多くの産業用装置では、品質や稼働の安定性の管理、安全性の考慮などの様々な理由から、主要なセンサの測定値を監視することが重要視されている。
そうした中、株式会社モルフォは、水力発電所向けに、センサデータを用いてタービン（※1）内部のベアリング（※2）温度を予測するAIモデルを開発した。
※1：タービンとは、流水、蒸気、ガス、空気などの作動流体のエネルギーを回転運動のエネルギーに変換する装置のこと。
※2：ベアリング（軸受）とは、機械の中の軸を支え、正しい位置で滑らかに回転させるために使用される部品のこと。
今回開発されたAIモデルは、顧客から収集した過去データを使用して、モデルの学習を行った。これにより、タービン内部のベアリング温度の予測を行うことができる。（トップ画参照）
ベアリング温度を予測することで、タービン内部への冷却水の注入やメンテナンスの必要性を知ることができる。
また、種類の異なるセンサの時系列データから、タービンが停止する際のベアリング温度の時系列変化予測が可能だ。
下図は、タービン停止時に行われた予測と実際の温度測定値を示している。
「現在」の時点では発電（緑色）は停止しており、タービンの回転速度（青色）は徐々に低下している。
予測（点線部分）は、「現在」の時点までのデータのみを使用しており、開発したモデルでは、停止後の実際のベアリング温度（黄色）を正確に予測できることが確認された。
この技術により、タービンの故障や異常の早期発見、メンテナンス性の向上、発電所の効率的稼働に繋げることができる。
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