論文の概要: AI-Driven Predictive Maintenance with Real-Time Contextual Data Fusion for Connected Vehicles: A Multi-Dataset Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13343v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 06:08:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.101185
• Title: AI-Driven Predictive Maintenance with Real-Time Contextual Data Fusion for Connected Vehicles: A Multi-Dataset Evaluation
• Title（参考訳）: 実時間コンテキストデータフュージョンを用いたAI駆動型コネクテッドカーの予測保守:マルチデータセット評価
• Authors: Kushal Khemani, Anjum Nazir Qureshi,
• Abstract要約: 本稿では,V2X強化予測維持のためのシミュレーション検証型概念実証フレームワークを提案する。 オンボードセンサーストリームと外部のコンテキスト信号を統合する。 エッジ推論では、レイテンシを3.5sから1.0s以下に削減すると見積もられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most vehicle predictive maintenance systems rely exclusively on internal diagnostic signals and are validated on deterministic synthetic data, limiting the credibility of reported metrics. This paper presents a simulation-validated proof-of-concept framework for V2X-augmented predictive maintenance, integrating on-board sensor streams with external contextual signals -- road quality, weather, traffic density, and driver behaviour -- acquired via V2X communication and third-party APIs, with inference at the vehicle edge. Field validation on instrumented vehicles is identified as the required next step. Three experiments address common shortcomings of prior work. A feature group ablation study shows that V2X contextual features contribute a 2.6-point F1 gain, with full context removal reducing macro F1 from 0.855 to 0.807. On the AI4I 2020 real-world industrial failure dataset (10,000 samples, five failure modes), LightGBM achieves AUC-ROC of 0.973 under 5-fold stratified CV with SMOTE confined to training folds. A noise sensitivity analysis shows macro F1 remains above 0.88 under low noise and degrades to 0.74 under very high noise. SHAP analysis confirms that V2X and engineered interaction features rank among the top 15 predictors. Edge inference is estimated to reduce latency from 3.5s to under 1.0s versus cloud-only processing.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの車両の予測メンテナンスシステムは、内部診断信号のみに依存しており、決定論的合成データに基づいて検証されており、報告されたメトリクスの信頼性を制限している。 本稿では,V2X通信とサードパーティのAPIを介して,車載センサストリームと道路品質,天気,交通密度,運転行動といった外部のコンテキスト信号を統合し,車両のエッジに推論することで,V2Xによる予測メンテナンスを実現するためのシミュレーション検証・オブ・コンセプトフレームワークを提案する。 計測車両のフィールド検証は、次のステップとして特定される。 3つの実験は、先行研究の共通の欠点に対処する。 特徴群アブレーション研究では、V2Xの文脈特徴が2.6ポイントのF1ゲインに寄与し、フルコンテキスト除去マクロF1が0.855から0.807に減少している。 AI4I 2020の実際の産業失敗データセット(10,000のサンプル、5つの障害モード)では、LightGBMは5倍の層状CV下でAUC-ROCの0.973を達成し、SMOTEは折りたたみ訓練に限られている。 ノイズ感度分析では、マクロF1は低雑音下で0.88以上であり、非常に高雑音下では0.74まで低下する。 SHAP分析は、V2Xとエンジニアリングされた相互作用が上位15の予測器の中でランク付けされていることを確認した。 エッジ推論では、レイテンシを3.5sから1.0s以下に削減すると見積もられている。

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