術は、経年劣化によって変化する設備や機器の特性にも適応し、自己学習することで、予測精度の維持や向上ができます。
経年劣化にも対応するAI技術は、製造現場やインフラなどの設備のスマート化に欠かせない技術だと言えます。