今ではデータ・AI主導の意思決定が効率的に重要視されており、Fault tree analysis（FTA）はシステムや商品の信頼性と安全性を分析するための重要な手法です。CogniTech.DEVでは、この課題にLLM（大型言語モデル）を活用した革新的なアプローチを研究・開発しています。本記事では、現在の機能、利点そして将来の展望について解説します。
故障モードの自動識別と分類
メンテナンスログを分析して故障モードを自動的に識別・分類します。これにより、手動作業の時間が大幅に節約され、既存の知識ベースを再利用・拡張することで、新しい故障モードの検出が容易になります。
正確な定量結果
私たちのFTA計算エンジンは、抽出された因果関係を統合し、正確な故障確率やMTBF（平均故障間隔）を計算します。これにより、信頼性の高い結果が得られ、予測精度が向上します。
異常パターンの可視化
特徴抽出により、見逃されがちな異常パターンも可視化され、プロアクティブな対策が可能になります。これにより、システムの健全性を維持し、将来の故障を未然に防ぐことができます。
一貫した解析品質と効率的なデータ処理
広範なメンテナンスログの自動分析で大規模データの管理が簡単になり、効率的なデータ処理が実現します。
将来の展望
私たちは、継続的な改善に対するコミットメントを反映した詳細なロードマップを持っています。主要なマイルストーンは以下の通りです：
初期目標
コアの計算エンジン。
LLMに基づく因果関係抽出の実装
初期UI
中期目標
Heir-RAGシステムとの統合による理由付け可能な解析
プライベート重視でお客様がHostできるLLMモデルの作成
最終目標
FMEAモジュールの機能拡張
弊社のHeir-RAGとの組み合わせにより、類似のコンポーネントを使用する新製品のリスク分析が可能になります。
結論
CogniTech.DEVでは、LLMを活用したフォールトツリー解析の革新に取り組んでいます。私たちの革新的なソリューションは、故障解析の精度と信頼性を向上させるだけでなく、必要な時間と労力を大幅に削減します。AI 故障解析Agentが標準となる未来に向けて、今後も新しい情報をお届けしますので、お楽しみに。
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