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1 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

2 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

3 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 3

4 海運に押し寄せるデジタル化 1. 資産 ( 船 ) の有効活用航海運航への自動化技術の導入衛星通信を活用した船陸の協業フリートマネージメントシステムによるパフォーマンス向上ビッグデータの活用によるパフォーマンス改善とトラブル防止会社経営によるパフォーマンスの把握 2. 規則関係の情報提供のデジタル化 3. 一貫物流システム引用 ) Martin Stopford, Shipping s Next Techno-Economic Great Wave, Tokyo, Dec 2015 ( 4

例 ) 鉱山開発における価値を産み出す 5 つのデジタライゼーション分野より良い意思決定鉱山開発全体像の詳細把握鉱山開発全体像の俯瞰最適な発破と掘削最適オペレーション掘削と物流の最適化産出の最大化採掘場から港までの最適化故障予測戦略的な保守保全計画予防保全 1. 鉱山開発全体像の詳細把握 2. 最適オペレーション 3. 故障予測 4. 鉱山機械の自動化 5.

5 例 ) 鉱山開発における価値を産み出す 5 つのデジタライゼーション分野より良い意思決定鉱山開発全体像の詳細把握鉱山開発全体像の俯瞰最適な発破と掘削最適オペレーション掘削と物流の最適化産出の最大化採掘場から港までの最適化故障予測戦略的な保守保全計画予防保全 1. 鉱山開発全体像の詳細把握 2. 最適オペレーション 3. 故障予測 4. 鉱山機械の自動化 5. リアルタイムパフォーマンスモニタリングと予実管理 5 安全で安定したオペレーション継続的な学習鉱山機械の自動化ドリル自動化遠隔オペレーションセンター引用 )McKinsey Company, How digital innovation can improve mining productivity, 2015 移動機械の自動化プラントの自動化リアルタイムパフォーマンスモニタリングと予実管理パフォーマンスマネージメント mining/our- insights/how-digital- innovation-can-%20improve- mining-productivity 継続的な改善

6 海運における価値を産み出すデジタライゼーション分野鉱山開発のデジタライゼーションからの類推 1. フリートオペレーション及びマーケットの全体像詳細把握 2. 最適オペレーション 3. 故障予測継続的な学習 4. 船舶機器システムの自動化 5. リアルタイムパフォーマンスモニタリングと予実管理継続的な改善より良い意思決定オペレーションハードの全体最適の追求安全で安定したオペレーション 6

7 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 7

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

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

Data 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用運航データ航海スケジュール航路 CB HB

9 ビッグデータ活用の手法 1 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用する実現したいこと活用するデータ解析技術最適運航の実現 SIMS Data エンジニアリング知識燃節マージンの最小化などビジネス戦略の策定レポート Data 配船戦略など AIS Data 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用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 ビッグデータ活用の手法 2 ドメイン知識データ解析スキルを持って現実の課題解決に挑戦し運用段階まで持っていく解決するべきビジネスの課題適切なテクノロジーの選択課題解決チーム構築プロトタイピングとコミュニケーション運用への移行豊富なドメイン知識ベストパートナーとの連携ユーザーパートナーとのコラボユーザー部門情報システム部門他との連携これらのプロセスを実現する仕組み体制が重要 10

ビッグデータ活用の手法 3 データ収集エラー処理データ品質データ標準化等のインフラを整えデータ情報価値のフローを保守運用する船の運航船のデータモデルセンサー名称辞書とコードブックセンサーメタデータデータ収集装置センサー品質と信頼性標準化エラー発生ポイント生データセンサーデータの精錬度合いデータ収録データ品質データデータ収集エラー読み取りエラー

