Monohakobi Techno Forum 2017

船舶IoTデータ活用のためのプラットフォーム構築

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 船舶技術グループ
柴田 隼吾

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© Copyright 2017
MTI Co., Ltd.

発表概要
1. 船舶IoT・ビッグデータ活用のトレンド
2. IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発① 次世代 船舶IoTプラットフォームの開発
 各社とのコラボレーション② NYKグループ内でのデータ活用推進
 NYKデータレイクの構築と活用③ データ活用の海事業界での広がり
 船舶データ収集における標準化活動とオープンプラットフォーム化

3. まとめ2*IoT = Internet of Things© Copyright 2017
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１．船舶IoT・ビッグデータ活用のトレンド

中長期の技術革新のトレンド〜Eco-ShipからSmart-Shippingへ〜


船に関わる技術革新がハードからソフトに移行する

鍵となる道具はICT (=Information Communication Technology)

経験豊富な海技者とデータ解析に長けた技術者の連携により、洗練され、使いやすい道具を作り、あらゆる側面の海上輸送のオペレーションを改善していく時代
抜粋）海運経済学者 Martin Stopford氏の基調講演資料より (日本海事センター2015年12月フォーラム)3© Copyright 2017
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１．船舶IoT・ビッグデータ活用のトレンド

船舶におけるIoT・ビッグデータの活用例
役割機能

IoTやビッグデータの活用例

技術管理• 安全管理、事故防止• 船体・機器の保守管理や改造・レトロフィット• 環境規制対応

新造船• 設計の最適化

運航• 安全運航、運航の最適化• スケジュール管理

船隊整備• フリート、サービス計画• 傭船の最適化

就航船• 運航時のパフォーマンス分析

新造船• 設計の最適化

機器メーカー

メンテナンス• 遠隔状態監視

船級

規制・規則の承認• 検査・承認業務の最適化

保険

船舶保険

• 新しい保険サービス

荷主

輸送・物流

• 貨物トラッキング、モニタリング

船主

運航者

造船所

荷主、船級や保険業界などバリュー・チェーンを構成する他のパートナーも船のIoT/ビッグデータに高い関心を持っている。
特に、舶用メーカー、船級の保守・メンテナンス・検査は、今後IoTの活用が進むと考えられる。

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１．船舶IoT・ビッグデータ活用のトレンド

NYK/MTIにおけるIoT・ビッグデータの活用の方向性
NYK各事業部と連携し、IoT・ビッグデータ活用を追求する①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発②NYKデータレイクの構築と活用
NYKでのデータ活用を進めると同時に、海事業界での幅広いコラボレーションも積極的に進め、より安全で効率的な運航を目指す
船舶IoTデータ収集のISO標準化、船級データセンター構築など、海事業界のIoTプラットフォーム・ルール作りに貢献する③ISO標準化とオープンプラットフォーム化
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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発

多岐にわたる船舶IoT・ビッグデータ活用の取り組み＜船舶ICTに関するNYK/MTIの研究開発 俯瞰図＞
船上でのデータ収集・解析

陸上でのデータ活用・共有＊＊きらりNINJA/Kirari NINJAはダイトロン㈱の登録商標です。

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発
船上でのデータ収集・解析

陸上でのデータ活用・共有①次世代IoTプラットフォームの開発

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発：目指すもの
 SIMS搭載コスト削減、保守メンテナンスの効率化による運用コスト削減
 IoTデータ活用の推進による、NYKの安全運航・最適運航へのさらなる寄与
 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データ活用に貢献＜船上でのデータ収集・活用イメージ＞

船陸間通信で陸へ送信

2020年運用開始を目標

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発：NTTグループとのコラボレーション

出展：日本郵船㈱ウェブページ

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発：NTTグループとのコラボレーション
NTTグループとのコラボレーションの背景と期待効果
 各産業分野と連携し、高付加価値サービス創出を目指している

例）自動車分野：TOYOTA、 製造業：FANUC、 農耕機械：クボタなど

 IoT技術：多数の機器を遠隔で保守管理する技術と運用実績
例）国内で数千万台の“フレッツ光*ホームゲートウェイ” を運用＊フレッツ光/FLET‘S光は東日本電信電話㈱の登録商標です。

 IoT以外にも、AIやデータ解析関連技術におけるノウハウがある

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発：NTTグループとのコラボレーション
船陸通信

船上
ジャイロコンパス
風速計
他センサー

電子海図
表示装置

航海データ
記録装置

他センサー
センサー類
メインエンジン

陸上
SIMS BOX（船上IoTデータ収集基盤）

データ処理アプリA
データ解析アプリB

発電機

アプリケーション配信
アップデート船陸通信ゲートウェイ

アプリケーション管理システム
荷役系機器

船上IoTデータ

データ処理アプリC

アプリケーション配信管理基盤
データ処理アプリAデータ解析アプリB
データ処理アプリC

ボイラー
他センサー

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機関系データ記録装置

赤枠内が共同実験のスコープ© Copyright 2017
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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発：Dualog社とのパートナーシップ

