　三菱重工航空エンジンは、民間航空機に搭載されるターボファンエンジンの開発や部品整備・修理などを手掛けている。タービンブレードの需要量増などに対応するため、業務プロセスの効率化・可視化による生産性向上の取り組みを開始。従来の無線識別タグによる個別の生産工程管理に加え、センサーデータと工作機械の設定情報を組み合わせた統合的なデータ分析による品質管理および設備保全の実現を目指した。

　今回、SASのグローバルでの多数の実績を評価し、同社のIoTデータアナリティクスプラットフォームを導入。これにより、データ準備や加工、機械学習を活用した高次元のモデルの開発、実行、管理などの一連の分析プロセスを単一のプラットフォームで効率良く実行し、業務プロセスの効率化、可視化を進められるようになった。

　具体的には、タービンブレードの溶接工程における品質予測モデルと、モデル開発のためのAIおよび機械学習機能アルゴリズムを組み入れた。これにより、予測精度と安定性が向上。従来よりも短期間でモデル作成ができ、各パーツをモニタリング判定することで、不良品発生を低減可能になった。

　また、燃焼器ケースの切削加工時の刃の欠損の予兆検知もでき、ダウンタイムの低減にもつながった。さらに、センサーデータ分析を含む分析業務を内製化することで、リードタイムの短縮が見込めるという。

故障予知は前提、“真の予兆保全”を実現するために必要になるもの
2017年はIoTやAI技術の進展により、大型機械や設備の故障予知や予兆保全への取り組みが加速した1年となった。2018年は故障予知などを前提とした、センシングやデータ管理などが進み、予兆保全に関する各種製品開発やソリューションが数多く登場する見込みだ。
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