_精研会
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- たいち ありたけ
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1 東京 学 学院 学系研究科精密 学専攻東 精研会ビジネス研究会 海運における IoT データの活 2017 年 株式会社 MTI 船舶技術グループ研究開発推進チーム 村 陽 1
2 発表の構成 1. NYKとMTIのご紹介 2. デジタライゼーションとビッグデータ 3. IoT ビッグデータ活 の取り組み 4. まとめ 2
3 本郵船株式会社のご紹介 NYK Line (Nippon Yusen Kaisha) Head Office: Tokyo, Japan Founded: September 29, 1885 Business Scope: Liner (Container) Service Tramp and Specialized Carrier Services Tankers and Gas Carrier Services Logistics Service Terminal and Harbor Transport Services Air Cargo Transport Service Cruise Ship Service Offshore Service NYK Head Office in Tokyo Employees: 35,935 (as of the end of March 2017) Revenues: $ 22.7 billion (Fiscal 2015) 3
4 NYK Fleet (as of the end of March 2016) Containerships (including semicontainerships and others) 99 vessels / 5,820,781 DWT Bulk Carriers (Capesize) 108 vessels / 21,248,606 DWT Bulk Carriers (Panamax & Handysize) 269 vessels / 16,411,393 DWT Wood-chip Carriers 47 vessels / 2,509,047 DWT Car Carriers 119 vessels / 2,165,138 DWT Tankers 68 vessels / 11,030,601 DWT LNG Carriers 29 vessels / 2,176,681 DWT Others 42 vessels / 695,974 DWT Cruise Ships 1 Vessel / 7,548 DWT 782 vessels 62,065,769Kt (DWT) 4
5 MTI (Monohakobi Technology Institute) - strategic R&D arm of NYK Line - Established : April 1, 2004 Stockholder : NYK Line (100%) Number of employees : 65 (as of 1st April, 2017) Location Head Office : 7th Fl., Yusen Building, Tokyo, Japan MTI CO.,LTD. SINGAPORE BRANCH, Singapore MTI YOKOHAMA LAB (Transportation Environment Lab), Yokohama, Japan NYK SUPER ECO SHIP 2030 (Concept ship for the future 69% less CO2 emissions) 5
6 発表の構成 1. NYKとMTIのご紹介 2. デジタライゼーションとビッグデータ 3. IoT ビッグデータ活 の取り組み 4. まとめ 6
7 デジタル ツイン現実世界を IoT データで取り込み デジタルのコンピューティングパワーで計算 シミュレートし 現実世界の課題を解決 最適化するアプローチ 7 Physical (Product, Plant ) 引用 ) Michael Grieves, Virtually Perfect: Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management (English Edition), 2012 IoT data Problem solving Optimization Cyber (Engineering model, simulation)
8 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 Automatically collected data (IoT) Noon report 機関データ Automatically collected data (IoT) Manual report data Maintenance data / trouble data AIS data Satellite AIS / shore AIS (IoT) 気象データ Forecast / past records Anemometer / wave measurement (IoT) 8 ビジネスデータ Commercial data Market data
