住友重機械

技報
209

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Printed in Japan

Sumitomo
Heavy Industries
Technical Review

ICT･DX 特集
Special issue for ICT・DX

Jan.2023
No.209ISSN 0387-1304

住友重機械技報 209
No.

巻頭言

2023

「ICT・DX 特集号」に寄せて

千々岩敏彦

ICT・DX 特集
論文・報告 住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム SHICuTe

明渡 豊，村上憲司

1

建設 DXの実現に寄与する油圧ショベルのリモートモニタリングシステム開発

因藤雅人

5

PET 診断用サイクロトロン向け遠隔監視システム

白澤克年

9

森 真史，青野洋己，伊藤義和

13

油圧ショベルの故障診断システム開発

古賀方土

19

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

中島 秀

23

佐々木靖彦，福井基文

29

門脇正法

33

重見貴夫

35

統合型遠隔監視システム SIRMS

ICT・DX人材育成

技 術 解 説 IZANA（プラント運用支援システム）向け異常検知機能の開発
状態監視サービスを用いた予知保全ソリューション

Sumitomo Heavy Industries
Technical Review

No.

Message for "Special Issue for ICT・DX"

209

2023

Toshihiko CHIJIIWA

Special Issue for ICT・DX
T / PAPERS

SHICuTe : Common Information Technology Infrastructure Platform in
Sumitomo Heavy Industries Group

Yutaka AKEDO, Kenji MURAKAMI

Development of Remote Monitoring System for Hydraulic Excavators for Purpose of
Realizing Construction DX

Masahito INDOH

Remote Monitoring System for PET Cyclotron
Katsutoshi SHIRASAWA

SHI-MH Integrated Remote Monitoring System
Masafumi MORI, Hiroki AONO, Yoshikazu ITO

Development of Fault Diagnosis System for Hydraulic Excavators
Masato KOGA

Examination of Automatic Adjustment System for Proton Beam Size and Position
Using Bayesian Optimization

1
5
9
13
19
23

Shu NAKAJIMA

Human Resources Development of ICT・DX
Yasuhiko SASAKI , Motofumi FUKUIT/INVITATIONSDevelopment of Anomaly Detection Function for IZANA（Plant Operation Support System）
Masanori KADOWAKI

Predictive Maintenance Solution by Using Condition Monitoring Service
Takao SHIGEMI

29
33
35

「ICT・DX特集号」に寄せて

取
締役
専務執行役員千々岩

敏

彦

各種メディア上でICT・DXという文字を見ない日はありません。これほどまでにICT・
DXは我々に身近になってきており，当社のような重機械メーカーにとっても重要な技術となっています。
「重機械メーカーは，ICT・DXをどのように適用・活用していくの？」と思われる方も多いかも知れません。もちろん我々も他業界が行っているRPAの導入による社内業務の負担軽減のような取組みも実施しています。しかしながらより重要なのは，我々の機械を使ってくださる顧客の負担軽減，安定運用です。
世の中の動向と同様に我々の顧客においても，装置の稼働を担ってきたベテラン運転管
理者不足は深刻な状況にあり，ベテラン人員に依存しない仕組みが求められています。現場に行かずとも複数台の機械の稼働状況を監視でき，ネックとなるポイントを分かりやす
く人に提示できれば，人員不足の解消だけでなく生産性の向上にもつなげることができます。また，故障による計画外の装置停止は，停止時間の長期化につながり損失の増大を招くことから，異常やその予兆を検知してあらかじめ計画停止を実現することは顧客に大きなメリットをもたらします。
これらを実現するうえで，我々のICT・DXにおける取組みには家電などとは異なる特徴があります。その特徴として挙げられるのは，我々の製品はそれぞれが持つエネルギーが非常に大きく，間違った方向に誘導した場合は大きな被害につながってしまうので，信頼性の高いシステムを構築する必要があるということ，そして，特殊な使い方や運用をされる機械が多いことから，一般的なアルゴリズム適用だけでは不十分であり，当社の持つ設計・サポートノウハウと融合させることにより実現しているということです。
本特集号では，これらの内容を中心に技術・製品の解説をさせていただきます。さらに，これら技術を展開するに当たり，中心となる住友重機械グループ共通基盤プラット
フォーム「SHICuTe」，こうした活動を推進するうえでリソースを確保することを目的としたICT・DX人材教育に関しても触れさせていただききます。
本特集号の内容が少しでも皆様のお役に立つことができれば幸甚です。
※「SHICuTe」は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

ICT・DX特集

論文・報告

住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム SHICuTe

住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム SHICuTe
SHICuTe : Common Information Technology Infrastructure Platform in Sumitomo Heavy Industries Group
●明

渡

豊＊

Yutaka AKEDO

村

上

憲

司＊＊

Kenji MURAKAMI

SHICuTe概要
SHICuTe overview

SHICuTe（シキュート）は，当社工場および当社製品に関わるデータの蓄積と活用により新たな価値創出とブランド構築を実現することを目的として，M2M/IoTをベースに急激に進化している情報活用を推進し，商品や工場のスマート化に向けた知識ベースの進化を図るべく開発された住友重機械グループ（SHI-G）の共通基盤プラットフォームである。現在，20以上のアプリケーション構
築の実績を重ね，顧客や自社工場内に展開されている。
SHICuTeはクラウド層，フォグ層，通信層にわたるイ
ンフラおよびソフトウェアを整備，標準化しており，これらの基盤環境を利用することで安全, 安価かつ早期にアプリケーションを開発することができる。
本報では，SHICuTeの各機能の紹介や特長および実績

SHICuTe is a common Information Technology
infrastructure platform in SHI group which has beendeveloped to promote the evolution of the knowledge
base for making products or factories smart. The
development has been promoted to utilize rapidly
expanded information based on M2M/IoT, and the
purpose is both creating new value and strengthening
our brand, due to both accumulating and using dataof our products and factories. Currently, the number
of applications is over 20 and they have been used atcustomers or our factories. SHICuTe has a standard
infrastructure and software across the fog layer,
communication network layer and cloud layer, and so
we can create new applications more safely, early andcheaply. We introduce the functions and the features
first, and also examples of the achievements, andmoreover describe its future activities and prospects.

を説明し，今後の活動や展望について述べる。

１

まえがき

当社におけるICT/IoTの取組みは，2015年にまでさかのぼる。
当時，SHI-Gではデジタルデータ活用の遅れが課題となっており，機械とデジタルデータによるサービス化を進める必要があった。そこで技術本部，住友重機械ビジネスアソシエイ

1

動を開始した。その活動のなかで機能共通，データ集約，コストなどの観点から，SHI-G全体でデジタルデータを活用することができる共通基盤が必要と判断し，SHICuTeの開発に着手した。

２

SHICuTeの概要

ツ株式会社，株式会社ライトウェルが主体となり，M２M/

SHICuTeは，住友重機械の略称である「SHI」と「CuteIoTをベースに急激に進化している情報活用を推進し，当社（可愛い＝親しみ感，賢い，気が利く）」と「ICT」を合わせ工場および当社製品に関わるデータの蓄積と活用により新たた造語で「親しみがあり賢いSHI-GのICT/IoTプラットフォ

な価値創出とブランド構築を実現する（図１）
ことを目的に，ーム」という意味を持つ。ロゴに関しては，当社のコミュニ

商品や工場のスマート化に向けた知識ベースの進化を図る活ケーションマークが波をモチーフにしていることから，海洋＊ ICT 本部＊＊株式会社ライトウェル

住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム SHICuTe

一流品質
商品のスマート化
運転最適化

Industrial Internet

サ

予知

安定稼働

事後保全
監視

データ リモート
状況把握
蓄積
接続
電子
データ蓄積 IoT 取り組み
データ化
公表レベル

PC

合

品

統

タ Industrie4.0

ー

デ

質

診断

品質改善
要因分析

品質設計

クラウドシステム

顧客事務所

最適化

生産
最適化

顧客網
PC

閲覧VM

顧客VM

自社VM

標準的機能
可視化機能
データベース

製造データ統合

製造
機械

図２

クラウド層
通信層

SHI-G各工場
FOG
アプリ
データ

各種機械

図３

FOG

製造
機械

アプリ
データ

SHICuTeネットワーク構成図
Network structure of SHICuTe

データ収集・蓄積・管理，ログ管理，etc.
リソース管理，ユーザ管理，etc.

