Explainable Predictive Maintenance

要約

Explainable Artificial Intelligence (XAI) は、洗練されたインテリジェント システムと、データ サイエンティスト、ドメイン専門家、エンドユーザーなどを含む多様な個人との間の対話を促進する重要なインターフェイスの役割を果たします。
これは、「ブラック ボックス」機械学習 (ML) の複雑な内部メカニズムを解読するのに役立ち、意思決定の背後にある理由をより理解しやすくします。
ただし、XAI の現在の研究は主に 2 つの側面に焦点を当てています。
ユーザーの信頼を促進する方法、または ML モデルをデバッグして改良する方法。
その大部分は、さまざまなユーザーやさまざまなアプリケーション分野が特定のニーズに合わせたソリューションを必要とするため、より広い文脈で必要とされるさまざまなタイプの説明を認識することができていません。
そのようなドメインの 1 つは、インダストリー 4.0 および 5.0 の傘下で爆発的に研究が進められている予測メンテナンス (PdM) です。
このポジションペーパーでは、既存の XAI 手法と、産業用途、特に予知保全分野における説明のための特定の要件との間のギャップを強調しています。
説明可能性の重要な役割にもかかわらず、この主題は依然として比較的研究されていない領域であり、この論文は関連する課題に研究コミュニティの注目を集める先駆的な試みとなっています。
予知保全タスクの概要を示し、対応する説明の必要性とさまざまな目的を強調します。
次に、文献で一般的に使用されている XAI 手法をリストして説明し、PdM タスクへの適性について説明します。
最後に、アイデアと主張をより具体的にするために、商用車、地下鉄、製鉄所、風力発電所という 4 つの特定の産業ユース ケースに適用される XAI を実証し、さらなる研究が必要な領域に焦点を当てます。

要約(オリジナル)

Explainable Artificial Intelligence (XAI) fills the role of a critical interface fostering interactions between sophisticated intelligent systems and diverse individuals, including data scientists, domain experts, end-users, and more. It aids in deciphering the intricate internal mechanisms of “black box” Machine Learning (ML), rendering the reasons behind their decisions more understandable. However, current research in XAI primarily focuses on two aspects; ways to facilitate user trust, or to debug and refine the ML model. The majority of it falls short of recognising the diverse types of explanations needed in broader contexts, as different users and varied application areas necessitate solutions tailored to their specific needs. One such domain is Predictive Maintenance (PdM), an exploding area of research under the Industry 4.0 \& 5.0 umbrella. This position paper highlights the gap between existing XAI methodologies and the specific requirements for explanations within industrial applications, particularly the Predictive Maintenance field. Despite explainability’s crucial role, this subject remains a relatively under-explored area, making this paper a pioneering attempt to bring relevant challenges to the research community’s attention. We provide an overview of predictive maintenance tasks and accentuate the need and varying purposes for corresponding explanations. We then list and describe XAI techniques commonly employed in the literature, discussing their suitability for PdM tasks. Finally, to make the ideas and claims more concrete, we demonstrate XAI applied in four specific industrial use cases: commercial vehicles, metro trains, steel plants, and wind farms, spotlighting areas requiring further research.

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