11 ビッグデータ活用の手法 3 データ収集エラー処理データ品質データ標準化等のインフラを整えデータ情報価値のフローを保守運用する船の運航船のデータモデルセンサー名称辞書とコードブックセンサーメタデータデータ収集装置センサー品質と信頼性標準化エラー発生ポイント生データセンサーデータの精錬度合いデータ収録データ品質データデータ収集エラー読み取りエラーデータインフラデータ保存エラーデータ前処理データ特定エラーデータマネージメントデータ分析データアクセスエラーデータ分析エラーデータ可視化コミュニケーションエラー自動化意思決定意思決定に利用されない精錬されたデータ引用 ) DNV-GL, STANDARDISATION AS AN ENABLER OF DIGITALISATION IN THE MARITIME INDUSTRY, GROUP TECHNOLOGY & RESEARCH, POSITION PAPER

12 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 12

13 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 13 Physical (Product, Plant ) IoT data Problem solving Optimization Cyber (Engineering model, simulation) 引用 ) Michael Grieves, Virtually Perfect: Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management (English Edition), 2012

14 従来 : エンジニアリング知識手法ツールの活用は専ら設計生産フェーズで利用される Design Build Operation Dispose CAD, CAE CAM Engineering knowledge Engineering knowledge 設計者が製品ライフサイクルを設計時に考慮 DfX (Design for X = manufacturability, maintainability, usability, disposability ) 14

15 IoT の時代 : エンジニアリング知識手法ツールは製品ライフサイクルを通して求められる Design Build Operation Dispose CAD, CAE CAM Engineering knowledge 設計者の知識を活用した最適オペレーション新製品へのフィードバック最適設計の追求オペレーションハードの全体最適の追求 15

Added resistance in short crested irregular waves 引用 ) M. Tsujimoto, et.

16 エンジニアリング知識の例風波影響の推定 - 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),

17 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モデル実海域性能のデジタルツインとしての活用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 17

18 課題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デジタルの実海域性能モデルを使って運航シミュレーションを行い意思決定を支援 18

19 課題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 19

20 オペレーションの更なる改善最適化を目指して現場の IoT データとデジタルツインの活用は技術的な鍵イメージ図 i 衝突防止と自律航行 i LNG カーゴモニタリング i 構造ヘルスモニタリング推進効率モニタリング i 機関プラント事故防止 20 i 国プロ先進船舶技術研究開発支援事業 i-shipping (operation) NYK/MTI 及び社外パートナーとの共同研究案件

21 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 21

船舶における高度な自動化への取り組み例 ) Lloyds Register の自動化レベル (Automation Level) AL1 AL6 AL0 自動化なし AL1 船上の意思決定支援 AL2 陸上からの意思決定支援 AL3 人がアクティブに介在する自動化 AL4 人の役割は監視に限定 AL5, 6 自律化対象船上システムの例 Propulsion and steering Power

22 船舶における高度な自動化への取り組み例 ) Lloyds Register の自動化レベル (Automation Level) AL1 AL6 AL0 自動化なし AL1 船上の意思決定支援 AL2 陸上からの意思決定支援 AL3 人がアクティブに介在する自動化 AL4 人の役割は監視に限定 AL5, 6 自律化対象船上システムの例 Propulsion and steering Power generation, management and distribution Navigation and communication Ventilation & chilled water Cargo and ballast management Fuel, lubrication & other ancillaries Fire fighting and emergency systems 引用 ) Lloyds Register, Current and Emerging Cyber Risks facing Maritime Industries, European Maritime Cyber Risk Management Conference, London, June 2017 高度な自動化が機器システム毎に進むイメージシステム毎の重要度自動化技術レベルの進捗等をみて段階的に技術導入を進められるのでユーザーにとって受け入れ易い 22

世界初の Cyber enabled ship ~Lloyd s Register 認証 ~ 船上のシステム毎に陸からの支援自動化自律化が進む建造造船所 : Hanjin Heavy Industry 建造年 : 2017 年 ( プレスリリース 2017 年 5 月 ) 引用 ) http://www.lr.

