Monohakobi
Technology Institute

Monohakobi 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

@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute1Monohakobi
Technology Institute

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@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute

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@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute3Monohakobi
Technology Institute1‐1 “ビッグデータ”の変遷• 1997年頃 … メモリに乗らないサイズのデータの扱い– CFD計算結果等の⼤規模データの可視化• 2000年頃 … データ・マネージメントの課題– 3V Volume(サイズ), Velocity(スピード), Variety(多様性)• 2010年頃 … ユーザーが主役のデータやITの活⽤– 従来のサービスや仕事のやり⽅を、ITやデータによってどう変えていくのか？ → 「ユーザー中⼼のデザイン」の発想

4@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute

1‐2 IoT (Internet of Things) – モノのインターネット
計装・制御

インターネット

自動制御
シリアル、バス

PLC*

IP Connected
ComputerIP/イーサネット

インターネット

シリアル、バス、アナログ

アクチュエータ

センサ

機械・装置* PLC: Programmable Logic Controller→“計装・制御”と”インターネット”の相互接続
フィールドデータへのアクセスが容易な”透明性の時代”@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute5Monohakobi
Technology Institute1‐3 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• ⾃動計測データ (IoT)• ⼿⼊⼒レポート
機器データ• ⾃動計測データ (IoT)• ⼿⼊⼒レポート• メンテナンス記録
AIS データ• 衛星 AIS / 陸のAIS
気象データ• 予測データ / 過去の統計データ
ビジネスデータ• 貨物輸送データ

6@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute1‐4 ビッグデータ活⽤のフロー

環境

要素技術データ

••
•
•
•

センサ
計測
ネットワーク通信
情報インフラ

状況
認識

情報

•
•
•
•
•
•

データ解析
統計解析
⼯学知識
情報共有
⾒える化
Web

•
•
•
•

業務知識
ワークフロー
協業
組織•
•

意思決定

⾏動

マネージメント ••
経営
•
•
•
•

情報伝達
⽀援技術
トレーニングインセンティブ
情報宣伝
ビジネス変⾰データを活⽤して、「仕事のやり⽅を変える」@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute7Monohakobi
Technology Institute

1‐5 IoTとビッグデータの活⽤例
役割機能

IoT/ビッグデータの活用例

運航• 省エネ運航• 安全運航• スケジュール管理

船隊整備• フリート計画• サービス計画
• 傭船

技術管理

•
•
•••新造船• 設計最適化

運航者

船主

安全管理・事故防止
船体・機器の保守管理
環境規制対応船体・プロペラクリーニング
改造・レトロフィット

この他にも、荷主、造船所、メーカー、船級他も、ビッグデータ活用のニーズがある→ データの持ち主である船主の了解の上で、今後、データ活用広がる方向

8@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute1‐6 ビッグデータに取り組む⽅法論
1. ユーザーの特定 … 誰のためのビッグデータ ?
2. ユーザー・ニーズの理解→解くべき課題は？⼩さく始める

3. 素早い仮説形成、プロトタイピング、検証、学習のサイクル
4. ユーザーの働き⽅と道具の共進化
5. 持続性・継続性の実現→

学習する組織=変化を創りだす組織•

傭船者における省エネ運航のように、単⼀組織の中でのビッグデータ活⽤をこれまでに進めてきた•

バリューチェーンの中で、複数組織をまたがった活⽤に展開できるか？
→ エコシステムは、これからの課題@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute9Monohakobi
Technology Institute

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10@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute2013.07 Rev.10

安全(Safety)、環境(Environment)、経済性(Economy)のベストバランスの追究
Monohakobi
Technology Institute2-1 モニタリングの進展と近未来ロードマップ

ロードマップ
船位モニタリング
FROM

CO2 minimize

Best balance S.E.E.

SEEMP対応パッケージ• 運航におけるPDCA• モニタリング装置標準化• EEOI認証との連携
目標2013年～

運航監視モニタリング
NYK e-Missions’
2010年～

従来型ウェザールーティング(荒天回避)

スマートフリートマネージメント• 最適配船• 気象予測との高度な連携• 次世代運航インフラ
目標2014年～

総合ウェザールーティング(安全性、定時性、経済性)

