Monohakobi Techno Forum 2018

機関系ビッグデータ活用の現状と今後の展望

2018年11月16日 東京会場

株式会社MTI 船舶技術グループ
三村 雄一

1

© Copyright 2018
MTI Co., Ltd.

基調テーマ：Digitalization（AI、IoT、ビッグデータ）

目次
1. はじめに
2.

••

NYKのIoTデータ利活用の取り組み
LiVE for Shipmanagerの機能と活用事例••

ユーザー知見を用いたルールベースの警報機能
重大事故防止警報機能

LiVE for Shipmanagerにおける警報機能（第一のアプローチ）

3. 異常自動検知機能の開発（第二のアプローチ）
4. まとめ2© Copyright 2018
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1.1 IoTデータ利活用の取り組み
・ 船のIoTデータを収集する仕組みとして SIMSを独自開発・導入を推進
・ 仕組船だけでなく、傭船（特にドライバルク）にも搭載し、データ収集実施中・ 船のデータを陸で活用できる時代に→船と陸とが協力し、更なる安全運航実現！
航海系Data(VDR)

ViaSatellite

VDR

Voyage Data
RecorderNavigation
DeviceSIMS Unit
Motion Sensor

DCS/ICS

34機関系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

風向・風速

発電機

Draft and Trim

Electric Power Supply

Depth of Water

補助Boiler

Rolling and Pitching

補器

Daily Noon Report

Alarm Status© Copyright 2018
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1.1 IoTデータ利活用の取り組み
・ 安全運航を実現する為に、見える化から始まり、知らせる化に向けた取り組みを実施
・ 船主/管理会社の皆さまとも共有し、船舶の保守・管理などにも役立てていただける様、運航モニタリングシステムである “LiVE for Shipmanager” を展開

1. ユーザー視点による見える化
2. ユーザー視点による知らせる化

3. メーカー知見を導入した予防保全
45本船にて取得される機関データをシステムに表示

熟練エンジニアの知見をもとに異常検知。関係者に知らせる

舶用機器メーカーの設計ノウハウも含めた予防保全の仕組みを構築© Copyright 2018
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1.2 LiVE for Shipmanagerとは
船主・船舶管理会社向けのアプリケーション①管理船の状態監視を行う機能（全体）②船の機関状態を確認する機能（個船）③機関データを簡単に分析する機能（姉妹船等）

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1.3 LiVE for Shipmanagerで実現できる事① 管理船の状態をひと目で把握
Vessel A
Vessel A
Vessel B
Vessel C
Vessel D

Vessel B
Vessel C
Vessel D

Vessel E
Vessel F
Vessel G
Vessel H

Vessel E
Vessel F
Vessel G
Vessel H

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1.3 LiVE for Shipmanagerで実現できる事① 管理船の状態をひと目で把握

Vessel A
Vessel B
Vessel C
Vessel D
Vessel E

データ受信 異常検知機能 データロガーの警報

Vessel F

Vessel G

Vessel H

リポーズ解除忘れ防止

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1.4 LiVE for Shipmanagerで実現できる事② 個船の警報監視機能一時解除状況（Repose）把握・メンテナンス時に、余計な警報がならないように、一部警報機能を一時的に止める事がある。
・メンテナンス終了後、警報機能を再作動させる必要があるが、それを忘れてしまった事例あり。
→異常時に警報が機能しない！

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1.4 LiVE for Shipmanagerで実現できる事② 個船の警報監視機能一時解除状況（Repose）把握

100時間以上Reposeとなっているものを対象
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1.5 LiVE for Shipmanagerで実現できる事② 個船の状態を網羅的に把握
本船位置
Vessel A
Vessel B

主機回転数等（運転状態）

Vessel C
Vessel D
Vessel E
Vessel F

気象・海象情報
Vessel G

主機排気温度・冷却水温度等情報

Vessel H

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1.6 LiVE for Shipmanagerで実現できる事③ 姉妹船比較による異常の見える化

VESSEL B

VESSEL C

主機潤滑油圧力(MPa)VESSEL A

180隻X800項目=144,000項目の標準名称化

1113

VESSEL C だけ潤滑油圧力が変動しているのは、おかしいぞ？

時間© Copyright 2018
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1.7 LiVE for Shipmanagerで実現できる事
更に：異常検知をメール配信
Vessel A
Vessel B
Vessel C
Vessel D
Vessel E
Vessel F
Vessel G
Vessel H

主機・発電機の主要データ

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2.1 NYKの異常検知システム（現在）
異常検知システム

ビジネスインパクト

Condition Alarm

Advanced
Alarm

Rule-basedknowledge

Engineer’s
Cognitive
Knowledge

ユーザー知見をand/or
条件を用いてルール化（機関事故＋最適運航）

機関系重大事故についてFTA分析を実施

1316

発生頻度

小中

大低中
高© Copyright 2018
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2.2 Condition Alarm機能- ユーザー知見を共有し最大活用 ・ 超減速オペレーション時の主機運転コンディションをモニタリングしたい
・ 停泊中の潤滑油ポンプの運用状況をモニタリングしたい
・ 発電機低負荷運転時の台数を最適化したい

Condition
Alarm

運航条件

監視項目
公開・非公開・ ルールを誰でも簡単に作成することが可能
・ 個々人が作成したルールは、簡単に他ユーザーとシェアすることが可能

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2.3 Advanced Alarm機能- 重大事故を発生させないために 機関重大事故について、事故発生要因をフォルトツリーとしてモデル化、SIMSから取得できるデータを用いてその予兆をスコアリングし、リスクを点数化

アラーム単体では事故予兆ではないけれど・・・

1518

AdvancedAlarm

海技者の知見をFTAを用いてモデル化

二種類以上のアラームが同時に出ている・・・○○事故のリスクが上がってる？？
じゃあ△△を注意して見てみよう© Copyright 2018
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3.1 異常の自動検知へ
NYK海技者
オペレーター

異常検知システム
第一のアプローチ

第二のアプローチ

Condition Alarm

Advanced
Alarm

Rule-basedknowledge

Engineer’s
Cognitive
Knowledge

ユーザー知見をand/or
条件を用いてルール化

エンジンメーカー等
エキスパート

重大事故についてFTA分析を実施

Machine Learning
Alarm
Data-Driven
Analytics

統計分析
機械学習
開発中

1621

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3.2 第二のアプローチができるようになった背景

1722

異常時のデータが蓄積された© Copyright 2018
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4.1 まとめNYK海技者
オペレーター

異常検知システム

Condition Alarm

Advanced
Alarm

Rule-basedknowledge

Engineer’s
Cognitive
Knowledge

個々人の知見を全社活用

1826

その時々に監視すべき重大事故をターゲットにエンジンメーカー等
エキスパートM/L Alarm 1
M/L Alarm 2

Data-Driven
Analytics
M/L
Alarm 3

引き続き試行錯誤
目利き（より良い物を選択）© Copyright 2018
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ご清聴ありがとうございました1927© Copyright 2018
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