振動データから摩耗兆候を予測する専用モデルの構築

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点：
特徴量エンジニアリングなどのデータ前処理の泥臭い作業と、ハイパーパラメータチューニングにかかる多大な計算コストです。
その理由：
オートML機能も備わっていますが、ニッチな製造業のセンサー波形データの場合、そのまま投入しても全く精度が出ません。結局は現場のドメイン知識に基づくデータの前処理（ノイズ除去や周波数解析）が必須になります。また、精度を上げるために学習ジョブを回すたびに重いインスタンス費用が嵩み、試行錯誤の段階でのコスト管理が非常にシビアになります。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果：
従来の「一定期間で一律に部品を交換する（TBM）」運用から、推論モデルに基づき「摩耗の兆候が出た時点でピンポイントで交換する（CBM）」運用への移行という課題の解決に貢献しました。結果として、ベアリング部品の廃棄ロスと不要なメンテナンス工数を削減するメリットが得られました。
課題に貢献した機能・ポイント：
学習済みモデルを直接呼び出せる推論エンドポイント機能です。MotionBoardともAPI連携し、現場のダッシュボードに「〇〇号機の軸受の異常確率：85%」といった具体的な数値をリアルタイムで可視化できたことが大きいです。

検討者へお勧めするポイント

汎用的な異常検知AIでは対応できない、自社特有のセンサー波形データなどを用いたニッチで高精度な予測モデルを内製したい開発チームに最適です。