出展：日本郵船㈱ウェブページ

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発①次世代 船舶IoTプラットフォームの開発：Dualog社とのパートナーシップ
Dualog社とは？

 1994年にノルウェーで設立された船舶向け ITソリューション会社
 船陸通信に対応した船舶メール、船陸ファイル共有、サイバーセキュリティ対策に強み
 世界3000隻以上の導入実績があり、24時間365日の運用サポート体制を持つコラボレーション効果への期待 今後ますます重要となる、船舶の “サイバーセキュリティ”への対応
 船陸間の通信回線に依存しない “船陸双方向のデータ共有技術” の活用 SIMSのIoTデータに限らず、船上で他の機器やアプリケーションも利用可能な、“コネクテッドシップ”時代に必要となるセキュアで双方向なデータ共有プラットフォーム としての期待

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発

データ活用を妨げる課題は？
Question :上位回答
１．データ品質が悪い
49.4%
２．データサイエンティスト不足 41.6%
３．経営層の経済支援が不足
37.2%
４．解決すべき問題の定義が曖昧 30.4%
５．データの入手が困難
30.2%
６．データ解析結果が意思決定者に使われない
24.3%

回答者数：7,376

抜粋）Kaggle社 , The State of Data Science and Machine Learning 2017 (Oct. 2017)https://www.kaggle.com/surveys/2017

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発

船舶におけるデータ収集、エラー処理、データ品質、標準化
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
抜粋) DNV-GL, STANDARDISATION AS AN ENABLER OF DIGITALISATION IN THE MARITIME INDUSTRY,GROUP TECHNOLOGY & RESEARCH, POSITION PAPER 201715

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発

船舶におけるデータ収集の難しさ

例）センサーデータ項目名称の実態
Main Engine NO.1 PISTON Cooling OIL
Outlet Temperature (℃)

名称のつけ方は船によって異なり１つの名称でも40種類以上にもなる
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M/E #1 PIST C OIL OUT T
M/E #1 PIST C OIL OUT TEMP
M/E #1 PIST COOL LO OUT
T
M/E #1 PISTON C O OUT
T
M/E #1 PISTON C O OUT T
M/E #1 PISTON C OIL (PRE) T
M/E #1 PISTON C OIL OUT T
M/E #1 PISTON C OIL OUT T
M/E #1 PISTON C OIL(SDQ) T
M/E #1 PISTON CLO OUT
T
M/E #1 PISTON CO OUTT
M/E #1 PISTON CO OUT (S/D_R) T
M/E #1 PISTON CO OUT TEMP
M/E #1 PISTON COOL LO OUT HT
M/E #1 PISTON COOL LO OUT TEMP
M/E NO.1 CYL PCO OUTT
M/E NO.1 CYL P C O OUTLET T
M/E NO.1 CYL PCO OUTT
M/E NO.1 CYL PCO OUTLETT
M/E NO.1 PIS COOL O OUT (S/D)TM/E NO.1 PIST C L O OUT T
M/E NO.1 PIST COOL O OUTT
M/E NO.1 PISTON C L O OUT TEMP
M/E NO.1 PISTON C O OUTT
M/E NO.1 PISTON C O OUT (S/D)TM/E NO.1 PISTON C O OUT (S/D)TM/E NO.1 PISTON C O OUT(S/D) T
M/E NO.1 PISTON C O OUT(S/D) T
M/E NO.1 PISTON C OIL OUT TEMP
M/E NO.1 PISTON C.L.O OUT TEMP
M/E NO.1 PISTON CLO OUT TEMP
M/E NO.1 PISTON CO OUT (S/D) T
M/E NO.1 PISTON CO OUT (SDR) T
M/E NO.1 PISTON CO OUT(S/D_R)TM/E PCO #1 OUT T
M/E PIST CO#1 OUT T
M/E PIST CO#1 OUT T S/D-R
M/E PISTON CO #1 OUT T
M/E PISTON CO #1 OUT T S/D-R© Copyright 2017
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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発②NYKグループ内でのデータ活用推進：NYKデータレイク構築
船上でのデータ収集・解析①次世代IoTプラットフォーム開発