クラウドでも，オンプレミス
でも，選択可能閉域，
VPN，インターネット

工場環境（オンプレミス）
フォグ層

産業プロトコルDC

リモート環境・故障・予知，運転診断，操作支援，etc.
・リモート状態監視・メンテナンス，etc.
・閾値管理，簡易診断，etc.
・表，グラフ，地図，アラーム履歴，etc.

基盤（システム管理）

ゲートウェイPC

閉域網/専用線
顧客工場・現場

SHI-Gのスマート化の価値マップ
Value map for smartification in SHI-G

差別化機能

社内網

PC
専用線

自社価値 / 製品品質，サービス力

図１

顧客
SHI-G
サービスなど
外出先

SHI-G
各事業部

インターネットアプリ
工場稼働デー タ

計画保全

ー

デ

ス

ビ

ー

タ

品質
トレーサビリティ

アプリ
製品稼働デー タ

予防保全

合

統

インターネット（セキュア対策）

工場のスマート化

顧客価値

稼働
デー
タ統
合

運転診断

モバイル
端末

グローバルネットワーク

知識ベースの進化

・工場稼働状態，進捗監視・故障診断，予知・機械稼働条件管理

OPC-UA, MT-Connect, Euromap, Socket, FPTなど
・MES（製造実行システム）
連携
・工場自動化
デバイス層
・設備保全

SHICuTeシステム構成図
System structure of SHICuTe

生物でCuteなイメージを持つ「イルカ」を採用した。
SHICuTeは安全，安価，便利，早期構築，グローバルを目指したICT/IoTプラットフォームであり，現地側のフォグ，

ンにならないようにしている。

３

構成，機能

現地とクラウドを接続する通信，データを蓄積し処理するク

図２にSHICuTeのネットワーク構成図を，図３にラウドと広範囲にわたって整備された環境である。フォグ機

SHICuTeのシステム構成を示す。SHICuTeはクラウド層，器や通信網，クラウドなどのインフラを標準で備え，ソフト

フォグ層，通信層から成っている。

ウェア面では標準のミドルウェアやデータベースを持っておクラウド層では，UTM（統合脅威管理），WAF（WEB・アり，これらを土台とすることで安全，安価かつ早期にアプリ

プリケーション・ファイアウォール）やSOC（セキュリティ・ケーションを開発することができる。また，多数の便利な標

オペレーション・センター）によるセキュリティが整備され準機能をアプリケーションに組み込むことで利便性を高めてており，それぞれの条件に対応したネットワーク構成とアプいる。さらに，海外の顧客も多いことから，機器や通信を含

リケーションごとに分離されたVM（仮想マシン）が設置され

めグローバルに対応した整備を進めている。

ている。また，クラウドやクライアントの状態を監視するシSHICuTeは，SHI-G内のニーズをもとに作られているので ，

ステム管理やバックアップ機能なども整備されている。

SHI-Gの事業特性に適したものとなっている。たとえば，安フォグ層では，デバイス層からのデータ取得や，現地での全面においては，事業特性上，より高いセキュリティを求め処理および機器管理，クラウド層への通信管理を行っている。

られることから独自の閉域網を有し，通信不可の条件下ではまた，通信不可の条件下ではフォグ層でシステムが完結でき

現地のオンプレミス環境でも完結できるシステムを構築する

るように設計されている。

ことができる。コスト面においては，基盤環境の共用や各種通信層は，インターネット以外に独自の閉域網を有してお標準機能の適用で開発コストが抑えられ，ランニングコスト

り，顧客環境や当社工場から安全に通信できるという特長をもほかと比べて低く設定されていることで，事業部門が導入持つ。

しやすくなっている。また，SHICuTeはSHI-Gで内製化して図４に，SHICuTeの標準機能群を示す。ユーザ管理，ログ

おり，長期的な保守観点からも，いわゆるベンダーロックイ

管理，メール配信などシステム管理だけでなく棒グラフ，折住友重機械技報 No.209 20232

論文・報告scatter
Dashboard Dashboard
Setting
diagramscatterdiagram Line Graph

Box Plot

住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム SHICuTe

Box Plot Line Graph Line Graph Bar Graph Data Table

可視化, ダッシュボード, グラフ, 表, 帳票

Production Production Operation Operation First Pass
Man HourStatusStatus Set Results
Plan
Yield

Alarm

Alarm

Alarm
Setting

Alarm
Location

Alarm
List

DeleteDrill Down

DetailAttention

Fault

Quality
Check

Product
ResultProcess
Setting

Guidance

Map

Enlarge

Reduction

アラーム, アラーム発生個所, 復旧ガイド

Next

Back

Add

SearchSetting

SettingPrivilege

Mini
Windows Bookmark

Database

User
ManageUser
ManageUser View User View

Email
Notiﬁcation

Mail
Setting

Softwaredistribution

Privilege

Bookmark

SettingParameter Parameter
Setting
Setting

Download

Worker Access Log Access Log

各種マスター登録, ユーザ権限, 各種ログ

Setting

ReportArea

Factory

地図, 工場 位置, 工場

画面操作機能MasterValue
Registration Setting

Data
List

Quality
ManageDiagnosis Maintenance

生産状況, 品質管理, 操業管理, 保全 および 閾値管理

Alarm

Data
List

管理機能, メール配 信, ソフト配布, バージョン管理

VersionUploadLogoutCalendarRing
Calendar

カレンダー

Image
Capturing360
CameraCrane

画像, カメラ連携

Hydraulic
ShovelShip

対象機材

・ダッシュボード，各種グラフ，アラーム表示，各種設定や管理機能などの呼出し用アイコンを整備
・各種アイコンを画面より選択することで当該の機能へ画面遷移をスムーズに行う機能
図４

SHICuTe標準機能群
Common functions of SHICuTe

れ線グラフ，散布図などのグラフ作成機能やスプレッドシー

価かつ早期に構築し，そこに当社の各事業部門や技術研究所

ト，地図，カレンダー，レポートなどの便利機能も有していで開発した差別化機能を組み込むことで，新たな価値創出やる。このような機能の標準部品化は，SHI-G全体の共通性やブランド構築を可能としている。

流用性の程度に基づいて判断しつつ継続的に進めており，ア
プリケーション開発において，コストや開発期間の面で大きく貢献している。
図５に，SHICuTeを使った一般的なアプリケーションの機能やデータの流れを示す。
① 現地の製品に取り付けたセンサで収集したデータをフ
ォグ機器に伝送する。フォグ機器では必要に応じてデー
タの１次加工を行う。
② フォグ機器は，収集したデータをクラウド層にあるデ適用例

現在，SHICuTe上では20以上のアプリケーションが稼働しており，今後も増えることが予定されている。SHI-Gの製品を対象にした活用実績が多いが，主にサービス部門で活用できる遠隔支援システムや，当社工場における品質トレーサ
ビリティシステムなどの実績もある。
いくつかのアプリケーション事例を紹介する。
（1）射出成形機向け生産品質管理システム i-Connect（プラータストレージに送信する。このときの通信は他から分

