Monohakobi Techno Forum 2021

船舶IoTデータにおける異常検知システムとデータ品質管理システムの開発
2021年12月3日

株式会社MTI 船舶物流技術グループ
Putu Hangga Nan Prayoga

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目次
• IoTデータの付加価値 : SIMSとLiVE for Shipmanagerについて• IoTデータのアナリティクスへの活用: 異常検知システム• 信頼性の高いデータを確保 : データ品質管理システム (DQMS)© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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Ship IoT Data Collection
SIMS: Ship Information Management System
SIMS Ver.2によるデータ取得 & 陸上への送信（500～2,000点）© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

航海・気象Data(Voyage DataRecorder)

機器Data(Engine Data Logger)

船位主機出力(kW)Log Speed, Heading

燃料消費量(MT/Day)

OG Speed, Course,
LeewayCylinder Oil消費量

舵角, 主機回転数

主機(燃料圧力、潤滑油温度など)

風向・風速

発電機(排気ガス温度、冷却水温度)

Draft and Trim

電力(kW)

Depth of Water

補助Boiler

Rolling and Pitching

補器

Daily Noon Report

Alarm Status

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Ship IoT データのValue Added

船舶運航の安全性を高める活動を強化する
LiVE: Latest information for Vessel Efficiency© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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• IoTデータの付加価値 : SIMSとLiVE for Shipmanagerについて• IoTデータのアナリティクスへの活用: 異常検知システム• 信頼性の高いデータを確保 : データ品質管理システム (DQMS)© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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LiVEの監視・・・異常の発見

担当者による異常値の発見

Devil Hunting
Dangerous
Events andIrregularLooks

燃料圧力の乱高下

冷却水出口温度のOffset© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

排ガス温度のDeviation

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SIMSデータの品質を確保する必要があるの動機
異常検知システム「機械学習を利用したシステムによる24時間監視」© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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日本郵船が採用している異常検知モデルの概要
異常検知システムは、ルールベースモデル、エンジニアリングモデル、機械学習モデルで構成されています。

キーポイント•••ドメイン・ナレッジを活用してモデルを構築する。
モデルは、安全手順がどのように実行されてきたかに関連して構築されている。
ドメインエキスパートは、モデルの運用に関与している。

状態監視

異常予知システム（AD)

故障原因推定状態診断/余寿命/CBM判断

異常の早期発見と船舶管理会社との連携を、NYKの安全手順に沿って行う。

FMEA-FTAとDigital-TwinConditionのチェック

NYK Safety Procedure

シミュレーションによる根本原因の分析

メンテナンスのタイミング
オペレーションの変更••

RULのチェック
➢予備品の購入検討© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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• IoTデータの付加価値 : SIMSとLiVE for Shipmanagerについて• IoTデータのアナリティクスへの活用: 異常検知システム• 信頼性の高いデータを確保 : データ品質管理システム (DQMS)© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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異常検知システムの構成要素 :良いデータと良いモデルを継続的に提供すること
現実

Problem

Key:データの信頼性 (DataOps)

データの信頼性を信じることが出来るか想定“データが目的に合っていること ”

開発中Prevent≈Wants≈

Key:モデルの実用化(MLOPS)
継続的なモデルの改良と、SIMS搭載の200隻の船への迅速な展開を実現する。
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Data Reliability : 良いデータを継続的に提供船のマニュアルと図面© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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海運業界で船舶IoTデータのため開発されたベストプラクティスガイド
• The ISO 8000 IoTのデータ品質管理を行うためのハイレベルな要件とフレームワーク
Abstract •ISO/IEC 25012:2008 Software engineering -- Data quality model• ISO/IEC 25024:2015 Systems and software engineering -- Measurement of data quality• The DAMA DMBoK (Data Management Body of Knowledge) データ管理のための業界横断的な方法論• Ship Classification societies 海事アプリケーションのためデータ品質管理の実践的ガイドライン
Practical••••

