6/28 AIを活用した機器・設備の劣化・損傷予知と RBM（リスクベースメンテナンス）、保全DX化への展開

株式会社ベストマテリア　工学博士​　木原 重光 氏　【企業HP】

【ご経歴】 1970年　早稲田大学大学院理工学研究科金属工学専攻修士課程修了
　　　　　  同年　   石川島播磨重工業（株）（現IHI）入社、技術研究所金属部配属
　　　　　1974年　米国デンバー大学招待研究員（1年間）
　　　　　1994年　石川島播磨重工業（株）（現IHI）技術研究所材料研究部長
　　　　　1995年　博士号取得（早大）題目「火力発電プラントにおける高温腐食」
　　　　　2001年　石川島播磨重工業（株）（現IHI）基盤技術研究所長
　　　　　2002年　　同　理事
　　　　　2003年　　同　退社
　　　　　2004年　株式会社 ベストマテリア設立、社長
　　　　　2017年　会長　現在に至る。

【ご所属学協会】腐食防食学会、日本機械学会、日本高圧力技術協会、火力原子力発電技術協会、化学工学会SCE-Net、日本保全学会

【著書】RBI/RBM入門　プラントメンテナンス協会　（2002年）
　　　　リスクベース工学の基礎　内田老鶴鋪　（2011年）
　　　　化学プラントの安全化を考える　化学工業日報社　（2014年）

 　各種プラント、インフラにおいては、設備の経年劣化の進行、設備保全熟練技術者の減少（人手不足）および働き方改革への対応への労働時間短縮などの問題がある中、設備の保全データの蓄積（ビッグデータ）が進み、さらに各種AIも実装が可能となってきています。スマート保全および保全DX(Digital transformation)の構築を目指して、リスク（破損確率×被害の大きさ）を基準とする保全システム構築のための知識を基礎から学習できます。

 １．経年的破損はどうして起きるか　
　1.1　劣化損傷をもたらす材料の特性
　　　　　－マクロとミクロ組織、破壊とは、劣化とは
　1.2　劣化損傷機構
　　　　　－疲労、腐食、クリープ、材料特性劣化、その他
　1.3　設計、製造、運転における劣化損傷因子
　　　　　－構造設計と安全係数、材料規格と選定、
　　　　　　材料調達（海外調達）、加工組立（鋳造、鍛造、溶接など）

2．経年的損傷を如何に防ぐか
　2.1　劣化損傷スクリーニング方法
　　　　　－損傷形態から、損傷原因を絞り込む方法
　2.2　寿命予測
　　　　　－運転記録、検査結果などから余寿命を求めるための理論と方法
　2.3　防止対策
　　　　　－破壊を防止するための考え方
　2.4　スマート保安、保全DXへの対応
　　2.4.1  メンテナンス手法－リスクベースメンテナンス（RBM）について
　　2.4.2　AIの活用方法について
　　　　　１）損傷機構設定AI
　　　　　２）Chat GPTの活用
 
□質疑応答□

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