Smart Manufacturing および System Health Management(SM&SHM)は、機械、航空宇宙、電気・電子、土木・建築、化学・金属といった各ドメインの動作原理に関わる研究に加え、生産管理、品質管理、設備管理、サプライチェーン管理など、企業活動における多様なプロセスを対象として発展してきました。 本研究会では、AIに基づく方法論・ツール・基盤技術という観点から、SM&SHMに対する現場ニーズに応えるための分野横断的な発表・議論の場を提供し、日本におけるSM&SHMコミュニティの育成と、既存分野を超えた新たな価値創出を目指しています。 これまでの研究会では、デジタルツインやAIの解釈性・説明性といったテーマを通じて、基礎技術から産業応用に至るまで活発な議論が展開されてきました。
こうした流れの中で近年改めて注目されているのが、AIおよびPHM(Prognostics and Health Management)の性能と信頼性を向上させるデータ計測・生成や検証等の技術です。 実運用における故障データの不足、取得コストや安全性の制約、センサ配置や計測精度の限界などにより、高品質なデータを十分に収集することは依然として大きな課題です。 また、AI活用の深化に伴い学習データの偏りや不確実性が結果に与える影響も無視できなくなっています。 このような背景から実測データの拡充のみならず、データの品質を担保するための検証方法、シミュレーションやモデルベース手法を活用したデータ生成・補完の重要性が高まっています。