論文の概要: Exploratory Semantic Reliability Analysis of Wind Turbine Maintenance Logs using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22366v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 14:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.480388
• Title: Exploratory Semantic Reliability Analysis of Wind Turbine Maintenance Logs using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた風力発電保守ログの探索的セマンティック信頼性解析
• Authors: Max Malyi, Jonathan Shek, Andre Biscaya,
• Abstract要約: 本稿では、より複雑な推論タスクに現代大規模言語モデル(LLM)を活用する際のギャップについて論じる。 我々は,LLMを用いた探索的フレームワークを導入し,分類を超えて意味分析を行う。 以上の結果から,LSMは,テキスト情報や行動可能な専門家レベルの仮説を合成するためにラベル付けを超えて,強力な"信頼性共パイロット"として機能できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A wealth of operational intelligence is locked within the unstructured free-text of wind turbine maintenance logs, a resource largely inaccessible to traditional quantitative reliability analysis. While machine learning has been applied to this data, existing approaches typically stop at classification, categorising text into predefined labels. This paper addresses the gap in leveraging modern large language models (LLMs) for more complex reasoning tasks. We introduce an exploratory framework that uses LLMs to move beyond classification and perform deep semantic analysis. We apply this framework to a large industrial dataset to execute four analytical workflows: failure mode identification, causal chain inference, comparative site analysis, and data quality auditing. The results demonstrate that LLMs can function as powerful "reliability co-pilots," moving beyond labelling to synthesise textual information and generate actionable, expert-level hypotheses. This work contributes a novel and reproducible methodology for using LLMs as a reasoning tool, offering a new pathway to enhance operational intelligence in the wind energy sector by unlocking insights previously obscured in unstructured data.
• Abstract（参考訳）: 豊富な運用インテリジェンスは、従来の量的信頼性分析にはほとんどアクセスできない、風力タービンの保守ログの構造化されていない自由テキストの中に閉じ込められている。 このデータには機械学習が適用されているが、既存のアプローチは通常、テキストを定義済みのラベルに分類して、分類を停止する。 本稿では、より複雑な推論タスクに現代大規模言語モデル(LLM)を活用する際のギャップについて論じる。 我々は,LLMを用いた探索的フレームワークを導入し,分類を超えて深い意味分析を行う。 このフレームワークを大規模産業データセットに適用し、障害モード識別、因果連鎖推論、比較サイト分析、データ品質監査の4つのワークフローを実行する。 以上の結果から,LSMはラベリングを超えてテキスト情報を合成し,実行可能な専門家レベルの仮説を生成する強力な「信頼性コパイロット」として機能することが示唆された。 この研究は、風力エネルギーセクターにおける運用上のインテリジェンスを強化するための新しい経路を提供し、未構造化データに隠された洞察を解き放つことによって、LSMを推論ツールとして利用するための、新しく再現可能な方法論に貢献する。

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