【未来を見据えた故障予知革命】【23卒】 横河電機 技術系総合職の通過ES(エントリーシート) No.76993（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。そこで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必要がある。研究では、実際に故障した設備のセンサーデータを基に故障予兆検知に取り組んでいる。既存手法を当該データに当てはめたところ、期待した結果は得られなかった。そのため、データの特徴から有効な深層学習等を既存手法に組み合わせ、モデル改善を行った。今後は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る。 続きを読む

貴社の顧客第一の姿勢に惹かれ、志望しました。私は研究で深層学習を用いたデータ分析を行い、生産現場の課題解決に携わっています。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、社会課題解決に貢献したいと考えたためです。貴社は製品開発だけでなくIoT技術やAI技術を用いて、顧客へのソリューション提案など、常にニーズに合わせた事業を展開されています。そこで、貴社のインターンシップでは、私の知識や経験を活かすことができ、なおかつ顧客第一の考え方や働き方を経験できると思い、志望しました。 続きを読む

本テーマを通して、ビジネス視点での意思決定やデータ分析技術を身につけたいです。研究では一人で進めることが多く、データの前処理や分析手法の選択などすべてにおいて、一人で選択し進める必要があります。そのため自身の意思決定が客観的に正しいか判断することが困難です。また研究では、より高精度な結果が求められるため、結果までの工数や過程を考慮することが重要視されません。そこで、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意思決定やデータ分析に必要な考え方を身につけたいです。 続きを読む