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1 Techno Forum 2015 きらり技術力 ビッグデータへの取り組み ~ 現状と課題 ~ 2015 年 11 月 24 日 株式会社 MTI 船舶技術部門部門長安藤英幸 1 発表の構成 1. ビッグデータとは 2. これまでの取り組み 3. 今後の課題 4. まとめ 2

2 発表の構成 1. ビッグデータとは 2. これまでの取り組み 3. 今後の課題 4. まとめ ビッグデータ の変遷 1997 年頃 メモリに乗らないサイズのデータの扱い CFD 計算結果等の 規模データの可視化 2000 年頃 データ マネージメントの課題 3V Volume( サイズ ), Velocity( スピード ), Variety( 多様性 ) 2010 年頃 ユーザーが主役のデータや IT の活 従来のサービスや仕事のやり を IT やデータによってどう変えていくのか? ユーザー中 のデザイン の発想 4

3 1 2 IoT (Internet of Things) モノのインターネット 計装 制御 インターネット 自動制御 PLC* シリアル バス IP Connected Computer IP/ イーサネット インターネット シリアル バス アナログ アクチュエータ センサ 機械 装置 * PLC: Programmable Logic Controller 計装 制御 と インターネット の相互接続 フィールドデータへのアクセスが容易な 透明性の時代 海運におけるビッグデータ 海運におけるビッグデータの例 航海データ 動計測データ (IoT) レポート 機器データ 動計測データ (IoT) レポート メンテナンス記録 AIS データ 衛星 AIS / 陸の AIS 気象データ 予測データ / 過去の統計データ ビジネスデータ 貨物輸送データ 6

4 1 4 ビッグデータ活 のフロー 環境 データ 情報 状況認識 意思決定 動 要素技術 センサ 計測 ネットワーク 通信 情報インフラ データ解析 統計解析 学知識 情報共有 える化 Web 業務知識 ワークフロー 協業 組織 マネージメント 経営 情報伝達 援技術 トレーニング インセンティブ 情報宣伝 ビジネス変 データを活 して 仕事のやり を変える IoT とビッグデータの活 例 役割機能 IoT/ ビッグデータの活用例 運航者 船主 運航 船隊整備 技術管理 省エネ運航 安全運航 スケジュール管理 フリート計画 サービス計画 傭船 安全管理 事故防止 船体 機器の保守管理 環境規制対応 船体 プロペラクリーニング 改造 レトロフィット 新造船 設計最適化 8 この他にも 荷主 造船所 メーカー 船級他も ビッグデータ活用のニーズがある データの持ち主である船主の了解の上で 今後 データ活用広がる方向

5 1 6 ビッグデータに取り組む 法論 1. ユーザーの特定 誰のためのビッグデータ? 2. ユーザー ニーズの理解 解くべき課題は? さく始める 3. 素早い仮説形成 プロトタイピング 検証 学習のサイクル 4. ユーザーの働き と道具の共進化 5. 持続性 継続性の実現 学習する組織 = 変化を創りだす組織 傭船者における省エネ運航のように 単 組織の中でのビッグデータ活 をこれまでに進めてきた バリューチェーンの中で 複数組織をまたがった活 に展開できるか? エコシステムは これからの課題 9 発表の構成 1. ビッグデータとは 2. これまでの取り組み 3. 今後の課題 4. まとめ 10