2010年～

リアルタイム・ウェザールーティング＆モニタリング

ブロードバンドオンボード
ウェザールーティング
トライアル

ウェザールーティングとの連携

運航モニタリング
SIMS
2008年～

電子アブログ
SPAS

CFD解析

性能解析用モニタリング• 船体付加物• 塗料• 主機ガバナー• 新型プロペラ(コンテナ船)自動車船, Bulker,タンカー, LNG船への展開

2006年～

トリム解析• 高精度トルク＆スラスト計測• 高精度ログ計測• 高精度燃費計測
2012年～• 波浪&海流計測• 実海域性能モデル開発• 経年劣化評価

実海域性能解析

2007～2008年

目標2013年～

各種計測装置の精度向上とモデリング

レーダー
波浪解析

フリートモニタリング• 航海・機関・荷役データ• 船陸情報共有の高度化• 本船モデルのオンボード推定

現時点

2010年～

2005～2006年

燃費計
FUELNAVI

スマートシップ• ブロードバンド通信• 波浪、動揺の常時計測• 耐航性能モデル利用
2012年～

11

2008年～EEDI認証造船所へのフィードバック

省エネ機関モニタリング• 減速運転対応• 補機モニタリング• 予防保全2013年～

11@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute2-2 実海域性能<対象船>
6500TEU積みコンテナ船
喫水12m〜⾵・波による影響〜
Wind and wave effect

天候
ビューフォート・スケール
ビューフォート階級
windspeed
風速

BF0
BF3
BF4
BF5
BF6
BF7
BF8
BF9(m/s)
0.0
4.5
6.8
9.4
12.4
15.6
19.0
22.7

波高
波周期
wave
height wave
period(m)
0.0
0.6
1.0
2.0
3.0
4.0
5.5
7.0(sec)
0.0
3.0
3.9
5.5
6.7
7.7
9.1
10.2

0 度 (風, 波) – 向い波・向い風

12@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute2‐3 最適な航路・サービス計画・配船
航路サービス船のパフォーマンス・モデル

過去の気象統計

予測・推定- 着時間- 燃料マージン- 船速- 燃費

船のパフォーマンス・モデルと気象統計に基づきシミュレーションを行い、最適な航路・サービスを計画@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute13Monohakobi
Technology Institute2-4 運航プロファイルに基づく船型改良

23 % の燃費・CO2削減

運航プロファイル
••
•
••

14

船速、回転数、⾺⼒
喫⽔、トリム、排⽔量
天候
シーマージン
etc

省エネ改造
••
•

バルブ改造
省エネデバイス (MT-FAST)etc@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute2‐5 データ活⽤フロー
ユーザー用
ダッシュボード

専用データ解析
自動化
自動性能解析

ダッシュボード（オペ、管理会社、船主、荷主）

深度化
実海域性能解析

汎用データ解析データ
利用の拡大

データベース(クラウド)
IoT + 航海 + 海気象
データアクセス

データ解析ツールによる各種アプリ@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute

15Monohakobi
Technology Institute2‐6 複数船のデータ解析••

16

機関系は、共通辞書によるデータ名称の統⼀が必要取り出したデータを、汎⽤解析ツールで解析→“餅は餅屋”。専⾨家が⾃⾝でデータ解析

Data Finder@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute2‐7 ユーザー向けのダッシュボード• 管理会社向けダッシュボード– 船の管理上、陸で知りたい情報を集約

この部分には、今後、安全に関する各種のKPIが表示される予定@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute17

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Technology Institute2‐8 複数組織をまたがったデータ活⽤の例
タイムリーな船体・プロペラクリーニングの実施を含む最適運航

性能低下船をリストアップ

人工知能

技術活用
⾃動性能解析
船体・プロペラ汚損状況の把握

船舶管理部門18

クリーニング対象船選定
解析結果、船の航路・寄港地、ドック時期を考慮し、対象船を選定

船舶運航部門船体クリーニング
内地・外地のクリーニング
対象港拡⼤中クリーニング事業者@ Copyright 2015Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute2‐9 実海域性能解析

シミュレーションと計測データの融合
⾵・波抵抗は、海上技術安全研究所のVESTAモデルを利⽤し、あらかじめ全ての組み合わせをシミュレーションし、多次元データベース化。 (*1)
ドラフト・トリム影響は⽔槽試験結果・CFDがある場合には活⽤。無い場合は推定。

modifiedoriginal

多次元のデータベースから、連続モデルを作成し、任意の条件（ドラフト、トリム、⾵・波）における船体性能を取り出すことが可能。
実船計測IoTデータによるモデルの補正機能。 (*2)

*1 (国研)海上技術安全研究所との共同研究*2 (国研)産業総合技術研究所との共同研究@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute19Monohakobi
Technology Institute2‐10 汎⽤解析ツール利⽤によるデータ活⽤拡⼤••

メリット1: 素早いプロトタイピング。試⾏錯誤が必要なデータ解析
アプリの開発プロセス、継続的なカスタマイズに合う。
メリット2: ユーザー⾃⾝がデータ解析者になる → 実務担当者の状況認識レベルあげる。

