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2018/9/28

故障予知ツール MT法 のいい加減さ  科学技術


最近、製造業ではエンジン含む部品単品売り切りから、それを使った故障予知診断サービスに、ビジネスモデルを転換するのが流行っています。

MT法(マハラノビス=タグチ メソッド)は、そのツールで数多くの会社が採用していますが、個人的見解ではよくもまあ信じる気になれるもんだと呆れています。 

実際、精度のいい加減さから、使い物にならないという声が多く、採用したものの頭を痛めている経営者が多くいるのが現状です。




書面の関係から、ベイズ統計学やMT法を知っている人を対象に、理論に潜む問題点がある事を、分かりやすく説明したいと思います。

MT法は「正常な状態は1点しかない=単一性定常仮定」と「正規分布に従わないデータの異常判定ができない=正規分布仮定」の2つの前提条件の下に成立します。


しかしながら、現実社会にそんな単純な挙動があるでしょうか?  分かりやすく例をあげれば、自動車や電車を想像してみてください。 先ずは停車してますから速度はゼロです。 っして徐々にスピードが上がっていきますが信号や人の飛び出しや様々な状況に応じて、速度を変えたり急停車や急発進を繰り返します。 定速度でずって運転する状況などあり得ないのです。

そうすると、正規分布の山はいくつもできます。 速度がゼロを中心とする山、定常運転した定速度の山、そして途中状態の速度の山がいくつも・・・。 そうすると、それぞれの山から見たら、他の運動は全て異常値になるのです。

だから、GEや日立製作所など重電・インフラの事業をやっている会社は、MT法の弱点を十分に理解し、それを解決する独自のアルゴリズムを開発し、保有しているのです。 

それぞれのHPにアクセスするとちゃんと設営してくれています。確か記憶では日立製作所は昨年の10月にプレスリリースした記事にもちゃんと書いています。 


原子力発電や電車などで、異常を、いい加減なMT法で、故障予知して、運絵中に、ちょっと待って、故障かも知れないので、一回止まって検査・部品交換しますわ! そして検査してみたら全く問題はなかった。 これを繰り返されると客は暴動を起こしますよ!


信じられないと思いますが、GEや日立以外の、超大手の日本の電機メーカーもMT法できますよ〜と言ってビジネスしようとしているのです。 そして結果はこんなんあかんやろ! 



AIを活用した故障予知は課題も多く、緩やかなペースで進展
http://techfactory.itmedia.co.jp/tf/articles/1709/11/news008.html



日本の電機業界(日立以外)の上から下まで物事を理解していない証拠です。   

やっぱりアホネ!  昔は賢いのが集まっていたのに(涙)

企業は超一流、そこで働いている人材は2流であるのが、今日の電機業界の現状です。




AI x ビッグデータの本質
http://wave.ap.teacup.com/renaissancejapan/2411.html







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タグ: AI 故障予知 MT法


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