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: 2017年11月17日
東京会場: 2017年11月22日

株式会社MTI 船舶技術部門
安藤 英幸

1

© Copyright 2017
MTI Co., Ltd.

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© Copyright 2017
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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© Copyright 2017
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海運に押し寄せるデジタル化
1. 資産(船)の有効活用

1. 航海、運航への自動化技術の導入
2. 衛星通信を活用した船陸の協業
3. 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
4. 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
5. 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(http://www.jpmac.or.jp/forum/pdf/106_1.pdf)

4© Copyright 2017
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鉱山開発全体像の詳細把握

より良い意思決定例）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

掘削と物流の最適化

戦略的な保守・保全
計画

産出の最大化
最適な発破と掘削

安全で安定したオペレーション

継続的な学習

2.
3.
4.
5.

鉱山開発全体像の詳
細把握
最適オペレーション
故障予測
鉱山機械の自動化
リアルタイム・パフォーマンスモニタリ
ングと予実管理

故障予測

採掘場から港までの最適化

予防保全

鉱山機械の自動化
ドリル自動化

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
遠隔オペレーション
センター

パフォーマンス・マネージメント

引用)McKinsey Company, How digital innovation can improve mining productivity, 2015
https://www.mckinsey.com/industries/metals-and- mining/our- insights/how-digital- innovation-can-%20improve- mining-productivity

5

継続的な改善1.

鉱山開発
全体像の俯瞰最適オペレーション© Copyright 2017
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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
継続的な学習継続的な改善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

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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© Copyright 2017
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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© Copyright 2017
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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)
ビジネスデータ•Commercial data•
Market data8

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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

レポートData

ビジネス戦略の策定

安全運航の推進

この他にも使えるデータは積極的に活用

9

IT・データ解析

AIS Data

・ 配船戦略など

気象・海象

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

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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

豊富なドメイン知識

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

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運用への移行

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

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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
センサー
船の運航

データ収録

データインフラデータ
前処理

データデータ分析 データ可視化
マネージメント
自動化
意思決定

データ品質

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

データ
読み取りエラー

データ
収集エラー

データ
保存エラー

データ
特定エラー

データ
アクセス
エラー

データ
分析エラー

意思決定にコミュニケー
利用されないションエラー

精錬されたデータ

データの精錬度合い
引用) DNV-GL, STANDARDISATION AS AN ENABLER OF DIGITALISATION IN THE MARITIME INDUSTRY,GROUP TECHNOLOGY & RESEARCH, POSITION PAPER 201711

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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© Copyright 2017
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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

Physical(Product,Plant…)

IoT data
Problem solving
Optimization

Cyber(Engineeringmodel,simulation)

引用)
1. http://www.gereports.com/post/119300678660/wind-in-the-cloud-how-the-digital-wind-farm-will/
2. Michael Grieves, Virtually Perfect: Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management (English Edition), 201213

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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

CAD, CAE

CAM

Engineeringknowledge

Operation

DisposeEngineering 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 …)

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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

CAD, CAE

CAM

Operation

DisposeEngineering 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

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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.
2.
3.
4.
5.
6.

Resistance in still water
Hydrodynamic forces and moments
Propeller thrust
Rudder forces and moment
Wind resistance
Added resistance in short crested irregularwaves引用) M. Tsujimoto, et.al,: Development of a Calculation Method for Fuel Consumption of Ships in Actual Seas With Performance

Evaluation, ASME 2013 32nd International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering(OMAE),201316© Copyright 2017
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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〜

17•

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© Copyright 2017
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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。

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MTI Co., Ltd.課題

船型改造による性能改善
実運航プロファイル

現在のオペレーションに合わせた最適設計

船を活きかえらせる•••

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。

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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

推進効率モニタリング

構造ヘルスモニタリング
i

機関プラント事故防止
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

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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© Copyright 2017
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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。

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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.org/en/news-andinsight/news/first-ships-in-the-world-tobe-certified-cyber-safe-delivered.aspx

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

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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※ J-MARINE NeCSTは日本無線（株）の登録商標です。

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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
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

国プロ「先進船舶技術研究開発支援事業」 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
i-shipping(operation)「衝突リスク判断と自律操船」PJ

衛星
通信

遠隔操船される操船シミュレーター

陸からの航路編集・上書き

陸⇔陸での遠隔操船実験の様子(2017年10月)

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 →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,ティ等の観点で）

25

システム毎に型式承認をとる
データ, サイバーセキュリ© Copyright 2017
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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 Advisoryhttps://www.dnvgl.com/services/hil-testing-concept-explanation--83385

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 http://www.enable-s3.eu/26© Copyright 2017
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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 1Jan 2012 (Jun 2017)• BIMCO – the guidelines on cyber security
onboard ships (Feb 2016)• DNV-GL, LR, ABS – Recommended practice ornotation of cyber security onboard ships (2016)• IEC 61162-460 – Safety and security on IEC61162-450• IACS – Cyber systems panel

BIMCO, Feb 2016

引用) BIMCO
https://www.bimco.org/products/publications/free/cyber-security

27

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 27001 – 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。
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発表の構成1. デジタライゼーション
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4. 自動化技術への段階的な取り組み
5. まとめ28© Copyright 2017
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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

ツール提供者

大学・研究所

方法論、ツール、プロトタイプ(コンポーネント・サプライヤー)

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
http://www.enable-s3.eu/about-project/consortium/

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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

ツール提供者

大学・研究所

方法論、ツール、プロトタイプ

TIER1舶用機器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
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。

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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
••
•

•

•

Integration
acrosscompanies

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
Integration
IoT, ビッグデータの活用

across on- andデジタル化の学術研究、ツール開発、ビジネス活用
offshore•••

学術、研究成果のソフトウェア化、ツール化
産官学の連携• Integrated onshore and offshore
国際連携
processes and centers• Continuous onshore support

Limitedintegration••31

Integrated operator andvendor centers
Automated processes
Digital services and 24/7
operations

Traditional practice
Periodic onshore supportExample) from O&G offshore

引用)• http://www.iocenter.no/system/files/sites/default/files/IO_Conf
erence/IO14/Presentations/P5_Heitmann%20Hansen.pdf• T. Rosendahl and V. Hepso, Integrated Operations in the Oil andGas Industry: Sustainability and Capability Development 1stEdition, IGI Global, 2012
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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。

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ご清聴ありがとうございました

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