スチック機械事業部）

離された独自の閉域網を使用して安全にデータ送信を行

https://i-connect.shi.co.jp/plastics/i-connect/う。

成形機と周辺機器・各種センサの情報を統合し，生産③ クラウド層に送られたデータは，この後の計算処理や現場のIoTを構築するコアアプリケーションである。成

表示処理などで扱いやすくなるようにデータ整形や構造

形セル全体の監視・管理機能を飛躍的に向上させ，よりハ化などの加工処理を行う。

イレベルでボーダレスな効率生産を実現した。iii-System④ クラウド内でデータによる計算処理や分析処理を実行（iキューブシステム）の生産品質管理システムをWeb化し，する。たとえば故障診断においては，分析により故障と当社の成形機以外との接続や周辺機の接続を可能とし，判断された場合は担当者にメール通知を行う。

統合的生産品質管理システムとしてバージョンアップし⑤

利用者はWEBブラウザを介して状況を確認する。画面はグラフや地図などの標準部品を用いて分かりやすくている。
（2）C F B ボイラ運転支援システム IZANA（エネルギー表現される。PCだけでなくスマートフォンやタブレッ

環境事業部）

ト端末でも確認でき，独自の閉域網を経由してアクセス

https://www.shi.co.jp/info/2021/6kgpsq000000lfy3.html

するので安全に通信が行われる。顧客向けのサービスの

循環流動層
（CFB）
ボイラを採用した発電設備のノウハ

場合，顧客と当社社員で遠隔的な情報共有により状況確

ウをベースに構築したAI（機械学習モデル）
が顧客のプラ

認ができ，メンテナンス・サポートに活用可能である。

ントの運転データを診断し，安定運用に関わるアドバイ⑥ クラウド内で計算処理された結果や蓄積したデータをスを提供することができる画期的なシステムである。脱レポートにして出力する。これらは，定期運用報告書や化石燃料やCO2排出削減を目指す顧客へのより充実した障害報告書，関係機関への提出書類などに活用することサービスの提供のみならず，今まで熟練したエンジニアができる。

を介していた運用のアドバイスをAIが代替することによこれらの標準環境のもとで，基本的なシステムを安全，安3

４

り，顧客の業務効率の改善を図るというこれまでのサー
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告現地 / 工場①データ収集，
１次加工
デバイス

センサ

②クラウドへ
データ送信

フォグ機器

住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム SHICuTe

クラウド

SHI

③データ加工④計算，分析処理

データベース

VM

現地ユーザ⑤メーカーと共有，支援⑤WEB ブラウザで確認

閉域網

閉域網

事務所 / 出先

SHI 社員
閲覧端末

閲覧端末
ユーザ
帳票
⑥レポート出力

図５

アプリケーション適用例
Example of application using SHICuTe

ビスビジネスのモデルを変えるシステムであり，新たなから離れた場所からでもリアルタイムで情報共有が図れるよ

プラントビジネスを展開するためのツールとして進化をうになってきた。

続けている。
（3）運搬荷役機械統合型遠隔監視システム SIRMS（住友重

当社では，SDGsに貢献するという観点から，手作業や目視などによるヒューマンエラーの削減などを目的として作業

機械搬送システム株式会社）

軽減や自動化を進めており，機械と人の両方に優しいシステ

https://www1.mlit.go.jp/common/001397712.pdf

ムを構築している。また，稼働機械から得られるデータを設

リモートによるリアルタイムなデータ収集と複数同時計部門や製造部門へフィードバックし，製品ライフサイクル

アクセスができ，操業管理支援や保守管理支援の仕組みにアナリティクスサイクルを組み込むことで，各種社会課題を備えており，現場の実務結果の出力および履歴の蓄積に対してより良い製品になっていくことが期待される。

ができるシステムである。また，クラウドネットワーク

SHICuteはこれらを担っていくデジタルデータ活用の基盤の活用により，いち早く顧客の現場運営などのサポートとして位置づけされており，各部門内にとどまらずSHI-G全情報を把握することができ，迅速なトラブル復旧が可能

体で活用されることを目指している。開発メンバーは定期的である。

に事業部門を訪問し，要望や議論を進めることでシステム開（4）船舶監視システム AVEDAS（住友重機械マリンエンジ

発および拡張を実施してきた。これらの活動はまだ道半ばでニアリング株式会社）

あり，今後も継続してICT/IoTの発展に向けてSHICuTeの活https://www.shi.co.jp/info/2022/6kgpsq000000ln8s.html

用およびビジネス化を進めながらアプリケーションの開発を

CO2排出量などの国際規制に対応する燃費監視・疲労実施していく。当社は数十の事業部門や関係会社を有し，多解析機能を搭載し，船舶とクラウド間を接続してリモー

種多様な機種を取り扱っているが，現状ICT/IoT化が難しい

トで航路や状況監視ができるシステムである。

部門に対しても使いやすさやコストなど導入ハードルを改善（5）建設現場での活用事例 小田島組向け現場安全 管理シス
テム（技術研究所）
https://www.shi.co.jp/info/2021/6kgpsq000000li2h.html
油圧ショベルの操縦室内や機械周辺の全方位映像，オ
ペレータ心拍，各種機械データなど建設現場のさまざまして，SHICuTeによるアプリケーション展開を進めていく。

６

むすび（1）SHICuTeは，SHI-GのICT/IoTの共通基盤として開発されたプラットフォームである。

な情報を常時SHICuTeへ送信することで一括管理・共有（2）SHICuTeは，独自の閉域通信網やクラウド，多数の標できる遠隔監視システムを小田島組と共同で開発した。

準機能などを有し安全，安価かつ早期にアプリケーショ

これにより，ヒヤリハットや不安全行動の動画とデータンを構築できる。

を記録することができ，実現場で活用できるソリューシ（3）現在，SHI-G内で20以上のSHICuTeを使ったアプリケ

ョンの提案が可能となった。また，蓄積されたデータをーションがあり，今後も増えることが予定している。

利用して機械との接触事故が起こりやすい作業を特定し（4）当社工場および当社製品に関わるデータの蓄積と活用たり，熟練者と初心者の技量を定量評価する機能などをで新たな価値創出とブランド構築を実現すべく，今後も構築することで機械操作の早期習熟度向上や事故のリス

SHI-G内で推進・普及活動を実施していく。

ク軽減が期待できる。

５

今後の活動

これまでは，サービス業務における調整および確認作業は「現地に赴く」が中心であったが，IoTの導入により，現地※「SHICuTe」，「i-Connect」，「iii-System」，「i キューブシステム」および「IZANA」は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。
「SIRMS」は，住友重機械搬送システム株式会社の登録商標です。
「AVEDAS」は，住友重機械マリンエンジニアリング株式会社の登録商標です。

住友重機械技報 No.209 2023

4

ICT・DX特集

論文・報告

建設 DXの実現に寄与する油圧ショベルのリモートモニタリングシステム開発

建設ＤＸの実現に寄与する油圧ショベルのリモートモニタリングシステム開発
Development of Remote Monitoring System for Hydraulic Excavators for Purpose of Realizing Construction DX
●因

藤

雅

Masahito INDOH

人＊

データ可視化システム

データ収集システム
通信機器
スマートウォッチ

慣性センサ

油圧ショベル
前方カメラ

キャブカメラPowered by

油圧ショベルのリモートモニタリングシステム
The remote monitoring system for hydraulic excavators

油圧ショベルのユーザである建設業界では労働力不足 ，労働災害の多さ，生産効率の低さが長年の問題となっている。これを解決すべく，労働環境改善とワーク
エンゲージメントの向上を狙いとした建設DX（Digital
Transfomation）に注目が集まっている。しかし，その実現には建設業界が直面しているリアルな課題に対する理解と，実現場の多種多様なデータが容易に集まる仕組みが必要であり，またこのデータを定量的に分析した結果を相互共有できるシステムが必須となる。
本報では，油圧ショベルと周辺環境のデータを収集して利活用するリモートモニタリングシステムの全体構成と，ユーザとともに取り組んだ実証試験で収集したデータを分析・活用した事例を報告する。