23 世界初の Cyber enabled ship ~Lloyd s Register 認証 ~ 船上のシステム毎に陸からの支援自動化自律化が進む建造造船所 : Hanjin Heavy Industry 建造年 : 2017 年 ( プレスリリース 2017 年 5 月 ) 引用 ) Navigation, cargo and machinery systems AL2 systems provide on and off-ship decision support for operators 陸からのモニタリングによるサポート Air Handling Unit AL3 systems that operate autonomously, but with an active human in-the-loop 基本的には自動運転運転状態の自動監視で制御パラメーターについても自動更新 23

あらゆる船舶運航情報を集約管理さらなる安全効率運航の実現に寄与 J-Marine NeCST の特長 1. 手書き機能 2.ECDIS との連携 3.

24 ユーザーとメーカーのコラボによる技術開発 1 次世代運航支援装置 J-Marine NeCST( ネクスト ) 次世代運航支援装置 J-Marine NeCST( ネクスト ) を日本郵船グループと日本無線で共同開発 (2017 年 5 月 17 日プレスリリース ) IoT 時代における航海情報管理の核あらゆる船舶運航情報を集約管理さらなる安全効率運航の実現に寄与 J-Marine NeCST の特長 1. 手書き機能 2.ECDIS との連携 3. 気象海象予測システムとの連携 4. 陸上他船との情報の共有 5. フレキシブルなカスタマイズ性 24 J-MARINE NeCST は日本無線 ( 株 ) の登録商標です

ユーザーとメーカーのコラボによる技術開発 2 操船支援に関する高度な自動化技術への取り組み目的衝突予防船員負荷低減国プロ

日本海洋科学古野電気日本無線東京計器日本海事協会手段作業効率化状況認識支援意思決定支援陸からの支援陸からの操船自律化

法規則との整合性技術導入時に導入前と同等以上の安全性があることを試験などを通して証明し合意形成の議論を進めるイメージ課題 2:

25 ユーザーとメーカーのコラボによる技術開発 2 操船支援に関する高度な自動化技術への取り組み目的衝突予防船員負荷低減国プロ先進船舶技術研究開発支援事業 i-shipping(operation) 衝突リスク判断と自律操船 PJ 共同研究者 ) 日本郵船 MTI 日本海洋科学古野電気日本無線東京計器日本海事協会手段作業効率化状況認識支援意思決定支援陸からの支援陸からの操船自律化遠隔操船される操船シミュレーター衛星通信陸陸での遠隔操船実験の様子 (2017 年 10 月 ) 陸からの航路編集上書き課題 1: 法規則との整合性技術導入時に導入前と同等以上の安全性があることを試験などを通して証明し合意形成の議論を進めるイメージ課題 2: トータルシステムとしての安全性をどのように証明するのかシステム毎に型式承認をとるイメージ ( 例えばソフトウェアの信頼性, 人 - 機械 - システム, 通信, データ, サイバーセキュリティ等の観点で ) 25

26 高度な自動化の時代に向けた新たな課題 1 ソフトウェアの安全評価信頼性評価技術各種自動化を進める上ではリアルタイムシミュレーション技術を用いたソフトウェアの安全性評価信頼性評価の手法ツールが今後開発設計品質検査認証で必要となる引用 ) DNV-GL Marine Cybernetics Advisory 欧州では ACPS (Automatic Cyber Physical Systems) の時代を見据えてこうしたソフトウェアの試験技術に関する大型プロジェクトが進行中 ENABLE S3 26

高度な自動化の時代に向けた新たな課題 2 船のサイバーセキュリティとサイバーレジリエント船海事分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン等 IMO, MSC (98) Cyber risk management onboard ships should be included in SMS as of 1 Jan 2012 (Jun 2017) BIMCO the

