報告書番号

R03002

タイトル（和文）

状態監視保全のための計算機と人間との協調作業による事例データベース構築の省力化(その1) -多クラス判定付け手法の開発-

タイトル（英文）

Effective Development of Database for Condition Based Maintenance based on Computer and Human Interaction--- Development of Labeling Method for Multi-Class Classification ---

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

電力会社では、設備・機器の再利用による有効活用を目的として、設備・機器の保守・管理に基づく時間監視保全(TBM)から、設備・機器の劣化に基づく状態監視保全(CBM)へ移行し始めている。CBMを実行するためには、大量の設備・機器状態データに状態の「判定」を付加する必要がある。しかしながら、数万の画像全てを人間が判定するためには、非常に膨大な労力を必要とする。本報告書では、人間による判定回数は押さえながら、画像に適切な「判定」を付加する方法を提案する。この方法は多クラス分類を行うサポートベクターマシンを用いて、人間と計算機の協調による「判定付け」を行う方法である。公開データを適用して、提案手法と人海戦術による「判定付け」を比較した結果、提案手法では人海戦術にかかるコストの約5%に削減できることがわかった。

概要 （英文）

For maintenance and management of facilities and equipment, electric power companies recently have changed {\it Time Based Maintenance} (TBM) into{\it Condition Based Maintenance} (CBM). The condition data have to consist of a measurement data and humans' judgment information. This means human experts have to label many collected measurements with humans' judgement. This judgement is very labor/time-consuming for humans. We propose an effective labeling method to reduce the number of labeling required. Our proposed method is based on a computer and human interaction usingmulti-class Support Vector Machines. In this report, we compare the necessary labor/time between the proposed method and human judgement experimentally. Our experimental result shows that the method can reduce necessary labor/time to 5$\%$ of a conventional labeling work.

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