１

まえがき

ータ，いわゆるビッグデータが必要となる。その実現には，ユーザに新たな価値体験を与えながらデータ収集と購買動機

昨今，多くの産業分野でDXによる業務改善システムの必を同時に満たす，ダブルハーベスト構造をいかに構築するか要性が叫ばれている。特に建設業界では，就労環境イメージが重要といわれている⑵。しかしながら，図１に示すようにからの労働力不足，労働災害の多さおよび生産効率の低さがＢtoＢビジネスでの価値創造ループは，ユーザがどのような長年問題となっており，労働環境の改善やワークエンゲージ

手順で業務を行っているかを正確に知る術がなく，具体的なメントを高めることを目的とした建設DXに注目が集まって価値体験の設定や，データ収集のメリットを付与することがいる⑴。

困難で，効果的なダブルハーベスト構造を構築することが難DXの実現には高度なAIが必須だが，AIには多種多様なデ
5

The Construction industry, being one of the usersof hydraulic excavators, has been facing longstanding challenges such as labor shortage, frequent
occupational injuries, and improvement in production
efficiency. To solve these problems, construction DX(digital transformation), which aims to improve theworkplace environment and work engagement, is drewattention to. However, in order to realize construction
DX, it’s required to understand the real issues facing by
the construction industry, and to construct both a simple
mechanism for collecting various data from construction
sites easily and a system for sharing quantitative
analysis results of collected data. This report describes
the overall structure of the remote monitoring systemon which is utilizes collected data of excavator andsurrounding environment, an example of analyzing andutilizing the data collected from the demonstration test
that had been collaborated with our users.

＊技術本部

しい。
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告分建設DXの実現に寄与する油圧ショベルのリモートモニタリングシステム開発析購入ループが見えにくい

データ
仮

設

説

当

ユーザ

社

ICT を活用し新たな顧客体験・安全性
・省エネルギー
・生産性
を与えたい

計

機

械

使い方，使う環境，ほかの機械状況，教育，安全管理‥‥

開

図１

発

試

験

GAP

用

機械メーカーがDXを実現する難しさ
Difficulty for machine manufacturers to realize DX

データ収集システムの基本仕様
Basic specifications of data collection system

表１

利

機械信号
追加センサ

ベルに標準搭載されている３つのカメラに前方カメラとオペ

機械位置，加速度，角速度

レータ状況を観察するキャブ内カメラを加えた合計５つのカオペーレータ心拍キャブ内カメラ

データ伝送とストレージとができる。映像は，機械周辺360 °を網羅すべく油圧ショ

操作量，エンジン，油圧などの機械情報

車両周辺 ×４（うち３カメラは標準）

映像ータが装着するスマートウォッチにより心拍数を収集するこメラからの信号を同時に記録することができる。また，USBなどの汎用インターフェースの入出力やセンサネットワーク

LTE通信で常時アップロード

用無線通信機能を備え，ユーザの要求に応じたセンサ追加の

通信不可時は約20 GB蓄積可能

拡張性を担保している。記録された信号と映像は，LTE回線を使用し，常時SHICuTeへ送信される。車両が通信不可能地帯に侵入した場合には，20 GBまでは本体ストレージに保存

そこで当社は，多種多様なデータを容易に収集し，定量的され，通信可能になれば自動で送信が開始される。データ伝に分析した結果を相互で共有できるリモートモニタリングシ

送は，将来高度な分析を行うことを前提とし，平均値などのステムの開発に取り組んだ。この取組みでは，ユーザには直情報圧縮は行わず，最大10 msサンプリングの高密度で行っ

観的に分かりづらい機械信号だけでなく，キャブ内外や定点ている。

の映像など多彩な情報が収集できるシステムと，収集された

油圧ショベルは複数のオペレータが共有することが多く，データを閲覧するアプリケーションを住友重機械グループ共

電子機械に対する知識に個人差があることから，データ収集

通基盤プラットフォーム「SHICuTe」⑶ 上に作成することで ，に特別な作業を要求しないよう配慮しなければならない。本

発生している問題とデータの共有をリアルタイムに行うことシステムでは，キーオン/キーオフで自動収集が開始/完了すを可能とした。

るよう構成されており，オペレータは特別な操作をする必要

このリモートモニタリングシステムでは，データと映像をがない。このことに加え，データ収集が行われていることを使った客観的なコミュニケーションを行うことで，実業務の特別意識せず通常業務と同様に油圧ショベルを運用すること「リアルな困りごと」と「リアルなデータ」を同時に得るとができるので自然な作業データが入手できる。

いった当社の価値ループと「離れた場所からの作業進捗や業

油圧ショベルからのデータ収集のほか，地上作業員の位置

務状況確認」「定期的な巡回視察の時間短縮」「実映像を使っと心拍，定点に設置した全方位カメラの映像や気温，湿度，

た具体的な安全教育」といったユーザの価値ループの双方を騒音などの環境情報を伝送するシステムを作成して機械，人 ，同時に満たすことを狙いとしている。

現場をトータルに管理できるようにしている。

２
2.1

リモートモニタリングシステムの構成
データ収集システム

2.2

データ可視化システム

図２に，SHICuTeで作成した可視化システムのトップ画面を示す。画面左にある作業内容記入欄は，実際に使われてい表１に，データ収集システムの基本仕様を示す。本システ

た管理表を参考に作成している。その日に実施する作業内容

ムは，既存の油圧ショベルに取り付けられるように構成されのほか広さ，地質，架空線や埋没物の有無などの注意すべきており操作量，エンジン，油圧などの機械信号に加えて機械

現場状況，オペレータ名，地上作業員名，実施する安全対策

位置，加速度，角速度を計測する慣性センサを備え，オペレなどを入力し，共有することができる。画面右の稼働状況表
住友重機械技報 No.209 20236

論文・報告建設DXの実現に寄与する油圧ショベルのリモートモニタリングシステム開発

実証試験現場例
Example of demonstration test site

図４

図２

データ可視化システムのトップ画面
Top screen of data visualization system（a）機械詳細表示画面

図３

データ可視化システムの詳細表示画面
Detail screen of data visualization system

示部では，機械が稼働した位置をヒートマップで表示し，併作された表示では，小さな画面で使用することが煩わしいこせて指定のスマートフォンを所持している地上作業員の位置とから，スマートフォン専用画面を表示する仕組みも構築しも表示するので，人と機械の作業領域が重なっている場合にている。

は一目で注意喚起を行うことができる。
マップ上に配置された各種アイコンをクリックすると図３

３

機械学習によるデータ分析効率化のような詳細表示画面に遷移する。機械詳細表示画面には映データ分析を正確に行うには，取得したデータが「いつ・像表示部とデータ表示部があり，映像と信号を併せて見るこ

どこで・何を」したなど，データが生成されたときの状況をとで総合的な判断を行うことができる。映像表示部は，周辺正確に把握しなければならない。特に「何を」したかのデー

映像とキャブ内映像を切り替えて表示することができ，必要

タは，機械の使われ方を把握するうえで非常に重要なファクに応じて映像のダウンロードも可能である。データ表示部にターとなるが，センサ単体で把握することができない。さらは稼働情報，オペレータ心拍，機械データが表示されるが，に，工期中のデータは機械を使用する限り毎日増加していく

信号情報がそのまま表示されるのではなく燃費，振動レベル ，ので，大量のデータを効率良く分析する手段が必要となる。

操作状況など，ユーザでも直観的に分かるように要約された

この取組みでは，油圧ショベルの代表的作業である土砂ハ形式で表示される。定点カメラを選択した場合，全方位カメ

ンドリングのほか，整形・均し，吊り作業，移動，その他のラで定期的に記録された画像と併設した環境センサにより，５つの作業分類を定義し，機械学習により自動でデータ分類

