設備点検プラットフォームとして、IoTによる故障前の異常検知と劣化状態を診断する「遠隔モニタリングサービス」と、点検・報告作業をICTに置き換えた「点検・報告業務支援サービス」および「遠隔作業支援サービス」をご提供します。
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期待される効果設備点検作業の効率化「遠隔モニタリングサービス」「点検・報告業務支援サービス」「遠隔作業支援サービス」ご要望に合わせ必要なサービスの提供が可能。現場作業の生産性改善が期待でき現場作業に対する管理者の負担も軽減します。
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「斜面状態モニタリング」は、地中振動・傾斜・水分変化・温度などのデータをセンサーで取得・解析することで、斜面の状態変化検知します。
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日本ユニシスは2015年から国立開発研究法人「防災科学技術研究所」と共同研究に取り組んでおり、将来的には、データ解析による斜面の崩壊予兆検知を目指します。
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熊本県 西原村でも実証実験を行い、熊本地震の際にも本システムをご利用頂いております。
斜面の状態変化が水路設備にもたらす影響を監視する実証実験を開始しました。
また、監視手法としての有効性、設備保全への適用性を評価予定です。
また、監視手法としての有効性、設備保全への適用性を評価予定です。
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期待される効果
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巡視頻度の延伸当サービスが設備監視手法として有効な場合、人による巡視点検の代替手法となる。
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設備コンディション把握の高度化当サービスと「雨量計」や「カメラ映像」の組合せによりリアルタイムに状況把握が可能となり、点検効率の改善とともに品質向上が期待される。
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「設備状態モニタリング」は、加速度、地磁気、ジャイロのデータをセンサーで取得・解析することで、設備の状態変化を検知します。
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通信技術・クラウド環境の構築技術を応用し人手による点検、計測作業を自動化し、さらに常時モニタリング化させることで設備保全業務のスマートメンテナンスを実現します。
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測量等により状態監視をしている設備へ適用し状態監視自動化を検討中です。
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期待される効果
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定常的計測コストの削減モニタリング自動化により人手による計測業務のコストの大幅な削減が期待できる。
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現地作業員の負荷軽減・安全性の確保人手による計測回数削減により現地作業員の負荷・立ち入り回数削減の効果が見込まれる。
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他点検業務への展開人手が中心となるその他設備保全の巡視・点検作業（通信、電力、ガス業界etc）への横展開・拡大が可能です。
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モバイルデバイスやスマートグラスを使用し、一連の現場作業を遠隔から支援します。
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作業員にスマートグラスを装着することで、遠隔地にいる管理者とリアルタイムによる映像・画像の共有や通話を可能にし、現場の状況把握や作業を支援します。
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日常点検の効率化・デジタル化およびノウハウの伝承を支援します。
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期待される効果
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効率的かつ迅速な作業マニュアル等の表示やリアルタイムでの現場との連携で作業の効率化が期待できます。
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技術ノウハウの伝承ノウハウを持ったベテラン技術者からの遠隔支援で現場での気づきを支援し技術伝承に繋げます。
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経費削減と技術者確保現地技術者での対応範囲が広がり現地派遣のコストを時間の削減が期待でき、また将来的に本部集約型の保全体制を整えることで、現場毎のベテラン技術者確保の課題解決にも期待できます。
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モバイルデバイスやスマートグラスを使用しハンズフリーで音声入力や写真撮影を可能にし、報告書の作成支援、点検作業の効率化を図ります。
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作業手順および作業ガイドを表示することで、間違いや遅れを軽減し作業の効率化を図ります。
| CPU | OMAP4470 1.5GHz | センサー | 3軸加速度、3軸ジャイロ、3軸磁気 |
|---|---|---|---|
| OS | Android 4.2.2 | マイク | 16ビット モノラル |
| RAM | 1GB（メイン） | 音声入出力 | 4極ミニジャック |
| ROM | 8GB（ユーザ） | USB端子 | マイクロUSB（B） |
| カメラ画素 | 1992ｘ1216 | バッテリー | リチウムイオン（1時間）、ホットスワップ機能あり |
| 解像度 | WQVGA（428ｘ240） | 外部電源 | モバイルバッテリー（オプション） |
| WiFi | 802.11b/g/n | 重量 | 約50g |
| Bluetooth | 3.0（各種 Profileサポート） |
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レーザー計測器を使った『簡易点検、およびデータ精度の向上』を支援します。
※高性能計測器により、誰でも”熟練者の点検技術”を実現することが可能 -
メジャーによる測定から、3次元座標が取得できるレーザー距離計を使用した測定を実施します。
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今後、計測データをデジタル化することで変化を可視化できるシステムを検討しています。
※活用例2：水路管の歪計測（③歪の形状変化を把握）に関して今後実証予定です。
本件は、株式会社日本海コンサルタントとの共同研究開発です。
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AIの画像認識技術により、点検写真などから劣化要因や健全性を自動判定
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「専門技術者の省力化」および「劣化要因・健全性判定精度の確保・向上」を図るとともに、地域の劣化特性を踏まえた「汎用性の高いシステムの実現」を目指します。
劣化要因・健全性判定支援システム機能概要
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全国に約70万橋存在する橋梁の老朽化にあたり、点検に膨大な労力とコストが発生しています。
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技術士やコンクリート診断士不足の課題に対して、機械学習技術を活用し、膨大なコンクリート画像から 劣化要因と健全性の判定支援を目指します。
期待される効果
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技術者の省力化判定作業を自動化することにより、橋梁点検業務において、劣化判定時間を短縮し点検技術者の時間の有効活用が可能となる。
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判定結果の精度向上AI技術を用いて点検写真画像などから劣化要因および健全性を自動的に『判定』することにより技術者による判定のバラツキを低減する。また、バラツキの低減だけでなく、劣化損傷箇所の見落とし防止や、点検範囲の拡大も期待できる。
関連リンク
< 新しい取り組み：次世代風力発電サービス ｜ 事例紹介 >
