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日本航空(JAL)と日本IBMは12月7日、整備精度を高め、航空機の品質を向上させるため「航空機における故障予測分析」を共同で開始した。

今回の取り組みは、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過去の各種センサデータと整備履歴を分析し、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うことで、機材不具合による欠航や遅延を未然に防止する。

従来は機体やエンジン、装備品に備えられたセンサ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単純なモニタリング手法に基づいて整備処置を実施していた。

しかし、今回の故障予測分析では、過去のフライトで得られた大量のセンサデータと機体や部品の整備記録をビッグデータとして総合的に分析することにより、統計値から引き出される故障予測結果に基づき、的確な予防整備を実施することが可能になるという。

対象機材は、ボーイング737-800・767・777・787型機、ボンバルディアCRJ200型機、エンブラエルE170・E190型機、実際の故障予測分析ならびに必要な整備処置はJAL/J-AIR機材の整備を担っているJALエンジニアリングが実施する。

なお、分析の開始に先立ち、2015年11月から1年間の実証実験を行い、特定の故障の発生を一定の精度で事前に予測できることを確認しており、引き続き分析対象領域の拡大と故障予測技術の高度化を進めていく方針だ。

(岩井 健太)