27 高度な自動化の時代に向けた新たな課題 2 船のサイバーセキュリティとサイバーレジリエント船海事分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン等 IMO, MSC (98) Cyber risk management onboard ships should be included in SMS as of 1 Jan 2012 (Jun 2017) BIMCO the guidelines on cyber security onboard ships (Feb 2016) DNV-GL, LR, ABS Recommended practice or notation of cyber security onboard ships (2016) IEC Safety and security on IEC IACS Cyber systems panel 27 BIMCO, Feb 2016 引用 ) BIMCO 一般的なサイバーセキュリティに関するガイドライン等 NIST Framework and 800 series computer security policies, procedures and guidelines ISO ISMS: Information Security Management System 国内では船技協において海事分野におけるサイバーセキュリティ対策に関する調査研究が 2016 年 8 月から 3 年間の予定で進められている

28 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 28

29 高度な自動化に向けた研究開発と技術開発例 ) 欧州におけるソフトウェア信頼性評価技術の体制対象ドメイン ) 航空宇宙自動車農業医療船舶鉄道 OEMs ( 最終製品提供者 ) TIER1 ( コンポーネントサプライヤー ) ツール提供者大学研究所方法論ツールプロトタイプ関連パートナー他の関連 PJ 標準化団体コンピタンスセンター引用 ) ENABLE-S3 Consortium より 29

30 デジタル化を進める上での課題我が国海事産業の場合 ~ 海運造船 TIER1 舶用機器ツール提供者大学研究所方法論ツールプロトタイプ関連パートナー他の関連 PJ 標準化団体コンピタンスセンター 30 日本においては特にツール提供者と TIER1 的な舶用機器ベンダーの役割を担うプレーヤーが従来少ない大学研究所の豊富な学術の蓄積のツール化システムコンポーネント毎に TIER1 を張れるプレーヤーが必要と思われる

ソフトハードの全体最適への段階的な挑戦システムインテグレーションとインテグレーテッドオペレーションシステムインテグレーション各システムの高度化自動化の推進ユーザー視点現場データ活用したシステム最適化

Integration across on- and offshore 学術研究成果のソフトウェア化ツール化デジタル化の学術研究ツール開発ビジネス活用産官学の連携国際連携 Limited

across companies Integrated operator and vendor centers Automated processes Digital services and 24/7

iocenter.no/system/files/sites/default/files/io_conf erence/io14/presentations/p5_heitmann%20hansen.pdf T.

31 ソフトハードの全体最適への段階的な挑戦システムインテグレーションとインテグレーテッドオペレーションシステムインテグレーション各システムの高度化自動化の推進ユーザー視点現場データ活用したシステム最適化サイバーセキュリティソフトウェア信頼性インテグレーテッドオペレーション PPTO ( 人, プロセス, 技術, 組織 ) のベストバランス船 - 陸企業間連携自動化技術の活用 IoT, ビッグデータの活用 Integration across on- and offshore 学術研究成果のソフトウェア化ツール化デジタル化の学術研究ツール開発ビジネス活用産官学の連携国際連携 Limited integration Integrated onshore and offshore processes and centers Continuous onshore support Integration across companies Integrated operator and vendor centers Automated processes Digital services and 24/7 operations Example) from O&G offshore 31 Traditional practice Periodic onshore support 引用 ) erence/io14/presentations/p5_heitmann%20hansen.pdf T. Rosendahl and V. Hepso, Integrated Operations in the Oil and Gas Industry: Sustainability and Capability Development 1st Edition, IGI Global, 2012

32 まとめ 1. デジタル化の時代には現場を持つユーザーの視点で現場のデータを活用して創意工夫でハードとソフト ( オペレーション ) の全体最適が目指される 2. オペレーションの最適化においてはビッグデータの活用が重要豊富なビジネス知識に基く課題設定データ解析スキルインフラを整えていく必要ある 3. 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工学知識のデジタル化ツール化が必要 4. 来る高度な自動化においてはシステム毎に段階的に自動化の導入が進むと考えられるその際にはソフトウェア信頼性サイバーセキュリティシステムインテグレーターツールプロバイダーの登場と言った業界としてのチャレンジがある 32

33 ご清聴ありがとうございました 33

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