2004TC戦略会議所長方針説明

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1 人口 ( 千人 ) 金額 ( 億円 ) Technical Center 1 スマートメンテナンスの実現に向けて - 背景 - 1 人口予測と当社の鉄道運輸収入 140, , ,000 設備の 強化 増強 サービス品質 安定性の向上 今ここにいる 品質の向上 最小コストで資産価値 を長期にわたって最大化 80,000 2 当社の経費構造とメンテナンス経費 60,000 40,000 20,000 20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 新幹線開業 (1964) JR 発足 (1987) 西暦 当社単体の営業費 これからのメンテナンスに求められること 保有設備量 横ばい? 8,000 6,000 メンテナンス経費 保守レベル レベルアップ 4,000 2, 年 1989 年 営業費の 1/3~1/4 を占める 1991 年 1993 年 1995 年 1997 年 1999 年 2001 年 西暦年度 約 4,400 億円 2003 年 2005 年 2007 年 2009 年 2011 年 メンテ経費 削減 抑制

2 Technical Center 2 スマートメンテナンスの実現に向けて - 背景 - 1 多種多様な情報端末の普及とネットワークの進化 利用者が時と場所を選ばずに情報サービスを利用できる 高速ネットワークの進化多種多様な情報端末の普及スマートTV タブレット端末スマートフォン 3ビッグデータが新しいサービスを生む ビッグデータ (Volume Variety Velocity) 顧客データロク ファイルインターネット画像 映像 SNS 計測データ音声 2 コンピュータの発達 ( 人工知能化 ) 対話形式で人間の考え方のアルゴリズムを学習 ログファイル顧客データインターネット 画像 映像 データをインプット SNS 計測データ 音声 プログラム 人間と同じような思考回路 大量の形式の異なるデータをリアルタイムで処理することができる ペタバイト級の巨大データ + 高速な判断 アラーム発信近未来を予測今を描き出す 今まで存在しなかった新しい付加価値 サービスを生んでいる

3 20 世紀型ビジネスモデル ( モノ中心の工業経済 ) ユーザー 一方的 ユーザーは製品の受け手ユーザーは提供された製品を選択する 自動車 製品 技術 電化製品 電話鉄道 工業的発明蒸気機関内燃機関電力システム 価値は製品の中にある その価値の決定者は企業 大企業が中心となり 製品を製造し 業界が形成される 製品仕様 数年ごとに行われるスペックアップの時期等は企業が決める 技術は自前主義 画期的なイノベーションが起こりにくい仕組み Technical Center

4 21 世紀型ビジネスモデル ( サービス中心のサイエンス経済 ) ユーザー 製品 しくみを提供 インタラクティブ amazon: レコメンデーション機能 ipod,itunes:itunes store ( 音楽配信システム ) Facebook:(SNS: ソーシャルネットワーキングサービス ) KOMTRAX: ( コマツ : 建設機械管理システム ) ユーザーと企業はモノから得られるサービスの共同生産者 ユーザーと企業が共同で創造する オープンイノベーションにより創造可能 技術自前主義 製品改良からはイノベーションは起きない 技術 科学的発明バイオ ナノテクノロジー IT( 情報通信 ) オープンイノベーションによる新しいしくみ プラットフォームの提案 Technical Center

5 Technical Center 5 スマートメンテナンスの実現に向けて -スマートメンテナンス構想- スマートメンテナンスの四本柱 CBMの実現アセットマネジメント導入 AI による業務サポート 統合データベース

6 CBM の実現に向けて Technical Center 6 結果をトレース 施工後の劣化の推移から施工時期 施工方法 検査頻度等から評価 次のサイクルに生かす 次回の検査時期 施工方法の評価は 変化を捉えるため多くのデータを収集 施工実績から賢く施工 過去の施工実績から施工に必要な情報を施工担当者に提示 施工 評価 意思 決定 データ取得 データ分析 劣化度 設備の劣化を捉える 取得データから劣化予測 変化 原因を提案する 測定時期 メンテナンスにおける最適なマネジメントの実現 ( こわれる前に直す ) 事故の予兆を捉える 予測結果に加え メンテナンスの制約条件 ( 気象等部外条件も含む ) 及び過去の施工実績等から施工時期 施工方法別のメンテナンス効果 コスト推移を提示 最適なメンテナンス時期 方法をマネジメントする

