日本航空（JAL）と日本アイ・ビー・エム（IBM）は、「航空機における故障予測分析」を2016年12月から共同で開始する。JAL、IBM両社が7日発表した。

　IBMの統計分析ソフトウエア“IBM SPSS Modeler”を活用して、JALの航空機からダウンロードした過去の各種センサーデータと整備履歴を分析し、その結果から機材故障の発生を予測して事前に整備処置を行うことで、機材不具合による欠航や遅延を未然に防止するというもの。

　従来は機体やエンジン、装備品に備えられたセンサーが収集する温度や圧力などのデータを1フライト単位でモニターし、センサー値が事前に設定した値を超過した場合に異常値として検出するという単純なモニタリング手法に基づいて整備処置を実施していた。

　今回の「故障予測分析」では、過去のフライトで得られた大量のセンサーデータと機体や部品の整備記録をビッグデータとして総合的に分析することにより、統計値から引き出される故障予測結果に基づき、的確な予防整備を実施することが可能になる。

　分析対象機材はB737-800／B767／B777／B787、Bombardier CRJ200／Embraer E170／E190。

　今回の分析開始に先立ち、2015年11月から1年間の実証実験を行い、特定の故障の発生を一定の精度で事前に予測できることを確認している。

　なお、実際の「故障予測分析」および必要な整備処置は、JALエンジニアリングが実施する。