JALとIBM、ビッグデータ活用で航空機の整備精度を高める「故障予測分析」を開始

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航空機から得た各種センサーデータと整備履歴を活用し、機材故障の発生を予測して事前に整備処置を行い、機材不具合を未然に防止する。

日本航空(JAL)と日本IBMは12月7日、「航空機における故障予測分析」を12月から共同で開始すると発表した。整備精度を高めて航空機の品質を向上させるのが目的。

この取り組みは、IBMの統計分析ソフトウェア「IBM SPSS Modeler」を活用して、JALの航空機からダウンロードした各種センサーデータと整備履歴を分析する。その結果から機材故障の発生を予測して事前に整備処置を行い、機材の不具合による欠航や遅延を未然に防止するとしている。

従来の機材整備では、機体やエンジン、装備品に備えられたセンサーが収集する温度や圧力などのデータを1フライト単位でモニターし、センサーの値が事前に設定した値を超過した場合に異常値として検出するという簡易なモニタリング手法に基づいて処置していたという。