7 7/36 Technical Center 7 TBM(Time Bsaed Maintenance) から CBM (Time Bsaed Maintenance) へ CBM (Condition Bsaed Maintenance) へ 現在 今後 専用の軌道検測車が年 4 回運行 目視による材料状態検査 高頻度テ ータの活用 営業車による軌道検測と画像データによる材料状態検査を毎日実施 画一的なルールに基づき実施 個々の状態から意志決定支援システムを活用して実施 変位量 変位量 1 月 4 月 7 月 検査データ 技術者 規程 1 月 4 月 7 月高頻度データ 技術者 意思決定支援システム

8 Condition Based Maintenance Find & Repair から Predict & Prevent へ Technical Center 修繕結果を評価修繕施工 検査の実施データ収集 検査データを分析意思決定 限度値 CBM 変化率をとらえてアラームを発信し 最適なタイミンに基づくグで修繕 リアルタイムデータ 予防保全 パラメ ータ 意思決定の 根拠が変わる 個々の場所によって変化率も様々 TBM 過去のデータ に基づく 時間 画一的なルール

9 メンテナンスにおけるスマートメンテナンス スマートメンテナンスプラットフォーム 計画 CBM( アセットマネジメント含 ) 設備の劣化状況を見ながら合理的 計画的にメンテナンスを実施する 判断 AI と統合データベースを活用した業務サポート 優れた現場技術者の判断を随時提供する トラブル対応 検査履歴 経験に基づいた知見 各種研究開発の取組が進む ベテラン技術者 暗黙知の見える化 Technical Center

10 線路設備モニタリング装置 Technical Center 10 効率的なデータ収集 慣性正矢軌道検測装置 & 軌道材料モニタリング装置 Mue-Train に搭載していた装置を E233 系京浜東北線に搭載し 営業車に搭載可能なように 搭載装置を小型化し 一昨年 5 月よりモニターランを実施中

11 Technical Center 11 取得した線路データを活用したデータ分析 意思決定 取得した線路データの劣化予測結果から メンテナンスの制約条件 ( 予算 機械の運用等 ) 意思決定者の考え方 ( 例 : 軌道変位 12 mm以上は必ず補修 ) 等を考慮して最適なメンテナンスの計画を策定 意思決定支援システムイメージ 4 施工計画案 シミュレーション 軌道測定データ 線 km~ km 1 検測 施工計画案 軌道補修シミュレーション 2 劣化予測 3 制約条件や責任者の意思! 6 施工計画 5 意思決定

12 取得した線路データを活用したデータ分析 意思決定 軌道状態表示 意思決定 評価支援システムは自らのデータで日々進化 劣化予測及び制約条件 ( 施工能力 予算等 ) を考慮した修繕計画を提案し 結果をトレース MTT 軌道変位進み施工計画を入力すると 予測を表示 日々の劣化や修繕効果のデータが蓄積される 予測精度が精緻化し より 賢い システムになる 更に高度なCBM アセットマネジメントが可能に 改善予測値を提示 12 Technical Center 12

13 スマートメンテナンスの実現に向けて - 評価ー データ取得の項目や頻度の見直しなど 故障の未然防止 効果的な予防保全を行うためにテータを継続的に活用して 設備状況の変化を捉える データの蓄積 新たな分析手法の適用により分析の精度を高める サイクル全体を評価し 見直すことで常に進化させていく 最適なタイミングでの修繕や施工方法の高度化 意思決定の根拠となる情報内容の高度化 現場社員が分かりやすい I/F JR-EAST Innovation 2013 Technical Center 13 13

14 アセットマネジメントの実現に向けて サービスレベルとコストを数値化し 長期的視点での経営判断を可能に 道路業界で検討されている手法に土技セの検査データを適用した試算例 A B C 確率統計論的にモデル化 健全度構造物の状態措置等 S 年数 A 運転保安 旅客および公衆などの安全ならびに列車の正常運行の確保を脅かす またはその恐れのある変状等がある 早急に措置 B 将来 健全度 A になるおそれのある変状等があるもの 必要に応じて監視等の措置 C 軽微な変状等があるもの 次回点検時に必要に応じて重点的に調査 S 健全なもの なし Technical Center 14