その場所の温度，湿度，騒音，熱中症指数などが表示され，を行う作業分類システムを作成し，分析の効率化を図った。

現場がどのように進捗し，どのようなリスクが潜んでいるかをリモートで確認できる。

7（ b）定点カメラ映像表示画面

４

実現場での利用と反響

実際の現場では，パソコンやタブレットなどの大型画面機

株式会社小田島組（岩手県北上市）の協力により，2020年11

器ではなく，スマートフォンのみを使用していることも多い 。

月から2021年５月まで，本システムを搭載した油圧ショベル

スマートフォンからアクセスした場合，大型画面用として制の実証試験を行った。図４に，期間中の工事現場の一例を示
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告建設DXの実現に寄与する油圧ショベルのリモートモニタリングシステム開発

作業比率

高負荷作業

2020 年11月２週目

11月３週目土砂ハンドリング11月４週目整形・均し

地上作業者なし

12 月１週目

吊り作業

12 月２週目

移動

その他

地上作業者

図６

図５

CSPI-EXPO2022展示の様子
Photo of CSPI-EXPO2022 exhibition

作業内容推移と環境変化
Transition of work contents and changes in environment

す。この現場では油圧ショベルを，切り出し，整形，残土処理，排水機構設置などで使用しているが，工程の進捗により地形の変化，トラックや転圧機械などとの連携，人の接近といった注意すべきポイントも大きく変化していく。

紹介と将来展開のプレゼンテーションを行った
（図６）
。

５

むすび

（1）実現場で使用される機械データや映像をリアルタイム

図５に，機械学習による自動作業分類システムで作成したに収集できるシステムを作成した。

作業内容の推移と環境変化（2020年11〜12月）を示す。初週（2）ユーザの業務に合わせたソフトウェアを作成することは切り出された残土処理を行っているので，土砂ハンドリン

で，実業務中に何を意識しているかを知ることができた。

グや整形・均し作業が多く，工期が進むと整形された場所に（3）データを機械学習で効率良く分析し，映像などの客観U字溝を設置していく吊り作業へ変化していくことが一目でデータと照合することで，注意が必要な作業やヒヤリハ

分かる。また，このときそれぞれの周辺動画を確認すると，ットなど新たな気付きをユーザと共有することができた。

序盤には周辺形状が複雑で人の出入りはほとんどないが，足（4）データ収集と顧客価値のダブルハーベスト構造の基盤を構築できた。

場が悪く出力が高い作業であることから，機械が不安定となり機械の転倒や転落に気を付けなければならない。一方，吊（5）CSPI-EXPO2022（2022年５月25～27日）の住友建機ブースにてシステムと将来展開の展示を行った。

り作業を行う後半には機械設置面は整地され，出力が小さい作業となり振動は少なくなるが，玉掛やコンパクタ作業者な

今後は，データ収集を拡大しビッグデータを効率的に活用どが頻繁に機械に接近するようになり，オペレータは人の接することで，より人間の感覚に近い高度なAIを開発し，建設

近に気を付けなければならない。

機械ユーザに新たな価値体験を与えていく所存である。

このような作業内容の変化と，危険な状況への対応をベテ

最後に，本開発を行うに当たり，データ収集にご協力いた

ランのオペレータは当たり前に認識しているが，経験が浅い

だいた株式会社小田島組小田島直樹社長，ならびに小田島組

オペレータの場合，危険な作業やポイントを認識していない

社員の皆様に心より感謝を申し上げる。

ことが多い。これは，データと動画をもとにケーススタディを行い，客観的な指導をすることで経験を補うことができる 。
実証試験に協力いただき，より詳細なデータ分析結果とヒ
ヤリハット動画を共有している小田島組の社長は，「このようなシステムは，あるだけで安全意識の高まりが期待できる 。

（参考文献）(1)

インフラ分野のDXアクションプラン, 国土交通省, 2022年３月, p. 3．

(2)

堀田創, 尾原和啓, ダブルハーベスト, ダイヤモンド社, 2021年４月13日, p. 27.
(3)

住友重機械グループ共通基盤プラットフォーム「SHICuTe」の 開発

監視システムに関しては『見られている』というネガティブ

および建設現場での活用事例の紹介,な印象がつきまとうが，実際に事故が発生したときにはオペ

https://www.shi.co.jp/info/2021/6kgpsq000000li2h.html

レータの正当性の証明にもなり，安心して仕事ができるという側面もある。また，安全だけではなく技量の定量化や点数化ができれば，仕事がゲームのように変化してワークエンゲ
ージメントが高まるのではないか」とコメントしている。
本システムの将来構想に関しては，CSPI - EXPO2022

2022年３月17日.
CSPI-EXPO 建設・測量生産性向上展 ご来場御礼,(4)https://www.sumitomokenki.co.jp/cspi-expo2022/
2022年5月27日.
※「SHICuTe」は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

⑷（2022年５月25～27日）の住友建機ブースにおいて実証試験と建設 DXへ向けた取り組みを加速させるべく，システムの住友重機械技報 No.209 2023

8

ICT・DX特集

論文・報告

PET 診断用サイクロトロン向け遠隔監視システム

PET診断用サイクロトロン向け遠隔監視システム
Remote Monitoring System for PET Cyclotron
●白

澤

克

年＊

Katsutoshi SHIRASAWA

施設

SHI-ICTプライベートクラウド
サイクロトロン
各種
計測 可視化 加工
データ データ データ マスタ

FOG Server

閉域網

※開発中

FDG合成装置

SHIネットから
データ閲覧
SHI 技術者

図１

システム概略図
Cyclotron remote monitoring system

当社は，PET（Positron Emission Tomography）
診断用
サイクロトロンを病院やデリバリー施設に納入している。
サイクロトロンの稼働率向上，メンテナンス効率化を目的として，遠隔監視システムを開発した。運転データが自動的にクラウドサーバに送信され，技術者はセキュリ
ティが確保された端末から閲覧することが可能である。
また，異常なデータを検知した場合には，電子メールにて通知する機能も実装されている。

１

まえがき

を抑え，導入が容易なシステムとした。また，医療機関で使用されるシステムであることから，サイバーセキュリティ対

がん診断用として広く認知されているPET（Positron

策についても対応可能な設計となっている。本システムの導Emission Tomography：陽電子放射断層撮影）システムは，入により，運転データのリアルタイム閲覧が可能となってお2002年の保険適用を受けて全国各地の医療機関に導入されてり，迅速かつ確実な保守作業やトラブル対応を補助している。

いる。当社ではPET診断用サイクロトロンCYPRISシリーズ

基本的なデータ収集・閲覧システムについては開発が完了

を国内外に200台以上納入している。当社のサイクロトロン
国内シェアは70％以上であり，海外でも中国を中心に90台以上が納入されている。近年IoT（Internet of Things）
技術の広9

Sumitomo Heavy Industries, Ltd. supplies PET(Positron Emission Tomography) cyclotrons tohospitals and radiopharmaceuticals companies.
We developed a remote monitoring system forthe cyclotrons to improve operational efficiency.
Operational data is automatically sent to a cloudserver. Thus, engineers are able to confirm thecyclotron status from secure terminals. In addition, thissystem provides anomaly detection that notify users
by e-mail.

