配管における腐食の進行度合いをデータ主導型で解析、評価する仕組みを構築し、実務面での有効性を検証した。腐食評価基準に従い、配管画像・動画をピクセル単位で評価するモデルをAI技術のひとつである「Deep Learning技術」で構築し、システム上で実装した。裸配管・保温材配管を対象に配管画像を学習して構築されており、80％以上の高い解析精度を出して、実務レベルの有用性を確認している。このモデルにより配管腐食の早期検知、及び点検員による腐食評価のバラつきの均一化による設備信頼性の向上の可能性や、若手エンジニアの経験を補足する効果が示された。

URL　:　https://www.idss.co.jp/news/2019/190425.html

• 製品分類
• データ処理・分析

• サービス分類
• 本業の効率化、機能・売上アップ

• 対応地域
• 東京

• 出典
• プラントにおける先進的AI事例集

• リリース日
• 2020/12/01