ステアリングの故障要因分析

ステアリングのミスアラインメントとサスペンションの緩みを高精度で検出

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目的

  • オンロード車両に対する予知保全の実行可能性を検証
  • ステアリングのアラインメントのズレやサスペンションの緩みに関する2つの故障モードがユーザ体験に与える影響を検出

チャレンジ

  • メーカーではデータをきちんとラベル付けして管理しておらず、また企業全体に分散して保存され、部門毎のサイロ化状態で管理
  • 故障モードに関するデータは利用可能なデータのうちわずか 0.1% 程度未満のみ

成果

  • 検証プロジェクトにより、サスペンションの緩みを 95.8% で、ステアリングのアライメントのズレを 100% の精度で検出できることが判明
  • Acerta は継続的にメーカーと協力し、オンロード車両にモデルを配置、他の故障モードも対象とした予測モデルの追加開発へ進展

背景

ある大手OEMは、オンロード車両に予知保全システムの導入を検討していました。同社はすでに、接続された車両や車載診断(OBD)ポートを介して電子制御ユニット(ECU)データを収集していました。このOEMは、Acerta と提携し、このデータを Acerta の AutoPulse プラットフォームで用いて、車両の故障予測への実現可能性を調査しました。最初のステップとして、両社は、特にボールジョイントにおけるステアリングのズレとサスペンションの緩みの2つの故障モードの検出に焦点を当てることに合意しましたが、将来的には故障モードの追加とリアルタイムアプリケーションへの展開を目指しています。

課題

このクライアントでは、社内目的で路上車両データを収集していましたが、そこからより多くの価値を引き出したいと考えていました。同社はオンロードデータを使用して、運転体験に影響を与える前に車両の故障を特定したいと考えていましたが、これは特に困難なことでした。このデータはクライアントの企業全体に分散しており、別々の部門が独立して管理していました。さらに、対象となる故障モードは、利用可能なデータのわずか 0.1% 未満でした。

Acerta ソリューション

最初のステップは、Acerta のデータエンジニアが、お客様のさまざまな部門からデータを収集、クレンジングし、統一することでした。異なる車種や目的で収集されたデータであるため、データを綺麗にし、その後変換して Acerta が持つデータガバナンスフレームワークを介して AutoPulse に読込可能なデータセットを構築する必要がありました。当社のデータサイエンティストチームは、整合性チェックアルゴリズムを使用して、一貫性のない信号、車両ダイナミクスに適合していない信号、十分な情報量がない信号を排除しました。

データにはサスペンションの故障が含まれていないため、データの多様性を確保しモデルのオーバーフィットを防ぐために、Acerta ではシミュレーションによる故障データを生成しました。これには、データ解析とドメインナレッジ(専門知識)を組み合わせて、この種の障害によって変化するだろう信号群を特定することが含まれていました。直線走行中に影響を受けたホイールの速度にわずかな差を生じさせることで、Acerta はそのホイールのサスペンションの緩みの問題を現実的にシミュレートすることができました。

最後に、Acerta は AutoPulse を介してデータセットに機械学習モデルを適用しました。これには、信号間の正常な関係を学習できるように、モデルを正常な(つまり故障していない)データのみでトレーニングすることが含まれています。その後、モデルは目に見えないデータ(正常データ、および模擬故障データを含む)でテストされました。その結果、AutoPulse は、路上データから車両の故障を予測する異常信号を特定することで、車両の故障を検出することができました。

成果

AutoPulse は、サスペンションの緩みでは95.8%、ステアリングのズレでは100%の精度で両方の故障モードの検出に成功しました。さらに、データセットにシミュレーションデータを組み込むことで、Acerta のモデルが車種や走行条件を超えて拡張可能であり、リアルタイムで展開可能であることが確認されました。

Acerta では、今後もお客様と協力して、追加の車両コンポーネントやその他の故障モードへの AutoPulse の展開を進めていきます。予測モデリング機能を拡張することで、顧客は包括的な予測メンテナンスと安全性のソリューションをドライバーに提供できるようになります。

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