6 安全 (Safety) 環境 (Environment) 経済性 (Economy) のベストバランスの追究 2-1 モニタリングの進展と近未来ロードマップ ロードマップ 船位モニタリング FROM 従来型ウェザールーティング ( 荒天回避 ) 運航監視モニタリング NYK e-missions 2010 年 ~ CO2 minimize SEEMP 対応パッケージ 運航におけるPDCA モニタリング装置標準化 EEOI 認証との連携目標 2013 年 ~ Rev.10 Best balance S.E.E. スマートフリートマネージメント 最適配船 気象予測との高度な連携 次世代運航インフラ目標 2014 年 ~ オンボードウェザールーティングトライアル 2005~2006 年 燃費計 FUELNAVI 2007~2008 年 ブロードバンド フリートモニタリング 運航モニタリング SIMS 2008 年 ~ 総合ウェザールーティング ( 安全性 定時性 経済性 ) 2010 年 ~ ウェザールーティングとの連携 2010 年 ~ 実海域性能解析 ( コンテナ船 ) リアルタイム ウェザールーティング & モニタリング ブロードバンド通信 波浪 動揺の常時計測 耐航性能モデル利用 2012 年 ~ 現時点 レーダー波浪解析 性能解析用モニタリング 船体付加物 塗料 2008 年 ~ 主機ガバナー 新型プロペラ スマートシップ 航海 機関 荷役データ 船陸情報共有の高度化 本船モデルのオンボード推定 各種計測装置の精度向上とモデリング 高精度トルク & スラスト計測 高精度ログ計測 高精度燃費計測 2012 年 ~ 波浪 & 海流計測 実海域性能モデル開発 経年劣化評価 EEDI 認証 目標 2013 年 ~ トリム解析 CFD 解析 造船所へのフィードバック 11 電子アブログ SPAS 2006 年 ~ 自動車船, Bulker, タンカー, LNG 船への展開 11 省エネ機関モニタリング 減速運転対応 補機モニタリング 予防保全 2013 年 ~ 2-2 実海域性能 波による影響 < 対象船 > 6500TEU 積みコンテナ船喫水 12m Wind and wave effect 天候 ビューフォート階級ビューフォート スケール wind 風速 speed wave 波高 height wave 波周期 period (m/s) (m) (sec) BF BF BF BF BF BF BF BF 度 ( 風, 波 ) 向い波 向い風 12

7 2 3 最適な航路 サービス計画 配船 航路サービス 船のパフォーマンス モデル 13 過去の気象統計 予測 推定 - 着時間 - 燃料マージン - 船速 - 燃費 船のパフォーマンス モデルと気象統計に基づきシミュレーションを行い 最適な航路 サービスを計画 2-4 運航プロファイルに基づく船型改良 23 % の燃費 CO2 削減 運航プロファイル 省エネ改造 船速 回転数 喫 トリム 排 量 天候 シーマージン etc バルブ改造 省エネデバイス (MT-FAST) etc 14

8 2 5 データ活 フロー ユーザー用ダッシュボード 専用データ解析 自動化 自動性能解析 ダッシュボード ( オペ 管理会社 船主 荷主 ) 実海域性能解析 深度化 汎用データ解析 データベース ( クラウド ) IoT + 航海 + 海気象 データアクセス データ解析ツールによる各種アプリ データ利用の拡大 複数船のデータ解析 機関系は 共通辞書によるデータ名称の統 が必要 取り出したデータを 汎 解析ツールで解析 餅は餅屋 専 家が でデータ解析 Data Finder 16

9 2 7 ユーザー向けのダッシュボード 管理会社向けダッシュボード 船の管理上 陸で知りたい情報を集約 17 この部分には 今後 安全に関する各種の KPI が表示される予定 2 8 複数組織をまたがったデータ活 の例 タイムリーな船体 プロペラクリーニングの実施を含む最適運航 性能低下船をリストアップ 人工知能技術活用 動性能解析船体 プロペラ汚損状況の把握 クリーニング対象船選定解析結果 船の航路 寄港地 ドック時期を考慮し 対象船を選定 船体クリーニング内地 外地のクリーニング対象港拡 中 船舶管理部門 船舶運航部門 クリーニング事業者 18

10 2 9 実海域性能解析 シミュレーションと計測データの融合 波抵抗は 海上技術安全研究所の VESTA モデルを利 し あらかじめ全ての組み合わせをシミュレーションし 多次元データベース化 (*1) ドラフト トリム影響は 槽試験結果 CFD がある場合には活 無い場合は推定 modified original 多次元のデータベースから 連続モデルを作成し 任意の条件 ( ドラフト トリム 波 ) における船体性能を取り出すことが可能 実船計測 IoT データによるモデルの補正機能 (*2) *1 ( 国研 ) 海上技術安全研究所との共同研究 *2 ( 国研 ) 産業総合技術研究所との共同研究 汎 解析ツール利 によるデータ活 拡 メリット1: 素早いプロトタイピング 試 錯誤が必要なデータ解析アプリの開発プロセス 継続的なカスタマイズに合う メリット2: ユーザー がデータ解析者になる 実務担当者の状況認識レベルあげる 例 ) オペレーション プロファイル 20 対象船種 期間他の各種条件によるデータ絞込 運航プロファイル 船体汚損リスク評価などに応用