9 ビッグデータ活 の 法 ビジネス知識を持って解決するべき課題を特定し 徹底的にデータ 技術を活 する 実現したいこと 活 するデータ 解析技術 最適運航の実現 燃節 マージンの最 化など ビジネス戦略の策定 配船戦略など SIMS Data レポート Data AIS Data エンジニアリング知識 IT データ解析 安全運航の推進 気象 海象 この他にも使えるデータは積極的に活 運航データ 航海スケジュール 航路 CB HB 本船スペック 試運転データ 搭載機器データ 付加物データ 塗料データ マーケット 燃料油価格 傭船価格 市況データ ビジネス 顧客 船隊計画 傭船 9
10 データ収集プラットフォーム (SIMS PF) SIMS (Ship Information Management System) VSAT/Inmarsat-FB 陸上データセンタ < 航海系データ > GPS Doppler log Anemometer Gyro Compass SIMS unit 運航会社 船舶管理会社 傭船社 ( 本, シンガポール ) Viewer VDR データ収集 1 次解析 動揺センサ <Navigation Bridge> ビッグデータ解析による航海解析 陸上 Viewer(Ship Data Viewer) - 傭船者向けアプリケーション < 機関系データ > < カーゴ系データ > - 船舶管理会社向けアプリケーション Main Engine FO flow meter Torque meter Generator Aux. Machinery DCS, IAS, Engine Data Logger Integrated Automation System Cargo Level Cargo Temp Gas Flow Gas Compressor 航海分析レポート NYK&MTI - 技術分析 - アプリケーション開発 <Engine Room> <Cargo Tank/Cargo Room> 10
11 発表の構成 1. NYKとMTIのご紹介 2. デジタライゼーションとビッグデータ 3. IoT ビッグデータ活 の取り組み 4. まとめ 11
12 実海域性能モデル 船舶データ解析のコア技術 6500TEU 積みコンテナ船波 5.5m, 速 20m/s ビューフォート (BF) 階級 8, 向い波 主機回転数 55rpm < 平 パフォーマンス > 船速 : 14 ノット燃費 : 45 トン / < 荒天パフォーマンス (BF8)> 船速 : 8 ノット燃費 : 60 トン / 影響する要因 1. 気象 ( 波 潮流 ), 2. 船の設計 ( 船体, プロペラ, エンジン ), 3. 船の状態 ( ドラフト, トリム, 船体 プロペラの汚れ, 経年劣化 ) 12
13 波影響の推定 ( エンジニアリング知識の例 ) - 海上技術安全研究所の実海域性能モデル - Considered forces and moments 1. Resistance in still water 2. Hydrodynamic forces and moments 3. Propeller thrust 4. Rudder forces and moment 5. Wind resistance 6. Added resistance in short crested irregular waves 引用 ) M. Tsujimoto, et.al,: Development of a Calculation Method for Fuel Consumption of Ships in Actual Seas With Performance Evaluation, ASME nd International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering(OMAE),
14 実海域性能モデル ( エンジニアリング知識と IoT データによる船舶性能のデジタル化 ) 実海域性能のデジタルツインとしての活 船の実海域性能に関するエンジニアリング知識と 性能の IoT データを使って 現実の船をデジタル化 気象データ等とかけあわせて様々なシナリオでの数多くのシミュレーションを実施 結果を統計的に評価し 現実の運航の課題を 合理的に解決 14
15 季節毎のシーマージン把握 Service route 実海域性能モデル 季節毎の - シーマージン - 燃料消費量 推定 過去の気象データ上での航海シミュレーション 実海域性能モデルを使って 運航シミュレーションを い ビジネスの意思決定を 援 15
16 船型改造による性能改善 実運航プロファイル 船を活きかえらせる 現在のオペレーションに合わせた最適設計 23 % CO2 reduction was confirmed バルバスバウ改造 省エネデバイス (MT-FAST) 他 改造した数 40 隻 今後 新船型開発においても 運航プロファイル 実海域性能を考慮した最適化が進む 16
17 IoT ビッグデータを活 したship intelligenceへの取り組み (NYK/MTI 関係の共同研究テーマ例 ) i i i i i 19
18 発表の構成 1. NYKとMTIのご紹介 2. デジタライゼーションとビッグデータ 3. IoT ビッグデータ活 の取り組み 4. まとめ 20
19 船陸オープンプラットフォームの推進 本舶 業会 新スマートナビゲーション研究会の活動 IoT Open platform (Industry standard) Application / services (Competition) 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 (ISO 標準化 ) ブロードバンド シップデータセンター ( 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 パフォーマンス 造船所 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 ウェザールーティング 主機診断 船級 メーカー 船 パフォーマンス 陸 機器リモートメンテ 21
