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各種プラントにおける多くの設備・機器は，長期の使用によって損傷が進み破損に至る可能性のある条件で使用されている。主たる使用材料である金属材料には，各種の損傷機構があり，プラント保全技術者は，損傷機構に精通している必要がある。しかし，このような熟練者の数は確実に減少しており，今後，これら熟練者の技術を継承することが難しい中，熟練者への依存を最小化した破損予測手段の開発が望まれている。また，コンピュータの演算能力が急激に進歩し，AI技術の社会実装が可能なものとなってきたと共に，プラントの長期運転によって運転，保全関係の膨大なデータ（ビッグデータ）が蓄積されてきた。熟練技術者の知識，経験およびビッグデータは，成熟国家日本の財産である。現在の熟練技術者が活躍中に，ビッグデータを活用した保全システムを完成し，機械を介した技術伝承をおこなうことが必要と考える。そのような中で，筆者らは，2020年2月から，NEDO助成事業「定量RBM用分散型データ基盤とAI開発」において，損傷発生判断用ルールベースAIと機械学習AIの開発をおこなってきた。本稿では，保全AI開発の状況を述べる。 ...
Online ISSN : 2435-2292
Print ISSN : 0375-9253
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