Monohakobi Techno Forum 2018

船舶IoTデータの有効活用を支える基盤技術
2018年11月16日 東京会場

株式会社MTI 船舶技術グループ

柴田 隼吾
1

© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute発表概要
1. Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とは
2. データ有効活用のための基盤技術開発① 次世代 船舶IoTプラットフォームの開発
 継続的な改善を実現するための取り組み② データ活用に必要なデータ品質の確保
 継続的な学習を実現するための取り組み

3. まとめ2© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute発表概要
1. Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とは
2. データ有効活用のための基盤技術開発① 次世代 船舶IoTプラットフォームの開発
 継続的な改善を実現するための取り組み② データ活用に必要なデータ品質の確保
 継続的な学習を実現するための取り組み

3. まとめ3© Copyright 2018
Monohakobi Technology InstituteDigitization ?
(デジタイゼーション)

Digitalization ?
(デジタライゼーション)

4© Copyright 2018
Monohakobi Technology InstituteDigitization（デジタイゼーション）：
これまでアナログ的におこなっていた作業や仕事を、ICT・デジタル技術の活用によって、効率化したり精度向上やコスト削減などをおこなうこと。

Digitalization（デジタライゼーション）：
デジタル技術の利用によりビジネスモデルを変換し、新たな利益や価値を生み出す機会をもたらすこと。 デジタル企業への移行プロセス。
“Digitalization is the use of digital technologies to change a business model and provide new revenue andvalue-producing opportunities; it is the process of moving to a digital business.”
出典：米 Gartner の用語定義（https://www.gartner.com/it-glossary/digitalization/）⇨ 最近では ”Digital Transformation（DX）” とも言われ、Digitizationに止まらず、Digitalizationを目指すことが求められている。

5© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute１．Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とはNYK/MTIにおけるDigitalizationを目指す事例
保守・検査の高度化

データシェアリングによる新たなイノベーション創出
衝突リスク判断方式の研究開発

データ活用
最適運航の深度化

シュミレーション技術の高度化

造船所と新船型の研究開発

6

AISや気象海象データを組みあわせた新たなビジネス戦略

エンジニアリングの知見

船舶管理の高度化

舶用機器メーカーとの機器予防保全の研究開発© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute１．Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とは企業のDigitalizationを成功させるために必要な５つの基盤要素
１．データ：データはまさに黄金であり、データ駆動型の意思決定に欠かせない。

２．分析：記述的分析・予測的分析・処方的分析。機械学習による新しい機会

３．ツール：OSSの活用。分析と結果の可視化ツール（R, Python, Tableau)

４．トランスレーター：意思決定者とデータ分析者の間をつなぐ第３の役割となる人材
５．プロセス：データ、分析、ツール、人を繋ぐ連結部分。
プロセスの品質が悪いとデータは意思決定まで繋がらない。

出典：ユルゲン・メフェルト,野中賢治 (McKinsey & Company, Inc.),“デジタルの未来 -事業の存続をかけた変革戦略-” , 日本経済新聞出版社, 2018, p272-289*OSS = Open Source Software7© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute１．Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とは抜粋）2017年11月 Monohakobi Techno Forum 2017 講演資料より参考)McKinsey & Company, Inc., How digital innovation can improve mining productivity, 2015
https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/how-digital-innovation-can-improve-mining-productivity

8© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute１．Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とは
船陸通信

船上IoTデータ

データの相互共有

船上

陸上
船陸通信ゲートウェイ

ジャイロコンパス
風速計

他センサー

電子海図
表示装置

SIMS

航海データ記録装置

他センサー
センサー類

荷役データ
記録装置

メインエンジン
発電機
ボイラー
他センサー

機関系データ
記録装置

船上IoTデータ収集基盤

NYK Data lake
陸上データ
共有活用基盤

データ活用を支える基盤技術

継続的な改善・学習による全体最適追求
船上データ活用

陸上データ活用

主機/補機異常検知主機/補機異常検知

最適航路推定最適航路推定

将来の自律運航

性能解析*SIMS= Ship Information Management System「継続的な学習」と「継続的な改善」を可能にする基盤技術開発により、 “進化する船”への発展を目指す

9© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute発表概要
1. Digitalizationにおけるデータ活用・基盤技術とは
2. データ有効活用のための基盤技術開発① 次世代 船舶IoTプラットフォームの開発
 継続的な改善を実現するための取り組み② データ活用に必要なデータ品質の確保
 継続的な学習を実現するための取り組み

3. まとめ*IoT = Internet of Things

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Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
次世代船舶IoTプラットフォーム開発におけるNTTグループとのコラボレーション
 IoTデータを活用した安全かつ省エネ・環境にやさしい船舶運航のさらなる高度化
 遠隔からのアップデート・管理などを通じた船舶機器の保守メンテナンス効率化
 オープンプラットフォーム化することで、業界全体の船舶IoTデータ活用を推進 将来の自律航行船の実現に向けた基盤としての活用

船内データ活用の実績・ノウハウ
多数の船舶運用・管理実績

エッジコンピューティング技術（IoTデータ交流基盤・アプリケーション配信技術）

11© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
次世代船舶IoTプラットフォーム開発におけるNTTグループとのコラボレーション
アプリの遠隔更新
船陸通信

船上IoTデータ

データの相互共有

船上

陸上
船陸通信ゲートウェイ

ジャイロコンパス
風速計

他センサー

電子海図
表示装置

次世代

航海データ
記録装置

他センサー
センサー類

荷役データ
記録装置

船上IoTデータ
収集基盤

ボイラー
他センサー

12

機関系データ
記録装置

NYK Data lake
陸上データ共有活用基盤

アプリケーション
遠隔更新管理メインエンジン
発電機

アプリケーション配信管理

船上データ活用

陸上データ活用

主機/補機異常検知主機/補機異常検知

最適航路推定最適航路推定

将来の自律運航性能解析© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
運航中の船舶を使った実環境での実証実験
本年1月より、内航船「ひだか」、外航船「ACX DIAMOND」、ケーブル敷設船「きずな」の３隻において、次世代船舶IoTプラットフォームのプロトタイプの実証実験を開始し、収集でのデータの船上表示・陸上転送、アプリ配信機能の正常動作を確認した。

内航船 「ひだか」外航船 「ACX DIAMOND」

ケーブル敷設船 「きずな」*船内完結システムとして構築

ShipDC対応 陸上データビューア

実証実験で取得した高粒度の船舶IoTデータを、ShipDCのAPIから自動取得し可視化する
WEBビューアアプリを開発
NYK/MTI、NTTグループ作業メンバー

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Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
次世代船舶IoTプラットフォーム開発におけるNTTグループとのコラボレーション
NTT：ソフトウェア配信技術に基づくオープンプラットフォームをJava/OSGiフレームワークにより開発
また本年ISO規格化されたISO19847、ISO19848に対応したIoTデータ交換基盤を実現。
NYK側：船上データ解析アプリケーションを開発し、上記ISO規格対応の船上機器で実証。

船上アプリの遠隔配信・更新、陸上からの船上IoTプラットフォーム遠隔保守を実現し、「継続的な改善」のための基盤を開発していく
船上センサ類

NeCST

ECDIS

船上データ
活用アプリ
を動作

エッジ
サーバ

ShipDC
連携アプリ

VDR

(A)
一次解析

dualogシステム
陸上Java/OSGi
フレームワーク
IAS, DCS, Engine
Data Logger(D/L)

機関情報系装置

Ship’s LAN

NYK/MTI提供(株)シップデータセンター

アプリ配信管理サーバ(A)一次解析アプリ

ISO19847に対応(B) Viewer
アプリ

Java/OSGi
アプリ配信技術
NTTデータ社IoTプラットフォーム

船上IoTデータ収集・アプリ実行基盤装置

凡例：

14アプリ
配信技術

(B)
Viewer

IoTデータ交流基盤

航海情報系装置

船舶
データ用
クラウド

NTT-G提供

実証実験範囲© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発

船舶IoTデータ活用により“進化する船”へ

航海系
IT

衝突事故Zero
安全・効率運航

機関系
船陸間通信ゲートウェイ

Zero Down Time,
効率運転

IT
性能解析支援航海計画支援状態みえる化

次世代船舶IoT
プラットフォーム

OT

データ解析による機器予防保全

各種ツールのデジタル化

OT

継続的な改善を支える仕組み

15© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute発表概要
1. Digitalizationにおける船舶IoTデータ活用
2. データ有効活用のための基盤技術開発① 次世代 船舶IoTプラットフォームの開発
 継続的な改善を実現するための取り組み② データ活用に必要なデータ品質
 継続的な学習を実現するための取り組み

