【未来を見通す、故障予兆の革新】【23卒】 日本電気（NEC） 技術系 職場受入れ型 インターンシップの通過ES(エントリーシート) No.76989（非公開/男性）（2022/5/17公開）

学部の研究では、生産設備から取得できるセンサーデータを用いた、予知保全に関する研究を行いました。予知保全とは工場内の生産設備の不具合や故障の予兆を事前に「予知」し、部品を交換または修理する保全方法です。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ます。また設備が故障しないよう、過剰に保全を行うために費用も増大しています。これらを改善するために、人手を介さず生産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ます。 私の研究では、某企業の実際の設備故障データを基に、予知保全方法を検討しました。まず、予知保全に有効であると言われている既存手法に当該データを当てはめたところ、期待した結果は得られませんでした。そのため、局所的な特徴を抽出するのが得意な深層学習モデルを組み合わせることで故障予兆検知モデルの改善を行いました。 続きを読む

修士課程では、学部の研究と同じテーマを扱い、更なる故障予兆検知の改善を検討しています。学部の研究では、故障予兆検知モデルとして、時系列データに有効な深層学習モデルを用いていました。このモデルは優れた結果を示しましたが、モデルの内部構造が複雑なためどのようなロジックで出力結果が導き出されたのか知ることができませんでした。この欠点は、誤検知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ことを意味します。 そこで現在、「Transformer」という自然言語処理分野の手法に着目しています。この手法は深層学習の一手法であり、課題であったブラックボックス化を避けることができます。今後は故障予兆検知への信頼性を担保した上で、Transformerを当該データに適用できるように応用し、新たな故障予兆検知モデルの確立する予定です。また、実際の製造現場に導入し、更なるモデル改善を検討していきたいと考えています。 続きを読む

本テーマの志望理由は大学院での研究で学んでいる人工知能の技術を用いた社会問題解決について学びたいからです。私は深層学習を用いた予知保全について研究を進めています。この研究テーマを選択した理由は、将来IoT技術やAI技術を用いて、お客様のビジネス変革の実現に貢献したいと考えたためです。そこで貴社のインターンシップという貴重な機会を通して、私が学んでいる技術が実社会においてどのように活かされているか学びたいです。また普段は学術的な視点からデータ解析を行っていますが、技術者の方々と直接対話できる機会を通して、社会や顧客を意識したビジネス視点でのデータ分析に必要な考え方を身に着けたいと考えています。 続きを読む

学部において、〇〇分野の品質管理や生産管理、データ解析についての一般知識を学びました。また、所属するゼミの特色から、統計検定2級程度の統計学や機械学習について精通しています。さらに自身の研究で、データ解析を進める上で、2年間pythonを勉強し、時系列データの前処理や深層学習の実装、評価方法を修得しています。 続きを読む