VIEW124 Oct 2019

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4更なる進化に向けて坂井 これまで、現場で機器の更新をしている方のノウハウはツールの中に組み込んでいたりするのですか？河野 現場の方々のノウハウまでは組み込めていないのですが、設備を使う時間は、勤務時間のみ、24 時間365 日のフル稼働などいろいろで、寒冷地域や潮風のあたる場所など、設備が置かれる場所もいろいろです。このような様々な点検データも蓄積・類型化していくと、分析の幅も拡がっていくのではと考えています。坂井 今後、分析が進むと、もっと少ないデータからでも適正な更新時期が判るようになるのですか？河野 なるべく短い期間、少ない蓄積データで、いろいろなことが判った方が良いため、最近では、AIを使って、ある部品の故障にその他の部品の故障が関係していないかなどの分析も試行しています。短い期間のデータを使って、故障傾向を分析する新しい手法になるので、結果の妥当性をどのように担保するのかなど、名古屋工業大学の須藤美音先生にアドバイスを頂いています。坂井 ているのですか？河野 はい、データを蓄積されている某クライアントさんの修繕計画に活用して頂いています。最近では、約300棟近い建物毎の設備仕様を調べ、合理的な更新計画を検討できるよう作成したツールを改良しています。すでに実際の更新判断として使い始め