3. まとめ16© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
船陸通信

船上IoTデータ

データの相互共有船上

陸上
船陸通信ゲートウェイ

ジャイロコンパス
風速計

他センサー

電子海図
表示装置

SIMS

航海データ
記録装置

他センサー
センサー類

荷役データ
記録装置

船上IoTデータ
収集基盤

ボイラー
他センサー

機関系データ
記録装置

陸上データ共有活用基盤

データ品質
精度の監視

データ品質
精度の監視

船上データ活用

陸上データ活用

主機/補機異常検知主機/補機異常検知

最適航路推定最適航路推定

将来の自律運航

性能解析

メインエンジン
発電機

NYK Data lake

*SIMS= Ship Information Management System17© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
船舶データを扱う上で難しい点
船上

データ種類が非常にジャイロコンパス
多数あり、名称や単位も電子海図
船により異なっている
表示装置
風速計
他センサー

センサ等の異常でデータ品質が船陸通信ゲートウェイ低下する場合がある
SIMS

航海データ
記録装置

運転状態の偏りにより、他センサー総合的なデータが荷役データ
センサー類
記録装置
得られない

船上IoTデータ
サンプリング周期が長く、収集基盤その間の補完が難しい
データ品質
精度の監視

メインエンジン発電機同じIoTデータであっても、ボイラー機関系データ
センサーや機器の特性に記録装置
他センサーよって取得タイミングが異なる

18

船上データ活用
複数のデータを使って主機/補機異常検知分析する際に最適航路推定
時間同期を取るのが将来の自律運航
難しい

陸上

NYK Data lake
陸上データ
共有活用基盤

データ品質
精度の監視

陸上データ活用
主機/補機異常検知
最適航路推定性能解析© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
船舶データを的確に扱う上で重要なポイント
１．データ品質の確保
２．目的に応じ、相関性の強いデータを選抜
３．選抜データのデータ特性（時定数等）把握
４．データのサンプリング周期とリスクの把握

例：必ずデータの同期を合わせ、瞬時値と平均値/積分値等を決して混合して使わない
例：データ特性も考慮に入れ、運転条件が変更された直後はフィルタする等の配慮が必要

５．運転条件等も考慮に入れたフィルタ設計⇒これらのポイントを念頭においてデータを的確に扱うには、以下の知識が必要。
①分析・解析対象となる船舶装置（主機・補機等）のエンジニアリング知識②データ収集装置や計測センサーの仕様に関する知識③収集データそのもののデータ特性に関する知識
船舶IoTデータの解析はデータサイエンティストのみが実施するのは難しく、様々な専門家とのコラボレーションが求められると考えられる。

19© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
品質低下の具体例①：データの欠損

機関系データの計測欠損

各種データの欠損⇒機関異常検知等の各種状態診断アプリケーションへの影響⇒データ不足による各種解析系アプリケーションへの影響

20© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
品質低下の具体例②：燃料フローメーターの異常

補機FOC計算の異常
主機FOCの4倍に

燃料フローメーターのセンサー異常：⇒燃料使用量（FOC)の計算結果への影響⇒機器使用状況や船体性能解析への影響⇒本船運航の最適化への影響

21© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
船舶データの品質低下要因
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
マネージメント データ分析

データ可視化
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 2017

データ品質低下要因は様々。要因の整理とそれぞれに合わせた対策を採る事が必要。

22© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
５段階の品質監視
陸上船上
A

SIMS
航海データ記録装置

機関系データ
記録装置

23

B

監視機能B
データ取得状況を監視→衛星通信、SIMSの動作状況を把握

監視機能A
各データ発生装置との通信状態を監視→各機器やネットワークの不具合状況を把握© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
５段階の品質監視
監視機能C
データ型や数値の桁数が正しいかを監視→紐付けミスの一部を把握