20 材育成の現状認識 海事クラスター全体で 材確保の重要性を認識 採 学科の多様化 博 材への期待 企業の対応 AI や IoT 技術など新しい技術分野 その早いサイクルへの対応 イノベーション創出など知能戦に必要な 度教育 材の確保 課題発 からゴールの設定 及びそこに るストーリーメイキング 専 に固執せず 幅広い分野に興味を持ち 技術を俯瞰する能 を涵養 学 修 の学 を指導した経験により 会社においても 員を率いて PJ を纏める 求める 材像の明確化 その積極的な提 先端技術への柔軟な対応 事制度の変更 経済サポート 共同研究など 学との連携 22
21 まとめ 海運では デジタライゼーションの時代において 現場を持つユーザ視点でデータを活 し 創意 夫でハードとソフト ( オペレーション ) の全体最適を 指している 現実世界を IoT で取り込み コンピューティング パワーで解析し 現実世界に戻すデジタル ツインのアプローチがコア技術になる このため 学知識のデジタル化 ツール化が必要 これまで核課題である燃節が中 だが 安全など更に IoT データの活 を推進するには 収集範囲の拡 やデータの信頼性向上 解析 法の構築が必要である また 様々な知識 技術を持つ社外パートナーとの連携により ソリューションを創り出すことが 層重要になる 同時に ビジネスやエンジニアリングのドメイン知識が 層重要で それらを全体感を持って活 できるユーザの視点で こうした技術の開発 導 の取り組みをリードしていくべきと考えている 23
22 ご静聴有難うございました 24
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3D CAD 利用セミナー in Sasebo, 2015 ビッグデータの船舶運航への活用船舶 IoT への取り組み - データ活用と 3D 情報 - 2015 年 11 月 26 日 MTI 船舶技術部門部門長安藤英幸 1 Monohakobi 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 Monohakobi 発表の構成 1. ビッグデータとは
1. 省エネ運航とパフォーマンスマネージメント 2. パフォーマンスの計測 3. パフォーマンスの分析 4. 今後の課題 5. まとめ 2
1 1. 省エネ運航とパフォーマンスマネージメント 2. パフォーマンスの計測 3. パフォーマンスの分析 4. 今後の課題 5. まとめ 2 1. 省エネ運航とパフォーマンスマネージメント 3 例 ) コンテナ船減速運転の効果試算 24 knot -> 20 knot e.g. 8,000 TEU container Slow steaming Ship speed 24 knot 20 knot
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Monohakobi Techno Forum 2017 船舶のデジタライゼーション 現状と今後 広島会場 : 東京会場 : 2017 年 11 月 17 日 2017 年 11 月 22 日 株式会社 MTI 船舶技術部門安藤英幸 1 発表の構成 1. デジタライゼーション 2. ビッグデータ 3. デジタルツイン 実海域性能を例として 4. 自動化技術への段階的な取り組み 5. まとめ 2 発表の構成
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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 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 3 1 1 ビッグデータ の変遷
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運動性能研究会シンポジウム 実海域における実船性能モニタリング 第 1 章実船モニタリングの必要性 海運会社における運航モニタリングの活用 2015 年 2 月 5 日 株式会社 MTI 船舶情報グループチーム長角田領 1 発表構成 1. はじめに 2. 運航モニタリングの現状と VPMS(Vessel Performance Management System) 3. 運航モニタリングの活用 4.
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10 9.5 9 8.5 8 7.5-1 0 1 2 trim(m) 最適運航支援システム ClassNK-NAPA GREEN のご紹介 draft(m) 1 目次 はじめに ClassNK-NAPA GREEN の概要 ClassNK-NAPA GREEN の搭載例 実証試験及び商業運航による効果確認 フリートモニタリング (NAPA Office) 活用方法 2 最適運航支援への取組み 2012.5.8
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Monohakobi Techno Forum 2013 船舶版ビッグデータの時代へ 船舶情報グループの活動紹介 MTI 船舶情報グループグループ長安藤英幸 1 発表の構成 1. 船舶情報グループ 2. 船舶版ビッグデータ 3. まずは 見える化 からはじめる 4. ユーザーの求めるデータ解析 5. 高度なデータ解析 ~ 実海域性能解析 6. そして未来を予測する~ウェザールーティングとの連携 7.
