JALエンジニアリング、AIを用いた故障予測の取り組み　Enhancing Aviation Safety with dotData: JAL Engineering's Journey in Predictive Maintenance

Title: Enhancing Aviation Safety with dotData: JAL Engineering's Journey in Predictive Maintenance

Introduction: Aviation safety has always been a top priority for the airline industry. To achieve safer flights and minimize disruptions caused by aircraft malfunctions, thorough maintenance practices are crucial. JAL Engineering, a leading company dedicated to preserving Japan's air safety, has embraced cutting-edge technology in the form of dotData, an automated AI predictive analytics tool. This essay explores how dotData has revolutionized JAL Engineering's approach to predictive maintenance and enhanced aviation safety.

Understanding the Challenge: Predicting aircraft malfunctions is a daunting task due to the massive amounts of data generated by each flight. For instance, a single aircraft can produce thousands of sensor data points, some generated as frequently as every 0.2 seconds. Traditional analysis methods faced significant challenges in processing such vast amounts of data efficiently, making it seem impossible to learn from all historical data.

The Emergence of dotData: To address these challenges, JAL Engineering and dotData engaged in extensive discussions. They aimed to make dotData's hypothesis exploration-type analysis suitable for their predictive maintenance project. The key was to create a unique approach to input data preparation. Instead of using all historical data for learning, dotData's algorithms were fed with selected "anomalous data" from flights that experienced malfunctions, along with "normal data" extracted as samples from other flights. This process allowed dotData to automatically extract essential features that distinguish between normal and anomalous scenarios.

Harnessing the Power of dotData: JAL Engineering's breakthrough came when dotData successfully extracted meaningful features from the selected data. Notably, the analysis identified crucial characteristics that signified potential malfunctions in the air conditioning system components of Boeing 787 aircraft. This achievement garnered recognition, as the project received the Aviation Technology Award. Furthermore, dotData uncovered new insights: certain malfunctions exhibited patterns only when the target system was idle, which was previously not considered based on engineers' insights alone.

Constant Improvement: Despite these significant achievements, JAL Engineering acknowledges that the journey is far from over. They are committed to enhancing the quality and quantity of dotData's application. On the quality front, engineers actively collaborate with dotData's experts to explore even better analytical methods. Simultaneously, JAL Engineering encourages broader participation from internal stakeholders in analysis and predictive maintenance efforts. The goal is to optimize the use of dotData's capabilities to the fullest.

Empowering Future Predictive Maintenance: In conclusion, JAL Engineering's implementation of dotData has revolutionized their approach to predictive maintenance. By automating the feature extraction process, dotData has provided invaluable insights into potential aircraft malfunctions, ensuring safer flights and smoother operations. This achievement emphasizes the importance of continually seeking ways to harness AI technology effectively, aligning it with human expertise to enhance aviation safety for all passengers and crew. As they embark on this path of continuous improvement, JAL Engineering is dedicated to preserving and advancing aviation safety in the skies.

タイトル: dotData による航空安全の強化: 予知保全における JAL エンジニアリングの旅

序章：
航空の安全は航空業界にとって常に最優先事項です。 より安全な飛行を実現し、航空機の故障による混乱を最小限に抑えるには、徹底したメンテナンスが不可欠です。 日本の空の安全を守ることに専念する大手企業であるJALエンジニアリングは、自動化されたAI予測分析ツールであるdotDataという最先端技術を採用しました。 このエッセイでは、dotData が予知保全と航空安全の強化に対する JAL エンジニアリングのアプローチにどのように革命をもたらしたかを探ります。

課題を理解する:
各フライトで生成される大量のデータのため、航空機の故障を予測するのは困難な作業です。 たとえば、1 機の航空機が何千ものセンサー データ ポイントを生成することができ、中には 0.2 秒ごとに生成されるものもあります。 従来の分析手法は、このような膨大な量のデータを効率的に処理する上で大きな課題に直面しており、すべての履歴データから学習することは不可能であるように見えました。

dotData の出現:
これらの課題に対処するために、JAL エンジニアリングと dotData は徹底的な議論を行いました。 彼らは、dotData の仮説探索型分析を予知保全プロジェクトに適したものにすることを目指しました。 重要なのは、入力データの準備に対する独自のアプローチを作成することでした。 dotData のアルゴリズムには、学習にすべての履歴データを使用するのではなく、故障が発生したフライトから選択された「異常データ」と、他のフライトからサンプルとして抽出された「正常データ」が供給されました。 このプロセスにより、dotData は正常なシナリオと異常なシナリオを区別する重要な特徴を自動的に抽出できるようになりました。

dotData の力を活用する:
JAL エンジニアリングの画期的な進歩は、dotData が選択されたデータから意味のある特徴を抽出することに成功したときに起こりました。 特に、この分析では、ボーイング 787 型機の空調システムコンポーネントの潜在的な誤動作を示す重要な特徴が特定されました。 この成果が評価され、同プロジェクトは航空技術賞を受賞した。 さらに、dotData は新しい洞察を発見しました。特定の誤動作は、ターゲット システムがアイドル状態のときにのみパターンを示しました。これは、以前はエンジニアの洞察だけでは考慮されていませんでした。

継続的な改善:
これらの重要な成果にもかかわらず、JAL エンジニアリングは、旅がまだ終わっていないことを認識しています。 彼らは、dotData のアプリケーションの質と量の向上に取り組んでいます。 品質の面では、エンジニアは dotData の専門家と積極的に協力して、さらに優れた分析方法を模索しています。 同時に、JAL エンジニアリングは、分析と予知保全の取り組みへの社内関係者の幅広い参加を奨励しています。 目標は、dotData の機能の使用を最大限に最適化することです。

将来の予知メンテナンスを強化:
結論として、JAL エンジニアリングの dotData の導入は、予知保全へのアプローチに革命をもたらしました。 dotData は特徴抽出プロセスを自動化することで、航空機の潜在的な故障に関する貴重な洞察を提供し、より安全な飛行とよりスムーズな運航を保証します。 この成果は、AI テクノロジーを人間の専門知識と連携させて効果的に活用し、すべての乗客と乗務員の航空安全を強化する方法を継続的に模索することの重要性を強調しています。 この継続的改善の道を歩み始めるにあたり、JAL エンジニアリングは空における航空の安全性の維持と向上に専念していきます。