船上
A

SIMS
航海データ
記録装置

B

共通CH
処理

陸上

C

監視機能D
数値が上下限範囲内かを監視→単位変換ミスや明らかなセンサー故障を把握

DE

機関系データ
記録装置

監視機能E
データ間の相関性が一定以内かを監視→センサー故障や同期不良を把握

24© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
監視機能Dの詳細
・ アプリケーションが利用する約1,000項目のデータの内、頻繁に利用する重要600項目を選定し、まずはこれを常時監視対象とした・ 各項目毎に上下限値を設定し、対象データがこの設定範囲外となった場合に品質低下アラートを出力・ 上下限値は「主機運転中」と「主機停止中」の2種類の状態ごとに設定可能
・ 設定値（上下限値）は全船で共通（＝保守性向上のため）⇒ 明らかなセンサー異常や初期登録ミスは本監視機能で検知が可能
主機停止中

値

主機動作中

この時間のデータに対し、アラートフラグを立てる

表．監視機能Dの設定例

COMM
Channel ID

COMM
Channel Name

M/E Load 7%以上

M/E Load 7%以下

下限

下限

COMM
Unit

上限

上限

COFR COFR

g/kw-hr0.3

50-0.15040127 M/E NO.1 CYL PCO OUT T

C

3580208040195 M/E NO.1 CYL EXH GAS OUT T

C1005002050040221 M/E NO.1 CYL JCFW OUT TC7599209940281 M/E SHAFT REVOLUTION

RPM-50130-50

130

時間25© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
監視機能Eの詳細
・ アプリケーションが利用する約1,000項目のデータの内、最重要200項目をさらに選定し、まずはこれを常時監視対象とした・ 相関性のある２種類の項目セットを選定し、それらの相関傾向式と判定範囲を設定
・ 相関性が判定範囲を超えた場合に品質低下アラートを出力・ 重要データである”軸馬力”は相関性の高いその他のデータと合わせて厳密に管理⇒監視機能Dでは検知出来ないセンサー誤差や同期不良を検知可能
値

表．監視機能Eの設定例

この時間のデータに対し、アラートフラグを立てる
COMM
Channel ID

COMM
Channel Name

COFR COFR

軸馬力

26

COMM
Unit

使用チャンネル(x) a b c d ef

許容範囲 計算条件
x≧3040127 M/E NO.1 CYL PCO OUT T

g/kw-hr M/E Load - Instant 0 0 0 0 -0.007142857 1.714285714 0.3
CM/E Load - Instant 0 0 0 0 0.153540195 M/E NO.1 CYL EXH GAS OUT T

Cx≧40

M/E Load - Instant 0 0 0 0 1.875215

80x≧7※ 表中”a~f”は以下の計算式の係数として使用
y = ax^5 + bx^4 + cx^3 + dx^2 + ex + f© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute２．データ有効活用のための基盤技術開発
Shore

Ship
B

A

SIMS
航海データ
記録装置

C

管理会社及び、システム管理者に品質低下を通知
LiVE

機関系データ
記録装置

共通CH
処理

異常検知

D

性能解析

E

アプリケーション・データ品質監視結果は、船舶管理会社、運航オペレータ、データ解析者などに迅速に通知する事で、品質回復への対応を速やかに実施可能となった⇒データ活用する各アプリケーションの利用特性にあわせて、適切に品質監視を行い、データを意思決定に繋げるための”継続的な学習”を支える基盤を実現する。

27© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute３．まとめ「船舶IoTデータの有効活用を支える基盤技術」
１．データを活用し意思決定につなげ、Digitalizationを目指すには,「継続的な改善と学習」というプロセスを通じた全体最適化が重要.
そしてそれらを支える信頼できる基盤が船陸の両方で必要
２．「継続的な改善」を支えるためには、信頼性の高い遠隔配信管理技術や,セキュアで効率的な船陸相互データ共有の仕組みが必要
・ 次世代船舶IoTプラットフォーム開発の取り組みをご紹介
３．「継続的な学習」を支えるためには, データ品質の確保や利用目的にあわせたデータ監視の最適化を行う必要がある
・ データ品質・精度の監視システム開発の取り組みをご紹介
28© Copyright 2018
Monohakobi Technology Instituteご清聴ありがとうございました29© Copyright 2018
Monohakobi Technology Institute