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Monohakobi Techno Forum 2014 きらり技術力 Vessel Performance Management System の取り組みと今後の課題 2014 年 11 月 12 日 株式会社 MTI 船舶情報グループチーム長角田領 1 1. VPMS(Vessel Performance Management System) とは 本日の概要 運航コスト削減が船社の重要課題となっている
ClassNK 海事デジタル化に関するセミナー 2017 年 11 月 30 日 ( 東京 ) 12 月 1 日 ( 神戸 ) 新スマナビ研の活動と 海事デジタル化への挑戦 安藤英幸 株式会社 MTI 船舶技術部門長 ( 新スマートナビゲーションシステム研究会座長 ) 1
ClassNK 海事デジタル化に関するセミナー 2017 年 11 月 30 日 ( 東京 ) 12 月 1 日 ( 神戸 ) 新スマナビ研の活動と 海事デジタル化への挑戦 安藤英幸 株式会社 MTI 船舶技術部門長 ( 新スマートナビゲーションシステム研究会座長 ) 1 発表の構成 1. 新スマートナビゲーション研究会 2. ISO FDIS 19847/19848 3. ShipDCとIoS オープンプラットフォーム
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Techno Forum 2012 実運航における燃費改善のためのトリム最適化 株式会社 MTI 技術戦略グループ上級研究員堀正寿 1 目次 1. はじめに 2. 最適トリムの評価手法 2-1. オペレーションプロファイル調査 2-2. 水槽試験とトリム影響解析 2-3. 実船検証 3. トリムチャートと運用 4. まとめ 2 1-1 トリムの定義 1. はじめに 船尾喫水 (da) と船首喫水 (df)
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Monohakobi Techno Forum 2018 機関系ビッグデータ活用の現状と今後の展望 2018 年 11 月 16 日東京会場株式会社 MTI 船舶技術グループ三村雄一 1 基調テーマ :Digitalization(AI IoT ビッグデータ ) 目次 1. はじめに NYK の IoT データ利活用の取り組み LiVE for Shipmanager の機能と活用事例 2. LiVE
EU MRV に関する課題 課題 データ品質確保 航海データ収集 データギャップ 書類管理 残業 対策 とにかく頑張る? 休日出勤 通常業務が EU MRV 対策を負担増で終わらせるのか? 2
ClassNK-NAPA GREEN EU MRV 対応と様々な活用法について 2 November 2017 ClassNK コンサルティングサービスセミナー 申東燮, Sales Manager NAPA Japan Ltd. / Japan@napa.fi www.napa.fi EU MRV に関する課題 課題 データ品質確保 航海データ収集 データギャップ 書類管理 残業 対策 とにかく頑張る?
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船陸通信およびオープンプラットフォームによる 海事 IT への貢献 2017 年 5 月 26 日古野電気株式会社 ICT エンジニアリング部 フルノの概要 古野電気は 1948 年に世界で初めて魚群探知機の実用化に成功して以来 舶用電子機器分野において その独自の超音波技術と電子技術をもとに数々の世界初 日本初の商品を提供し続けてきました そして今日 世界 80 カ国以上に販売拠点を有し 世界規模の舶用電子機器総合メーカーとしての確固たる地位とブランドを築いてきました