し，国内施設で運用を開始している。

２

PET 診断用サイクロトロン

まりにより，顧客からの遠隔監視・保守への要求は年々高まPETシステムでは，半減期が２～110分という短半減期のっており，装置稼働率の向上やカスタマーサポート部門におトレーサー（11C，13N，15O，18F）が使用される。最も一般

けるメンテナンス業務の効率化を目的として遠隔監視システ的な薬剤としては放射性フッ素（18F）で標識したFDG(Fluoro

ムを開発した（図１）。開発に当たっては住友重機械グループ

Deoxy Glucose：フルオロデオキシグルコース）が用いられる。

共通基盤プラットフォームSHICuTeを基盤とし，運用コスト

FDGは，18Fで目印を付けたブドウ糖である。がん細胞が正＊産業機器事業部

住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告PET診断用サイクロトロン向け遠隔監視システム

高周波導入口

真空箱
真空ポンプ
電磁石
（コイル）

ターゲット

図２

HM-12SPC サイクロトロンの構造
HM-12SPC cyclotron

常細胞よりもブドウ糖代謝が活発であることを利用し，その

2.3

ターゲット

ブドウ糖の集積をPETスキャナで画像化する。トレーサーとPET診断に一般的に使用されるFDGの生成では，ターゲして使用される元素の製造には，10～18 MeVの陽子と８MeV

ット材料として18Oの水が用いられ，１〜２g 程度のターゲ

前後の重陽子が用いられる。サイクロトロンは小型であってット水に１kW以上ものビームを照射する必要がある。ターも比較的高エネルギーの粒子を加速できることから，病院内

ゲット容器は高エネルギーのビーム照射に耐えられるようにに設置することが可能な装置となっている。

熱伝導率の良い材料が使用されている。また，高温になってサイクロトロンは磁場を発生する電磁石と加速電極から構もターゲット水が沸騰しないように30～40気圧まで加圧され成される。図２に，HM-12SPCサイクロトロンの外観図を示る。真空とターゲット水は２重の薄い金属フォイルで仕切らす。粒子の通る所は真空でなければならないので，加速電極

れているが，まれにフォイルバーストと呼ばれる故障が発生

全体は真空箱の中に設置される。加速粒子はサイクロトロン

し，復旧に時間を要することから重要な監視項目とされていの中心部に置かれたイオン源でつくられる。電磁石により水る。

平方向に磁場が生成され，加速された粒子は磁場により垂直

2.4

面内でらせん軌道をとり，ターゲットに到達する⑴。

真空システムイオン源から引き出された負イオンは高周波加速電極によ当社では，CYPRISシリーズとしてHM-10，12，18，20のって所定のエネルギーまで加速され，フォイルストリッパー

サイクロトロンをラインアップし，放射性薬剤のデリバリー

で正イオンに変換後ターゲットに照射される。この過程はす

施設や院内製造向けに販売を行っている。次にサイクロトロ

べて真空容器の中で行われる。真空度が悪化すると，残留ガンの各構成要素について，保守およびメンテナンスの観点か

スとの衝突により加速途中でビームが失われてしまうことから記述する。

ら，常に良い真空を保つ必要がある。真空系は24時間稼働し2.1ているが，予期せぬ停電などで真空ポンプが停止し真空度のイオン源

主にPIG型イオン源が使用されており，円筒状のアノード悪化が継続した場合，サイクロトロンの稼働に影響が出る。

の両端にカソードを配置し，軸方向に磁場を加えた構造を持

瞬時電圧降下の場合は，基本的に自動復帰する仕組みとなっつ。内部に水素ガスを導入し，カソードにアーク電圧を印加ている。

するとカソードから熱電子が放出され，水素ガス分子に衝突
しアノード内部でプラズマが発生する。プラズマの一部は引出し電極により引き出され，加速電極により加速される。ア
ノードは消耗品となっており，定期的に交換が必要である。
2.2

高周波系

３
3.1

遠隔監視システム
システムの概略（図１）

サイクロトロンの運転データはFOGサーバを通じてクラウドサーバに送信される。FOGサーバには手のひらサイズの小真空箱の中に設置された加速電極は，真空管または半導体型コンピュータを使用しており，設置スペースによる制限をアンプで増幅された高周波電圧（10 MHz，30～50 kV）
が印加

少なくしている。データの送信には携帯電話回線を使用するされる。空間的制約により電界が発生するギャップは狭くなことが可能で，専用線などを敷設する費用を抑えている。まっており，運転初期または真空箱を大気開放するようなメンた回線はすべて閉域網となっており，外部からのアクセスを

テナンス直後は放電などが発生することがある。

制限している。
住友重機械技報 No.209 202310

論文・報告図４

図３

トレンドグラフ
Trend Graph view

施設の稼動状況監視画面
Operation status view

クラウドサーバ上では運転データの加工とデータベース登録が行われる。権限を与えられた当社の技術者（カスタマー
サポート部員，設計部員）はセキュリティが担保された社内

レンドグラフの例を示す。グラフ形式，表示する項目，
期間などは任意に設定することが可能となっている。
（3）部品の保守・ライフタイム管理機能

ネットワークに接続された端末からのみデータを閲覧するこ装置で使用している消耗部品の使用実績データを蓄積とが可能である。Webブラウザを使用してシステムにログイ

して表示する。使用率を設定することによってアラームンした後，目的とするデータにアクセスする。クラウドシス

表示する機能となっており，確実な部品交換を補助するテムの開発には，SHICuTeを使用した。標準部品化された機機能となっている。

能を利用することにより，コストダウンと開発期間の短縮を（4）上下限値監視機能
個別の数値データに対して上下限値を設定して，超え

図った。
3.2

遠隔監視システムの主な機能（1）稼働状況監視画面
各施設のサイクロトロンの運転状況が一目で確認できるページとなっている。図３に，画面例を示す。画面にた場合には登録している電子メールアドレスにメールを発報する。
（5）管理図機能
図５に，管理図を示す。サイクロトロン運転中の各デは次の①〜⑤の情報が表示される。

ータが自動的に管理値として取得・保存される。上方管① 稼働推移グラフ

理限界と下方管理限界を設定することが可能で，限界を１日の稼働ステータスを表示する。稼働ステータス
は停止中，待機中，運転中，照射中，エラー発生中に分類される。
② ステータス割合
１日に対する稼働ステータスの時間割合が円グラフで表示される。
③ トレンドグラフ
サイクロトロン真空箱の真空度など常時監視が必要なデータがグラフ表示される。
④ イベント一覧
操作履歴などのイベント情報の一覧が表示される。
⑤

超えた場合にはメールを発報する。
（6）セキュリティ
クラウドへのデータ送信は閉域網を使用している。
データへのアクセスは，セキュリティが担保された社内
ネットワークからのみ可能となっている。
（7）ユーザ管理
ユーザごとにデータの閲覧や編集について権限を設定することが可能となっている。
（8）保守点検システム
サイクロトロンの保守管理を担っている住重加速器 サービス株式会社により，点検サービスの作業効率化およアラーム発生情報

び作業精度改善を目的としたサービスも同じプラットフ

アラームの発生情報の一覧が表示される。

ォーム上に実装されている。アフターサービス業務にお（2）データの蓄積および可視化機能

11

PET診断用サイクロトロン向け遠隔監視システム

いては点検漏れ，記入漏れ，発注漏れなどをなくそうと装置からの運転データを蓄積し，グラフなどで可視化することで作業者の負担が大きくなっている。これらのが可能である。データの表示形式はテキスト，折れ線グ問題を解決すべく，サービス業務フローを整理して転記

ラフ・箱ひげ図，散布図が選択できる。また csv 形式でなどの作業は可能な限り廃止し，基準値を用いた動作確

ダウンロードすることも可能となっている。図４に，ト認作業に関しては，システムによる自動チェック機能を
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告図５

管理図
Control chart view

実装している。人手による官能的な検査結果入力についても，省力化と誤記入防止を目的として，現場での制約も踏まえつつ可能な限り自動化を目指したシステムとな

商品とサービスの差別化を図っていきたい。

６

むすびっており，報告書の作成から承認まで，本システム上で（1）メンテナンス作業の効率化と装置の安定稼働を目的と完結させることができる。なお，作業現場は端末がオフして PET 用サイクロトロン向け遠隔監視システムを構

ラインとなる環境も多いことから，オフライン時に入力

築し，運用中である。

された情報も，通信可能環境移行時に自動で更新される（2）クラウドシステムは，住友重機械グループ共通基盤プ
ラットフォーム SHICuTe をベースに短期間・低コスト機能が実装されている。