11 2 11 事業部と技術の連携 NYK IBIS Project IBIS で きな成果が出た理由 事業部 仕事の仕 を変える 技術 必要な技術 情報の提供 海技者の知 総合的な技術 学系の技術 ( 船舶 学 データ解析 IT 最適化 ) をベースとするソリューション提供 気象の専 家他とのコラボ 事業部と技術の専 家が連携し データを活 して 仕事の最適化を進める 新しい仕事のスタイル 21 発表の構成 1. ビッグデータとは 2. これまでの取り組み 3. 今後の課題 4. まとめ 22

12 3 1 船陸オープンプラットフォームの推進 船陸オープンプラットフォーム しっかりしたデータのセキュリティー アクセスコントロールの下 パートナーとの協業を進めるデータ共有プラットフォーム VDR 船陸オープンプラットフォーム 船会社アプリ ユーザー荷主 Engine D/L IAS オンボードデータサーバー ( 標準化 ) ブロードバンド データセンター ( 船級 ) フリート管理パフォーマンス 3 rd パーティー アプリ 傭船者船主管理会社 機器 装置 Ship LAN 船会社アプリ パフォーマンス 3 rd パーティー アプリ パフォーマンスウェザールーティング主機診断 造船所船級メーカー パフォーマンス 機器リモートメンテ 23 船 陸 3 2 機器 プラントの安全診断システムの構築 きな事故 トラブルにつながる予兆の発 防 正確な情報に基づく事後の迅速 的確な対応 現場エンジニアの 援 陸からのモニタリング 船陸協業 機器の 診断 メーカー 代理店のサービスエンジニア 援 船会社のユーザー視点で全体を ながら 各メーカーとのコラボで取り組みたい 船舶管理用ダッシュボード 各メーカーではじき出した部品の交換 故障リスクなど KPI を ココに表示するイメージ 24

13 3 3 リスク KPI を評価するアプローチ Fault Treeと った信頼性 学の 法と データによる状態監視を融合した管理システムの構築 指す プラント全体の安全管理マネージメントを 的とするユーザー 線でロジックを構築していく 今後 各メーカーとの協業を適宜進めたい KKD ( 勘 経験 度胸 ) とデータサイエンスの融合 Fault Tree( 故障木 ) とデータに基づく正常 異常判定ロジック 律化への取り組み ( 知能の応 ) 自律エージェント Input Perception Communication Output Action Communication Environment 船の航海 ( 無人船 自律船 ) に適用できる? > NO! 26

14 3 5 律エージェントのアーキテクチャ 自律エージェント High level High level 知識ベース コントローラ Low level Low level センサ コミュニケーション アクチュエータ 環境 船の航海で起こりうる全ての事象を想定して それをカバーするセンサ 知識ベース コントローラ コミュニケーションを設計することは複雑すぎて 現時点では難しい しかし 問題を限定すれば 律は可能 例 ) オートパイロット ゴール : 指示された針路の維持 針路 ( 指示 実際 ) PID 制御器 ジャイロ コンパス 指示器 操舵機 Environ ment 操舵士 Environ ment 律性を実現するアプローチは 解ける問題に限定すること 戦略的な意思決定は 間が う がシステムとして安全の役割分担 と機械 28

15 3 7 その他の 知能技術の応 可能性 コンピューター ビジョン膨 なデータの学習に基づく パターン マッチングのアプローチ こうした技術は Radar/ARPA/AIS/ECDISなどとのセンサ フュージョン で 張り 援などに活 可能性ある 航海計器メーカーとのコ ラボを進めたい 29 発表の構成 1. ビッグデータとは 2. これまでの取り組み 3. 今後の課題 4. まとめ 30

16 まとめ ビッグデータの活 は ビジネスや専 性の具体的な課題を持つユーザーが主役で進める時代になった データの活 によって 仕事の仕 を変える ことを 指し 現在までの取り組みを紹介した 今後 オープンプラットフォームを活 して こうした取り組みに関 い業界のパートナーの皆様と連携進める 今後 機器のトラブル防 航海の安全と ったテーマに メーカー各社との協業 知能技術など新技術も取り れながら 取り組んでいきたい 31 ご清聴ありがとうございました 32