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秩序ある船舶 IoT データ流通 に向けた NK の取り組み 2017 年 4 月 17 日 一般財団法人日本海事協会新事業開発本部長髙野裕文 1 ICT 活用の大波が船舶に到達 船上データ収集の一般化 データ通信の低コスト化帯域拡大によるデータ量の増加 運航 sys VDR Datalogger 本船 収集ユニット ( 運航ソフト ) 収集ユニット ( 機関ソフト ) DC( 運航 sys) DC(
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Monohakobi Techno Forum 2017 IoT データを活用した機関予防保全の取り組み 広島会場 : 東京会場 : 2017 年 11 月 17 日 2017 年 11 月 22 日 株式会社 MTI 船舶技術グループ射手陽平 1 目次 1. 機関予防保全の高度化のための取り組み 2. ユーザー視点による見える化 3. ユーザー視点による知らせる化 4. 予防保全の高度化 ( メーカーとのコラボレーション
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2017.5.25 実海域性能向上に向けて ( 国研 ) 海上 港湾 航空技術安全研究所海上技術安全研究所流体設計系実海域性能研究グループ長辻本勝 本日の講演内容 2 1. はじめに 実海域性能へのこれまでの海技研の取り組み 社会動向 2. プロジェクト概要 目的 概要 ( 構成と成果イメージ ) スケジュール 3. サブテーマの説明 (S1) 実海域における実船性能モニタリング手法の構築 (S2)
trim(m) 最適運航支援システム ClassNK-NAPA GREEN のご紹介 draft(m) 2016/10/6 01
10 9.5 9 8.5 8 7.5-1 0 1 2 trim(m) 最適運航支援システム ClassNK-NAPA GREEN のご紹介 draft(m) 2016/10/6 01 内容 1. はじめに 2. NAPA 社紹介 3. ClassNK-NAPA GREENシステム概要 4. 解析事例 5. 電子 logbook 概要 メリット 6. 導入利点 2 NAPA 2 最適運航支援への取組み
5 ii) 実燃費方式 (499GT 貨物船 749GT 貨物船 5000kl 積みタンカー以外の船舶 ) (a) 新造船 6 申請船の CO2 排出量 (EEDI 値から求めた CO2 排出量 ) と比較船 (1990~2010 年に建造され かつ 航路及び船の大きさが申請船と同等のものに限る )
平成 29 年 7 月 7 日 海事局海洋 環境政策課 内航船省エネルギー格付制度事務取扱要領 ( 暫定運用 ) 第 1 趣旨 この要領は 内航船省エネルギー格付制度 ( 以下 格付制度 という ) の暫定運用に関 する事務取扱について 必要な事項を定めるものとする 第 2 格付制度 (1) 格付制度の概要格付制度は 海運事業者等からの申請に基づき 国土交通省海事局が省エネ 省 CO2 対策の導入による船舶の
船舶データ収集プラットフォーム SIMS とデータ活用の船舶データ収集プラットフォーム SIMS とデータ活用の取り組み * 取り組み * ** ** ** ** 柴田隼吾, 三村雄一 ** 柴田隼吾三村雄一, 安安藤藤英幸英幸 ** 1. はじめに 2. 船舶データ収集プラットフォーム 近年, 製
船舶データ収集プラットフォーム SIMS とデータ活用の船舶データ収集プラットフォーム SIMS とデータ活用の取り組み * 取り組み * ** ** ** ** 柴田隼吾, 三村雄一 ** 柴田隼吾三村雄一, 安安藤藤英幸英幸 ** 1. はじめに 2. 船舶データ収集プラットフォーム 近年, 製造業を中心として, その生産プロセスをデジタル化することによって業務の改善や新たなイノベーションを起こす取り組みが進んでいる.
