機器の状態をデータから正しく判断しメンテナンス時期を決定する予知保全は、余計なメンテナンスを避ける事によるコスト削減だけでなく、予期しない突発的な故障を避けることによる安全性の向上など、機器の信頼性向上や新たな予知保全サービスの創造が期待されています。使用した故障予測アルゴリズムの構築方法や既存システムへの統合方法について紹介します。デジタルツインのアプローチにも触れ、故障予測アルゴリズム開発の効率アップに役立つ内容となっています。予知保全のメリットと開発事例を紹介します。社の事例をベースに予知保全の実現に必要なワークフローを紹介します。機器の劣化を示す特徴量の抽出・選択に便利なアプリを紹介します。風力タービンから取得した振動データをもとに、故障までの時間を予測する例を紹介します。故障発生時データが入手困難な場合に有効なアプローチを2つ紹介します。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。