DNVGL-RP-0497: Data quality assessment framework
DNVGL-CG-0564 Section 9: Data quality management for Smart Ship
ABS Advisory on Data Quality for Marine and Offshore Applications
ClassNK データ品質ガイドライン

このガイドラインを参考にして、日本郵船のノウハウを活かしたDQMSシステムを構築していけば良い。

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Data Quality:

質の悪いデータが雪だるま式に増えていく[1]誤解を招く恐れのある船舶 情報ソリューションを開発するため、自分が何に直面しているかを知る必要がある。

[2] データ伝送の遅延
33%

36%

31%

[3]データベース間のデータの不整合
各データベースの完全なレコードの数

100%

システム使用時に専門家の判断が不明確になる根本原因

0%Ship AUpstream DB© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

Ship B

Ship C

Downstream DB

状態監視を行うためのデータが新鮮でない[4] 意思決定が難しくなる（DQMS以前）

Reference Data
Error
3%

50%

< 6 hrs
6-24 hrs> 24 hrs

Thresholdproblem
60%

Vague Operation Mode2%
曖昧な判断の数

Sensor Data
Quality
35%

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船舶データ品質のAs-IsとTo-Be
データ品質問題の数

将来 To-Be

時間
Source: modified from DMBK3: Data Quality Management, dataversity

ポイント：••••

早く見つけて早く報告して早く解決して再発防止

Requirement / Desired Capability：•••••© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

データ品質の問題を監視・検知
根本的な原因の可能性を可視化し、ドリルダウンする
フォローアップアクションのためのエビデンスの提供
IoTデータ品質の国際標準へのフレームワークの準拠
データドリブンなアプリケーションで使用される、品質の悪いデータの防止
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適切なDQディメンションを検討する

フリート全体の状況 と各船のスコア表示
Timeliness

Completeness

データの遅延を検討

必要な情報がすべて取得されていることを確認

Accuracy

Consistency

データは現実の状況を表す••© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

データベース全体のデータ表現と管理を標準化
ある属性セットの値は、別の属性セットの値と一致する

Uniquenessそれぞれのデータはユニークに収集される

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多くのステークホルダーのためデータ品質管理システム
Application

Data Source

データ
ソース

クリーン
データ

データ
ソース
データ
ソース

App A

DQMS
DataWarehouse• Monitor• Cleaning
• など

データ
ソース

クリーン
データ

App B

クリーン
データ

App C

SIMS DQMSとはデータ品質評価を自動化するウェブアプリケーションで、データ駆動型分析に必要なデータソースとリンクし、SIMSを搭載した全船のデータ品質の各項目についてデータ品質の モニタリングを行うインターフェースを備えている。

MarineEngineer

Data Analyst/
Manager

SystemAdmin

多くのステークホルダーに利用されている© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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データ品質管理プロセスへのPDCAサイクルの適用
データ品質やサービス品質を維持、向上していくためにはデータ管理プロセス及び運用体制が重要になる。ISO/TS 8000 のデータクオリティのプロセス管理の規格である Part 61 に沿って評価する。
DQMS
dashboard

Data Stewards

Data Owner© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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DQMS導入後のポジティブインパクト
データ品質問題の数

データ品質問題の傾向
DQMSシステムの導入管理が難しいAccuracy
Completeness
UniquenessConsistency
Timeliness

問題を特定して迅速に対処することができるため、データ品質の問題は大きく減少しました。

管理可能2019© 2021. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

2020

2021
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まとめ
• 信頼性の高い船舶IoTにおける異常検知システム開発は、検知モデルの精度向上ということに留まらず、データ品質管理とモデル運用管理まで含んだパッケージの構築へと進んでいる。
• 異常検知システム開発を始めた当初からのコンセプトである「Expert-in-the-Loop」という考え方を変えることなく、
エンジニアの意思決定をサポートし、NYK安全活動を強化するための仕組みづくりとして、今後も研究開発を続けて行く。

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ご清聴どうもありがとうございました。

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