予知保全
AI主導の監視と分析により、コンポーネントまたはシステムの障害を予測し、重要な環境における運用の回復力とリスク軽減を保証します。
Definition
センサーデータ、ログ履歴、環境メトリックを使用して、機器の劣化や故障を発生前に予測するモデル（生存分析、異常検出など）をトレーニングします。ガバナンスには、モデルの精度の検証、警告閾値の定義、警告の保守ワークフローへの統合、機器の古さや使用パターンの変化に応じた定期的なモデルの再トレーニングなどが含まれます。監査証跡は、予測、保守作業、結果を追跡して継続的な改善につなげます。
Real-World Example
ある製造工場では、モーターに振動センサーが装備されています。予知保全モデルでは振動パターンを分析し、予測される故障の 3 日前にメンテナンスをスケジュールするよう技術者に警告します。ガバナンスはすべてのアラートとメンテナンスアクションを記録し、それらを相互に関連づけてモデルの精度を向上させ、予期しないダウンタイムを最小限に抑えます。
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