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陸上でのデータ活用・共有②NYKデータレイク© Copyright 2017
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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発②NYKグループ内でのデータ活用推進：NYKデータレイク構築
NYK運航船の船舶IoTデータだけでなく、Noonレポート、きらりNINJA*によるシリンダ内画像や電子チェックデータ、AISデータ、FO分析データなどを一箇所にまとめて蓄積・保管することで、NYKにおけるデータ活用をさらに効率化して促進していく。

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発②NYKグループ内でのデータ活用推進：NYKデータレイク構築
例）SIMSやきらりNINJA画像データなどを複合活用する場合
SIMS
IoTデータ機関・エンジンの高度予防保全
アプリケーション

整備点検
記録データ

FO分析データ

きらりNINJA
画像データ

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発③海事業界でのデータ活用推進：シップデータセンター
船上でのデータ収集・解析①次世代IoTプラットフォーム開発

陸上でのデータ活用・共有②NYKデータレイク③標準化とシップデータセンター

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船陸オープンプラットフォームの推進〜 (一社)日本舶用工業会 – 新スマートナビゲーションシステム研究会の活動〜
船陸オープンプラットフォーム … 強固なセキュリティー・データへのアクセスコントロールの下、IoTデータ活用・サービス構築を進めるためのプラットフォーム

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船上データ収集・共有におけるオープンラットフォーム
現在

船上機器

目指す姿

船上アプリ

陸上データセンター/陸上アプリへ

船上機器

船上アプリ

Optimum
Trim

Optimum
Trim
VDR

VDR

Performance
Monitoring

Performance
Monitoring
ECDIS

ECDIS

Weather
RoutingEngineData Logger

Other
Systems

EngineMonitoring

RemoteMaintenanceEngineData Logger

Other
Systems

オンボード
データサーバー

Weather
RoutingEngineMonitoring

RemoteMaintenance

Cabling and interfacing one by one

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発③海事業界のデータ流通市場の推進：新スマートナビゲーションシステム研究会
ISO/DIS 19847
船上データサーバーによる船内データ共有に関する規格• Requirements for shipboard data servers to collect and share field data

オンボードデータサーバー
Output Function

Output Data

Streaming
Transport
service

IEC61162-450

ISO DIS 19848
Format data

Request-ResponseTransport
service

ISO DIS 19848
Format data

File based on
ISO DIS 19848

FileTransport
service

File based on
ISO DIS 19848

Input Data
IEC61162-1/2
Sentence data

Input Function
Data
Streaming

Data Streaming

Data Stored

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Stored Data

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ISO/DIS 19848• Standardized ID of sensors,common data model &format• ID of sensors

船舶IoTデータ名称に関する規格
http://data.shipdatacenter.jp/imo1234567/
MainEngine/Cylinder2FO/In/Temp
http://data.shipdatacenter.jp/imo1234567/
MainEngine/Cylinder1/ExhaustGas/Temp• URL compliant naming scheme• Dictionaries (informative)• JSMEA（日本舶用工業会）• DNV-GL• Data model

Unit:℃
Range:0-700・・・

Unit:℃
Range:0-150
・・・• Data channel list (meta data)• Time series data (data)• Data format• XML with schema definition• JSON (informative)• CSV (informative)•24

XML/JSONCSVTimeSeries
DataXML
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例）ISO/DIS 19848におけるセンサー名称のつけ方

引用) DNV-GL, STANDARDISATION AS AN ENABLER OF DIGITALISATION IN THE MARITIME INDUSTRY,GROUP TECHNOLOGY & RESEARCH, POSITION PAPER 201725

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発③海事業界でのデータ活用推進：ISOデータ標準化
日本舶用工業会「新スマートナビゲーションシステム研究会(SSAP2)」（座長:MTI安藤）において、 ２つのISO国際標準規格化をし、業界全体での船舶IoTデータ活用推進を目指す※SC6事務局：一般財団法人 日本船舶技術研究協会

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２．IoT・ビッグデータ活用のためのインフラ構築開発③海事業界のデータ流通市場の推進：シップデータセンター
データ収集・保管をオープンプラットフォーム化し、業界の各関係者がそれぞれの得意分野に特化することで、船舶IoTデータ活用サービスの競争促進、データの利活用を目指す。

2018年1月本運用開始予定

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３．まとめ「船舶IoTデータ活用のためのプラットフォーム構築」
１．船舶IoTデータ収集に限らず、船上で他の機器やアプリケーションも利用可能な、”コネクテッドシップ”時代に必要となるセキュアで双方向な”船陸間データ共有プラットフォーム”構築を目指す
２．収集した各種データを適切に蓄積・管理し、データ品質や利便性を高めることでデータ利活用をさらに推進する
３．標準化・オープンプラットフォーム化により、業界の各プレーヤーが得意分野を活かした新しい製品・サービス開発に注力できる環境が広がっていく
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ご清聴ありがとうございました

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