| 研究概要 |
船舶の運航現場では,機関等ハードウェアの故障は運航スケジュール遅延の主要因である.人的・時間的リソースの限られた船上でのメンテナンス活動ではあるが,一層の改善が求められている.こうした現状において,過去の故障データから機器・部品の故障モード毎の故障リスクを把握し,それに基づいてメンテナンスを行うことは実現するべき重要なアプローチと考えられる.故障に関する詳細は,故障報告書として記録され,船舶と船舶管理会社の間で交換されている.故障報告書の中には,故障日時,故障した機器・部品,故障モードを把握するための情報が含まれている.さらに,運航スケジュールの遅延や経済的損失に関するデータを合わせることで故障リスクの把握が可能となる。故障に関する上記データの集約については,船会社などが近年取り組んでいる.今後は,これらの分析体制の強化が必要となる.特に,故障報告書中に文書で記述される詳細情報の適切な整理・分類の方法,支援ソフトウェアが重要になると考えられることから,我々は故障報告書の分析システムについて研究を行っている.分析システムの開発にあたり,故障報告書の分析プロセスを整理し,人手に頼る必要のあるタスク,言語処理やデータマイニング技術を利用することで自動化できるタスクに分類した.前者については,ユーザインターフェースの提供,後者については,分類ルール構築のためのC4.5やクラスタリングアルゴリズムk-Means,ルールによる分類器などを用いた自動化を行った.このシステムを利用することで,非構造データである故障報告書を構造化し,信頼性データベースを効率的に構築することが可能となる.
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