NYKレポート2013
CONTENTS 10 10 12 20 CFO 22 31 NIPPON YUSEN KABUSHIKI KAISHA NYK Report 2013 9 10 NYK21 Forward 120 New Horizon 2007 331 2004 2005 2006 2007 2008 2009 1,398,320 1,606,098 1,929,302 2,164,279 2,584,626
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Japan Japan Maritime Maritime EYE EYE DRY CARGO MARKET SECTOR TANKER MARKET SECTOR LINER MARKET SECTOR Quarterly Report October 2009 NO.3 S Asian A Drybulk Index M P L E 4623% 138% 134642%67 200962,604
発表の構成 1. 前回 (2009 年 6 月 ) 発表のおさらい 近未来ロードマップ 4. まとめ 3 前回 (2009 年 6 月 ) 発表のおさらい 1-1 背景 船舶の燃料消費量 (6000 個積コンテナ船の例 ) 1 日の燃料消費量 200 ton / day ( 一般家庭 1
運航モニタリングシステム (SIMS) の現状と近未来ロードマップ 2010 年 11 月 25 日株式会社 MTI 技術戦略グループプロジェクトマネージャー安藤英幸 1 発表の構成 1. 前回 (2009 年 6 月 ) 発表のおさらい 2. 3. 近未来ロードマップ 4. まとめ 2 1 発表の構成 1. 前回 (2009 年 6 月 ) 発表のおさらい 2. 3. 近未来ロードマップ 4. まとめ
目標安全レベル達成を指向する次世代の船舶安全基準のあり方 ー GBS (Goal Based Standard) by SLA (Safety Level Approach) ー
GBS (Goal Based Standard) by SLA (Safety Level Approach) 1. 2. (SLA (SLA-GBS) 3. SLA-GBS Tier I 4. SLA-GBS Tier II 5. SLA-GBS GBS 6. 1. IMO GBS-SLA 1. SAFEDOR 2000 (2005/2 2008) 2 (SLA-GBS) GBS) (GBS based
Microsoft PowerPoint - 研究発表会－辻本V3公開.pptx
令和元年 ( 第 19 回 ) 海上技術安全研究所研究発表会 2019.7.18 流体分野の GHG 削減 - 今後の対応と技術 - 流体設計系辻本勝 本日の発表 2 1. はじめに IMOのGHG 削減戦略 2. 流体分野でのGHG 削減 3. 当所の取り組み 4. まとめ 船型の肥大化低速化と耐航性能自然エネルギーの利用運航最適化 GLOBUS VESTA-ST EAGLE UNFCCC( 気候変動枠組条約
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LNG IHI-SPB IHI-SPB Tank for LNG Fueled Ship NO x SO x 3 2015 ECA ( Emission Control Area ) 2 NO x 80 0.1 LNG IHIMU IHI-SPB LNG LNG IHIMU IHI-SPB LNG Much attention is being paid to LNG fueled vessels
Monohakobi Techno Forum 2018 船舶 IoT データの有効活用を支える 基盤技術 2018 年 11 月 16 日東京会場株式会社 MTI 船舶技術グループ柴田隼吾 1 Copyright 2018 Monohakobi Technology Institute
Monohakobi Techno Forum 2018 船舶 IoT データの有効活用を支える 基盤技術 2018 年 11 月 16 日東京会場株式会社 MTI 船舶技術グループ柴田隼吾 1 発表概要 1. Digitalizationにおけるデータ活用 基盤技術とは 1 次世代船舶 IoTプラットフォームの開発 3. まとめ 継続的な改善を実現するための取り組み 2 データ活用に必要なデータ品質の確保
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/Review 1 1 1 1 2 Innovation Process Technology Hideyasu KARASAWA 1, Katsuro SAGANE 1, Hidenaga KARASAWA 1, Akira KURIYAMA 1, and Minoru KOBAYASHI 2 Abstract We propose a methodology for Innovation Process
目次 1. 背景 4. まとめと今後の課題 展開 3 1. 背景 国際海運からの CO2 排出削減の取り組み 船舶の性能への規制 (IMO での議論 ) EEDI (Energy Efficiency Design Index) 単位輸送量あたりの CO2 排出量 2013 年から強制化 燃料費の高
Techno Forum 20 (20 年 11 月 25 日 ) 新性能計測 解析手法の提案 - アブログデータから自動計測データへ - MTI 技術戦略グループ上級研究員角田領 1 はじめに 省エネ付加物の性能を実海域で評価するには 従来アブログデータを利用するしかなかった アブログデータによる解析では数 % という付加物の省エネ効果を確認することは難しかった アブログデータ 航海日誌の要約版
Hitachi Field Matching Hitachi Recruiting My Page Hit
01 02 03 Hitachi Field Matching 008 010 020 026 030 036 038 040 046 050 052 062 064 066 Hitachi Recruiting My Page 068 070 072 074 076 080 082 002 Hitachi Field Navigator Hitachi Field Navigator 003 BUSINESS
