JALとIBM、航空機の整備精度を高める「故障予測分析」を開始

　JAL（日本航空）とIBM（日本アイ・ビー・エム）は12月7日、IBMの統計分析ソフトウェア「IBM SPSS Modeler」を活用して「航空機における故障予測分析」を2016年12月より共同で開始すると発表した。対象機材はボーイング737-800・767・777・787型機、ボンバルディアCRJ200型機、エンブラエルE170・E190型機で整備精度を高め航空機の品質を向上させる。

　IBM SPSS Modelerは大量のデータから予測分析を行なうソフトウェアで、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して、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なうことで、機材不具合による欠航や遅延を未然に防止するとしている。

　従来は機体やエンジン、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整備処置を実施していた。

　今回実施する「故障予測分析」では、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により、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ことが可能になるという。

　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ない、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。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としている。

　なお、実際の「故障予測分析」ならびに必要な整備処置は、JAL/J-AIR（ジェイエア）機材の整備を担っているJALエンジニアリングにて実施する。