15 Technical Center 15 15/46 アセットマネジメントの実現に向けて 状態 S case3 C case2 B A case3: 設備のレベルが C ランクになったら計画的に修繕実施 case2: 設備のレベルが B ランクになったら計画的に修繕実施 case1: 設備のレベルが A ランクになったら計画的に修繕実施 case0: 緊急修繕のみを実施する場合 case1 case0 修繕レベル コスト ( 千円 ) 腐食損傷沈下 A S ,750 B S 劣化 C S

16 アセットマネジメントの実現に向けて サービスレベルとコストを数値化し 長期的視点での経営判断を可能に サービスレベルを一定に保つことを条件に 修繕方法による長期的コストの違いを試算沈下に関する検討結果 沈下に関しては 手厚い予防保全が 50 年間のメンテにおいてトータルコストが最も低い Technical Center 16

17 Technical Center 17 シミュレーション 1 シミュレーション 2 コスト 毎年同額投資では 初期に集中投資すると 後々低予算で 設備レベル 年度 悪化傾向に 年度 良化傾向に 年度 年度

18 Technical Center 18 AI( 人工知能 ) による業務サポートの意義 AI で何をやりたいのか? 現場技術者の判断を AI がベテラン技術者のように強力にサポートを行う メンテナンス技術者の役割 設備の特情に応じた適切なメンテナンス業務 異常時等における適切な判断 ( メンテナンス業務の核心部分 ) 期待される効果 異常時のトラブルシューティング 特情箇所等のメンテナンス時のポイント提示 早期復旧やトラブルの未然防止に効果 ベテラン社員の暗黙知を形式知に置き換え 現場技術者の判断をサポートキーテクノロジー : テキストマイニング 機械学習

19 Technical Center 19 AI( 人工知能 ) による業務サポート たくさんの報告書 ( テキストデータ ) からキーワードを入力絞込を行い 類似の文書を検索 事象発生! 信号機が赤現示 (100 件 ) 月 (40 件 ) 駅 1 番線 (12 件 ) あおり (4 件 ) 報告書 絞り込んだ文書

20 スマートメンテナンスの今後の進め方 研究開発 (R&D) の推進のために スマートメンテナンス実現には オープンイノベーションが不可欠!! データベースの構築 意思決定のアルゴリズム データマイニング 信頼性理論 統計学 確率論など 日本の社会構造の変化に備え ( 特に地方部の ) 人口減少 ICT の進展 といった社会構造の変化に対応した 新しいメンテナンス手法の構築が必要!! Technical Center 20

不具合情報受付管理 DB 不具合情報対応情報要因 履歴登録 設備情報 不具合情報 対応情報 不具合 ( 履歴 ) 情報 機器仕様 納入情報 機器部品情報 関連資料 機器情報 交換部品情報 交換履歴 交換部品情報 保有部材管理 DB 保有部材管理 不具合情報 不具合先情報 不具合復旧情報 受付情報 対

不具合情報受付管理 DB 不具合情報対応情報要因 履歴登録 設備情報 不具合情報 対応情報 不具合 ( 履歴 ) 情報 機器仕様 納入情報 機器部品情報 関連資料 機器情報 交換部品情報 交換履歴 交換部品情報 保有部材管理 DB 保有部材管理 不具合情報 不具合先情報 不具合復旧情報 受付情報 対 技術動向概要 設備情報管理システムによる高付加価値サービスの提供 鈴木昌也 Masaya Suzuki 深澤行夫 Yukio Fukasawa キーワード 現場点検, 試験作業の IT 自動化 帳票出力 作業支援情報 DB 情報 Webページ 携帯端末で 登録設備情報 登録編集 帳票データ 編集 承認 帳票印刷編集 文書ファイル図面 工号ファイル 技術資料 生産実績 品質記録 検査記録 不良報告 安全パトロール

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