コンポーネント試験セルの予知保全

課題

世界的な重機メーカーは、自社プラントの一つで駆動系の重要コンポーネントを検証するため、計装化された試験ベンチ — セルあたり約70のセンサー — を運用しています。試験が逸脱したとき、高くつく問いは「原因はベンチ設備か、それとも試験対象の部品か」。そしてベンチの計画外停止は、その後に予定されたすべてを止めてしまいます。

エンゲージメント

Brainiallは、試験セル向けの予知保全モデルと監視ダッシュボードの構築を受託しました。スケジュールは2026年5月〜9月：現場マッピングからモデル学習、ダッシュボード導入、実環境での検証まで — 運転データの蓄積に合わせた計画的な再学習も含まれます。

これまでの納品

• ベンチとデータソースの現地マッピング
• テレメトリー履歴全体の統合と整備
• 統計分析とモデル変数の選定
• 学習用データセットのエンジニアリング — クライアントの保全責任者との合同技術チェックポイントで前提を承認

モデルの学習が進行中 — 予定どおりです。

アプローチ

単一のグローバルなアラームしきい値ではなく、モデルはテレメトリーから直接、バリアントごとの挙動ベースラインを学習します — セルは多数の異なるコンポーネントモデルを試験するためです。逸脱を正しいベースラインに照らして評価することで、ベンチ設備のシグネチャーと部品の挙動を切り分けやすくします。

ステータス

クライアント名はNDAにより非公開。2026年6月の合同チェックポイント時点のステータス：スコープの逸脱なく、予定どおり。