大韓航空が航空機のメンテナンスにAIを採用、分析スピード10倍に



(写真はGetty Imagesから)
 
[Mugendai]によると、航空機のメンテナンス作業を人工知能の力でサポートしようという動きが活発化しつつあります。
 

Watsonがエンジニアの診断をサポート

国際航空会社の大韓航空は、航空機のメンテナンスの効率化を図るためにIBM Watsonを活用しています。

大韓航空では長期にわたって機体のメンテナンス記録を蓄積してきましたが、つい最近まで、その大量のデータを実質的に業務に生かせていませんでした。このため、技術者は航空機にトラブルが発生するたび自力で原因を突き止め、修理に当たっていましたが、そんな状況がWatsonの導入により劇的に変化しました。

Watsonは、自然言語で記述された航空機のメンテナンス記録やテクニカルガイドライン、技術者のメモ、IoTセンサーから送られてくるデータなどを読み込み、機体のメンテナンスに役立つ情報を収集・分析します。分析結果はキャビン・クルーや管制塔、メンテナンス・スタッフに送り届けられ、スタッフはレポートを参考に機体のトラブルや故障を特定して対応に当たることができるようになりました。
 

欠陥履歴の分析にかかる時間を90%短縮

大韓航空のケースでは、Watson ExplorerやNLU(Natural Language Understanding/自然言語理解)などをはじめとした最新のコンテンツ解析技術が、膨大な非構造化データの分析に活用されています。

故障原因の特定や適切な対応方針の提案を行うことで、欠陥履歴の分析にかかる時間が従来の90%も短縮されたそうです。不測の事故によるフライトの遅延が削減されれば、年間2500万人に及ぶ同社の乗客に、より快適な空の旅を提供することが可能となります。
 
出典:Mugendai