４

PET診断用サイクロトロン向け遠隔監視システム

導入の効果で開発された。
（3）定期的なメンテナンスだけではなく予期しない地震，

本システムでは，遠隔にて容易にデータを取得できること

停電発生時の装置状態確認，アラーム発生時の運転デー

により，トラブル発生時の装置状態の確認が迅速に行えるな

タ確認にも効果を上げている。

どの効果が出てきている。現地（カスタマーサポート部員）と（4）保守点検システムも遠隔監視システムと同じプラット工場（設計部員）の情報共有もリアルタイムのデータが使用でフォーム上に構築しており，作業効率化に寄与している。

きることから確実性が向上している。予期しない地震や停電発生時における状態確認も現地に赴く必要がなく，移動コス（参考文献）

トおよび対応時間の削減に寄与している。客先への説明も数(1)

値データを使用したグラフなどを用いることで理解を得ることができ，安心感を与えられるといった効果が報告されている。また，加速電極の放電多発時に，遠隔より運転支援を行

熊田幸生, PET用小型サイクロトロンの開発, 加速 器, Vol.2, No.2,

2005 (191-196)※「CYPRIS」および「SHICuTe」は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

っている事例もある。

５

今後の展望

当社では，放射性薬剤の合成装置などの機器も販売しており，それらの装置にも遠隔監視システムを展開すべく開発を進めている。また，陽子線治療システム，BNCT治療システ
ムもPETシステムと同様にサイクロトロンからの陽子線ビー
ムをベースとしたシステムとなっており，本システムを展開していく予定である。
遠隔監視システムに蓄積された運転データと当社の長年にわたる加速器技術を組み合わせた故障予知など，さらなる機能開発も進めている。稼働装置から得られるリアルタイムデ
ータを保守作業だけではなく製品設計にフィードバックし，
住友重機械技報 No.209 2023

12

ICT・DX特集

論文・報告

統合型遠隔監視システム SIRMS

統合型遠隔監視システム SIRMS
SHI-MH Integrated Remote Monitoring System
●森

真

史＊

Masafumi MORI

青

野

洋

Hiroki AONO

己＊

伊

藤

義

Yoshikazu ITO

和＊SIRMSリアルタイム状態監視画面
Real-time status monitoring screen of SIRMS

住友重機械搬送システム株式会社（略称：SHI - MH）
は，統合型遠隔監視システムとしてSIRMS（SHI - MH
Integrated Remote Monitoring System）
を開発し市場投入した。
従来は必要時に都度接続であったが，SIRMSではクラウドを利用した常時接続を行っている。これにより，顧客ニーズにリアルタイムに対応できるだけでなく，これまでは不可能であった客先での操業管理への適用も可能となった。
本システムは，すでに一部の顧客が利用しており，さらなる課題やニーズを抽出し日々改善を行っている。
また，今後は映像などを組み合わせた安全監視や，蓄Sumitomo Heavy Industries Material Handling Co.,
Ltd. (SHI-MH) has developed and launched SIRMS,
SHI - MH Integrated Remote Monitoring System.
The system uses a cloud service, which is always
connected to the cranes, instead of legacy connection
to connect each time in need. Therefore, this system
can apply to not only real-time customer needs, butalso crane operation management. which had been
impossible at customer’s for a long time. The systemalready has been operating for some customer, and weare improving the system for new issues and needs.
The system will have been continuously improved
to add new functions such as safety monitoring withcamera, and new valuable function uses AI and big
data, in the near future.

積されたデータによるAIなどを利用した新たな付加価値を提供すべく継続的に機能強化を図っていく。

１

まえがき

住友重機械搬送システムは，各種運搬荷役機械のリアルタ

２
2.1

開発の背景
従来の遠隔監視システム

イム監視と故障診断・復旧支援から保守・操業管理支援に至2000年に遠隔監視システムを開発し，上市した。図１に，る統合型の遠隔監視システムとしてSIRMSを開発し，市場

従来の遠隔監視システムを示す。従来のシステムは，専用回投入した。本システムは顧客の工場拠点をカバーリングして線を介して住友重機械搬送システムからクレーンの制御装置いるので，顧客の保守戦略や拠点間の物流管理に活用でき，に直接回線接続するもので，次の機能を有している。

製品信頼性の確保と生産性の向上に貢献することができる。

・突発故障時にクレーン制御装置の動作状況をモニタし，復旧を支援する。

13＊住友重機械搬送システム株式会社

住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告A工場①突発故障対応
故障発生時に制御状態をモニタし復旧支援
制御装置

SHI-MH
クラウド DB①②予防保全対応
毎月 稼働データを
ダウンロード報告書の活用が限定的

毎月 or 半年ごとに報告書を提出

保全担当者

統合型遠隔監視システム SIRMS

報告書
個別クレーンごとに報告書を作成③

直接，MH からクレーンにアクセスしてデータを入手・編集・報告

図１

図２

Win-Win

MTBF 向上
設備の予防保全
・保守計画支援・定期点検支援
生産効率向上運転/作業ロス削減
・状態監視
・操業管理/日報
安全監視

サービス
効率向上

顧客満足度レベル

生産性向上

③
顧客事務所

SHI- MH従来の遠隔監視システム
Conventional remote monitoring system

（顧客）

②

（SHI-MH）
一流商品化

製品信頼性向上
MTTR低減トラブル早期復旧
製品設計・寿命改善
・故障復旧ガイド・稼働率/故障率データ
・トラブル通報・各種動作回数/時間データ
故障診断
搬送能力監視・トレースバック機能 ・状態監視
・故障履歴
・稼働履歴
・各種稼働履歴
問題解決能力向上
未然防止
・トレースバック機能
・保守計画支援・故障履歴
・磨耗消耗品予知
・稼働履歴
予兆管理

クラウドネットワークによる情報共有
Information sharing with Cloud Network

事業責任
顧客 トラブル
責任 復旧

故障
診断

製品 不具合 トラブル
責任 対応 履歴・検索
責任
区分

突発
対応

予兆
管理

操業
管理

安全
監視

操業支援
技術 KH

定期
点検

保全
履歴

生産
効率

サービス提案
技術 KH

予防
保全

状態
監視

稼働
履歴

品質改善
開発技術

事後保全 予防保全 操業監視 オペレーション
当社便益
支援
機能
機能
機能

実施 → 蓄積 → 参照 → 監視 → 学習
SIRMS の適用レベル
図３

SIRMSによる価値連鎖（Win-Winモデル）
Value chain with SIRMS

図４システムにおいてもいち早く情報を把握することができ，・稼動情報を月ごとに集計・編集し，報告書を作成して予トラブルを迅速に復旧する。

防保全に活用する。
ただし，記憶容量や通信速度の制限により，その機能は限定的であった。
2.2

新方式遠隔監視システムの開発コンセプト

従来方式の遠隔監視システムでは，月次報告という住友重
機械搬送システムからの定期的な情報提供であることから，
リアルタイム性に欠けるという問題があった。
そこで，新方式のシステムでは，クレーンと地上事務所を
クラウドを介して通信回線で結び，リアルタイムな情報共有

顧客期待機能のベクトル整理と当社の便益
Vector arrangement for function customer needs and our benefit

2.3

統合型遠隔監視システムによる価値連鎖

DX化によるサービスレスポンスの向上は，顧客の設備における生産性向上に貢献すると同時に，住友重機械搬送シス
テムにとっても製品の信頼性を高めるWin-Winの価値連鎖が
期待できる
（図３）
。