例) オペレーション・プロファイル

対象船種、期間他の各種条件によるデータ絞込

20

運航プロファイル、船体汚損リスク評価などに応用@ Copyright 2015
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Technology Institute2‐11 事業部と技術の連携 〜NYK IBIS Project
IBISで⼤きな成果が出た理由• 事業部 … 仕事の仕⽅を変える• 技術 … 必要な技術・情報の提供※海技者の知⾒・総合的な技術、⼯学系の技術（船舶⼯学、データ解析、IT、最適化）をベースとするソリューション提供。気象の専⾨家他とのコラボ。

『事業部と技術の専⾨家が連携し、データを活⽤して、仕事の最適化を進める』 → 新しい仕事のスタイル@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute21

Monohakobi
Technology Institute

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22@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute3‐1 船陸オープンプラットフォームの推進船陸オープンプラットフォーム … しっかりしたデータのセキュリティー・アクセスコントロールの下、パートナーとの協業を進めるデータ共有プラットフォーム
船会社アプリ船陸オープンプラットフォーム

VDR

ユーザー
荷主

オンボード
データサーバー(標準化)

EngineD/L

フリート管理ブロードバンド

データセンター
（船級）

IAS

傭船者
パフォーマンス

船主
3rd パーティー・アプリ

管理会社

パフォーマンス造船所

ウェザールーティング

船級

主機診断

メーカー

機器リモートメンテ…

船会社アプリ…
機器・装置

Ship LAN

パフォーマンス
3rd パーティー・アプリ

パフォーマンス

船陸@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute23

Monohakobi
Technology Institute3‐2 機器・プラントの安全診断システムの構築•

⼤きな事故・トラブルにつながる予兆の発⾒・防⽌、正確な情報に基づく事後の迅速・的確な対応– 現場エンジニアの⽀援– 陸からのモニタリング、船陸協業– 機器の⾃⼰診断– メーカー・代理店のサービスエンジニア⽀援•

船会社のユーザー視点で全体を⾒ながら、各メーカーとのコラボで取り組みたい
船舶管理用ダッシュボード

各メーカーではじき出した部品の交換、故障リスクなどKPIを、ココに表示する
イメージ

24

@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Institute3‐3 リスクKPIを評価するアプローチ• Fault Treeと⾔った信頼性⼯学の⼿法と、データによる状態監視を融合した管理システムの構築⽬指す• プラント全体の安全管理マネージメントを⽬的とする
ユーザー⽬線でロジックを構築していく– 今後、各メーカーとの協業を適宜進めたい

KKD (勘、経験、度胸)とデータサイエンスの融合

Fault Tree(故障木)とデータに基づく正常・異常判定ロジック@ Copyright 2015
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25Monohakobi
Technology Institute3‐4 ⾃律化への取り組み (⼈⼯知能の応⽤)

自律エージェント
Input••

OutputPerception
Communication••

ActionCommunication

Environment

船の航海(無人船・自律船)に適用できる? ‐> NO !
26

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Technology Institute3‐5 ⾃律エージェントのアーキテクチャ
自律エージェント
High level

High level

知識ベース

コントローラLow level

Low level

センサ

コミュニケーション

アクチュエータ

環境
船の航海で起こりうる全ての事象を想定して、それをカバーするセンサ、知識ベース、コントローラ、コミュニケーションを設計することは複雑すぎて、現時点では難しい@ Copyright 2015
Monohakobi Technology Institute27

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3‐6 しかし、問題を限定すれば、⾃律は可能
例） オートパイロット

••
•
28

ゴール: 指示された針路の維持

PID 制御器針路(指示、実際)

ジャイロ・コンパス

指示器

操舵機

Environment

操舵士

Environment

⾃律性を実現するアプローチは、解ける問題に限定すること
戦略的な意思決定は、⼈間が⾏う⽅がシステムとして安全 → ⼈と機械の役割分担@ Copyright 2015
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Technology Institute3‐7 その他の⼈⼯知能技術の応⽤可能性• コンピューター・ビジョン
膨⼤なデータの学習に基づく、パターン・マッチングのアプローチこうした技術は、Radar/ARPA/AIS/ECDISなどとのセンサ・フュージョンで、⾒張り⽀援などに活⽤可能性ある → 航海計器メーカーとのコラボを進めたい@ Copyright 2015
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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30@ Copyright 2015
Monohakobi Technology InstituteMonohakobi
Technology Instituteまとめ• ビッグデータの活⽤は、ビジネスや専⾨性の具体的な課題を持つユーザーが主役で進める時代になった• データの活⽤によって、「仕事の仕⽅を変える」ことを⽬指し、現在までの取り組みを紹介した• 今後、オープンプラットフォームを活⽤して、こうした取り組みに関⼼⾼い業界のパートナーの皆様と連携進める• 今後、機器のトラブル防⽌、航海の安全と⾔ったテーマに、メーカー各社との協業、⼈⼯知能技術など新技術も取り⼊れながら、取り組んでいきたい@ Copyright 2015
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ご清聴ありがとうございました32@ Copyright 2015
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