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エネルギー 資源 Vol. 38 No. 6(2017) 353 特集物流における環境イノベーション 船舶の燃費改善と船舶運航 性能管理システム Improvement of Ship's Fuel Efficiency and Ship Operation & Performance Management System 森本清二郎 * 坂本尚繁 ** Seijiro Morimoto Naoshige
AIS ECDIS AIS AIS ) 1 AIS SOLAS (The International Convention for the Safety of Life at Sea) AIS AIS AIS AIS ( AIS )
6-38-1 National Maritime Research Institute, 6-38-1 Shinkawa, Mitaka, Tokyo, Japan E-mail: okuzumi@nmri.go.jp (ship maneuvering) (Information and Communication Technology) (cloud computing) (Radar) AIS
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* * ** * * Transport Information Service Realized with the Fleet Management ASP Kiyotaka KISHINO*Yasushi ISHIDA*Takumi FUSHIKI** Naohiko GONMORI* Hiroyuki NAKAGAWA* Abstract: Fleet management system utilizing
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c 1. 450 m 14 26 1 =1.852 km/h 300 m 1 2 34 m 1933 2 30 m 135 8533 2 1 6 1 2009 12 29 m 1 (Weather Routing) [1] 2013 10 Copyright c by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited. 27
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1 船体構造の安全性確保 -a. 安全運航のサポート 船舶の大型化 ( 輸送効率の向上 新パナマ運河開通 ) 運航管理の品質向上 研究の目的 1 ( 定時運航 港湾作業時短 省エネ運航等 ) ( 出典 : 米澤他 Monohakobi Techno Forum 2017) 例 ) 大型船の船長が荒天時の安全監視を感覚 ( 船体運動 ) を基に経験的に行うと実状とのずれが生じる き裂 400m 超 スラミング
Microsoft PowerPoint - SSAP1 SeaJapan2018_SSAP Project(安藤様 final3_ ).pptx
Sea Japan 2018 Ships and Marine Technology Seminar - Introduction of SSAP2 Project ( 船舶海洋技術セミナー新スマートナビゲーションシステム研究会の活動紹介 ) 11 th April 2018 @ Tokyo Big Sight (2018 年 4 13 於 : 東京ビッグサイト展 会場内セミナー会場 C) The
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世界の海上物流環境と北極海航路 2015 年 7 月 1 日 古市正彦京都大学経営管理大学院 1 発表内容の構成 1. 北極海航路 (NSR) 輸送 コンテナ の競争力 2. 外部環境要因の急激な変化 3. 超大型コンテナ船の規模の経済効果 ( 常識を覆す ) 4. 急激な需給バランスの崩壊 5. 潜在貨物需要の可能性 6. まとめ 2 国際港湾協会 (IAPH) プロジェクト報告書 2013 年
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Web Microsoft 2008 R2 Database Database!! Database 04 08
Database Database Web http://www.microsoft.com/japan/sqlserver/2008/r2/solution/comparison/default.mspx Microsoft 2008 R2 Database Database!! 03 2009 6 1 Database 04 08 vs. Database 12 2008 R2 5 14! 5!
MEET NEWS JAPAN
Mitsubishi Marine Energy & Environment Technical Solution-System 10 2012 13 MEET 2 2016 EEDI Energy Efficiency Design Index IMO Tier UEC-Eco 1 VTI MAP Mark-W MEET UST Ultra Steam Turbine Plant UEC80LSE-Eco
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SmartFactory を実現するために IoT プラットフォーム MindSphere デジタルツイン事例 ご紹介 株式会社電通国際情報サービスエンジニアリングソリューション事業部 1. 会社 事業紹介 2. IoT プラットフォーム MindSphere 紹介 3. デジタルツインデモ紹介 1 1. 会社 事業紹介 2. IoT プラットフォーム MindSphere 紹介 3. デジタルツインデモ紹介
DSG Helping Customers Deliver - EU ENS - Global Filer
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