日本航空（JAL）と日本アイ・ビー・エム（IBM）は、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。
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ーデータと整備履歴を分析、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防止するもの。
従来、機材の整備は、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単純なモニタリング手法に基づいて処置していた。
今回の「故障予測分析」は、過去のフライトで得られた大量のセンサー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で、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。整備精度を高め、航空機の品質を向上するのが目的。
今回の分析開始に先立ち、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た。今後も引き続き、分析対象領域の拡大と故障予測技術の高度化を進める。
