【未来を見通す、故障予知の革命】【23卒】 日本ゼオン 技術系総合職の通過ES(エントリーシート) No.76975（非公開/男性）（2022/5/17公開）

予知保全に関する研究。現状多くの工場では、設備がいつ故障するか予知できず、突然設備が故障し、生産活動に影響が生じている。そのため、人手を介さず設備の故障予兆を検知し、適切な保全時期を知らせることが求められている。私の研究では、予知保全実現のために某企業の実際の設備故障データを用いて、故障予兆検知に取り組んでいる。当分野では、時系列データに有効な深層学習モデルLSTMが成果を挙げている。しかし、当手法はモデルの内部構造が複雑なため、入力から出力結果が導き出されるまでの過程を“見える化”できない。これは、誤った検知をした際の原因究明が不可能であり、モデルを改善することが困難である。そこで、私は出力結果までの過程を可視化でき、なおかつLSTMと同等精度を誇る深層学習手法を開発した。開発手法は、シミュレーション上にて故障予兆検知に成功している。今後は、製造現場に導入し、更なるモデル改善を検討する。 続きを読む