３
3.1

開発ストーリー市場調査を可能とした。図２に，クラウドネットワークによる情報共

まずはじめに，従来方式の遠隔監視システムを導入してい有を示し，その効用を図中の①～③と対応させて紹介する。

る既納顧客を中心に，造船業界24工場（74人）
から必要機能や① クレーン上の各種センサのデータおよびGPSの位置情

新たに期待する機能についてヒアリングを実施した。その結報をクラウド（SHICuTe：住友重機械グループ共通基盤

果の主項目要約および個別要求事項を整理し，図４のようにプラットフォーム）に上げ，リモートによるリアルタイ

仮説を立てた。

ムなデータ収集と複数同時アクセスを可能にする。

その結果，不具合などの事後保全から予兆管理などの予防② 保守作業に対しては，クラウドから得られた情報によ

保全や，操業・安全などのオペレーション領域への期待が高り，操業管理支援や保守管理支援など現場運営のサポーいことが分かった。

トを可能にする。

3.2③ クラウドネットワークの活用により，住友重機械搬送

プロトタイピング手法

次に，市場調査による事前ヒアリングに基づき仮のシステ
住友重機械技報 No.209 202314

論文・報告経営戦略

遠隔操作

安全環境監視 自動運転・AI
画像データ（５G）
予兆管理

開
展
開

種

2021/1

２nd

●

●

３rd

●

●

2021/4● ●●2022/4● ● 2023/4〜

オペレーション（手動→遠隔・自動）

術

展

機

上市時期

予防保全

予兆管理

安全環境

操業管理

保守管理

復旧支援

故障診断

稼働履歴

現場運用

１st

Next
事後保全

技

アプリケーション適用領域

システムの適用領域と市場導入計画
Application zone of system and introduction plan to market

設備の稼働状況や動作状況を
リアルタイムに確認

②
稼働履歴

クラウド

事務所から必要情報をリアルタイムに把握しアクションにつなげる①
状態監視
ネットワーク

【統合型の遠隔監視】設備の稼働状況から保守および操業情報に至るあらゆる情報を
リアルタイムに共有

③
操業管理

⑤
故障診断
復旧支援

④
保守管理

操業計画に基づく作業実積を
リアルタイムに把握

故障の発見・診断および通報による早期復旧支援定期点検履歴や磨耗消耗品交換予測
による保全業務支援

SIRMSの５つの基本機能
５basic function of SIRMS

ムをプロトタイプとして作成し，事前市場調査で一定の期待① 状態監視感を示した顧客（15工場）
を再訪問し，本システムへの具体的な要望および要求事項を確認したうえで，本格的にシステム

現時点の設備の健全性や生産性の情報を把握する。
② 稼働履歴
設備の健全性を測る各種のパラメータを多面的に捉え，開発に着手した。
システムの適用領域と市場導入

その経時的変化や設備間の差異から保全計画の立案をサシステム開発に際しては，最終的搭載機能を一度に完成させるのではなく，顧客の期待が大きかった機能群から順次計ポートする。
③ 操業管理画的にバージョンアップ搭載する方式とし，システムの適用

日々の操業計画および変化する作業実績を共有し，生範囲と市場投入時期を設定した（図５）。
現在は，３rdステップの市場導入を終え，新たなステップ

産性改善の一助とする。
④ 保守管理への準備をしている段階である。

４システム構成4.1

システムの基本機能

図６に，本システムの全体構成および機能概要を示す。それぞれの役割は次のとおりである。
15

● ● ●

ステップ

３rdステップ

１stステップ

リアルタイムにデータ通信

3.3●

Nextステップ
２ndステップ

各種パラメータの稼動データから
傾向を把握

図６

搭載機能

機能

自動化・ AI

操業管理
支援

復旧支援
故障診断
稼働履歴
状態監視

《市場導入計画
（造船）
》

状態監視

保守管理
支援

図５

統合型遠隔監視システム SIRMS

設備の維持管理に必要な予防保全情報を提供する。
⑤ 故障診断・復旧支援
発生した故障の原因究明と復旧をサポートする。
4.2

クレーン上のシステム構成（図７）

クレーン上のシステム構成は，既存のクレーン（緑色）に
SIRMS用の機器（黄色）を追加した構成となる。フォグサー
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告統合型遠隔監視システム SIRMS

クラウド

運転席に
タブレットを設置

サーバ

各社 / 各工場
クレーンAA
クレーン
アンテナ
タブレット
（運転席）タブレット（運転席）

クレーン BGPS

各社 / 各工場
（顧客）
アンテナ

事務所

GPS
フォグサーバ事務所
事務所

フォグサーバ
運転手操作
運転手操作 PLCABS
SHI- MH

エンコーダ

PLC
荷重計
インバータ

INV
インバータ

モータ

荷重計
インバータ

センサ等

M
各動作
モータ

モータ

センサなど

各動作

図７

クレーン上のシステム構成
System configuration of crane

バは，制御装置（PLC）と通信を行いPLCが持つ各データを・クレーンの状態（運転モード：正常/故障など）収集する。また，GPS機能によりクレーンの緯度・経度情報

・消耗品の積算データ（動作時間，起動回数）を収集することができる。最終的に，フォグサーバはこれら

送信周期は制御周期（40 ms）
ごととした。これらによって ，のデータを含むファイルを作成・圧縮し，それをクラウドのより細かい分析および評価が可能となった。また，ビッグデ

サーバへアップロードする。

ータを収集可能となり，将来のAI診断に役立てることが期待タブレットは，事務所と同様の画面を閲覧可能だが，搬送計画と実績をリンクさせることを主な目的として使用する。
すなわち，画面に計画リストを表示させ，これから行う作業をリストから選択する。クラウドは，そのリスト選択情報と荷重や動作などの情報から実績データを自動的に生成する。
4.3

通信回線

通信回線にはSHICuTeを使用している。LTEパケット回

される。

５

機能紹介

5.1

機能一覧

図８に，本システムのメニュー構成とその概要を示す。
5.2

機能詳細

①

工場選択
顧客全社の監視対象拠点工場の選択および必要な諸元

線を利用し，専用のSIM経由でしかアクセスできないネット
ワークである。

については工場の垣根を越えて情報を一括表示すること

4.4ができ，工場間の物流改善や最適運用計画に貢献してい通信データ

クラウドに送信するデータは制御装置（PLCなど）の入出力
データとし，次の信号を含む。
・運転手の操作信号
・検出器の状態・各動作の速度指令

る。
②

工場詳細
選択工場のリアルタイム設備配置（GPS搭載）および稼働状況を表示するとともに周辺の気象情報を提供する。
③ 状態監視住友重機械技報 No.209 2023

16

論文・報告

メニュー
ログイン

概要
事前に登録された ID とパスワードでセキュリティが保たれている。

① 工場選択社内の拠点工場を指定し監視エリアを特定する。

② 工場詳細工場の全設備の稼働・配置状況を鳥の目目線で確認できる。
特定の設備を選ぶと詳細画面（③ 状態監視）に移行する。

③ 状態監視指定された設備の現時点の運転状況や故障発生状況あるいは各種動作回数・時間などサマリー情報が得られる。

④ 稼働履歴

指定した期間における各種評価指標の年・月・日単位の推移が得られる。
時系列的変化や設備間比較などから適切な保全計画情報を獲得する。

⑤ 操業管理日々の作業計画情報の登録と実績をガントチャートとグラフで可視化する。
作業実績は自動採取を基本とし予実管理に活用できる。

⑥ 保守管理設備保全履歴・磨耗消耗品の交換予知のほか定期点検記録とその処置履歴，
さらに工場予備品管理機能も備えている。

⑦

故障診断
復旧支援

⑧ 設定

図８

故障履歴や故障の復旧ガイドおよびトレースバック機能による原因究明
さらには緊急通報機能を備え，トラブルの早期復旧を支援する。

設備情報の初期設定やシステムアクセス権限設定と利用者管理など主にシステム管理者が利用する。

SIRMSのメニュー構成と概要
Menu configuration and outline of SIRMS

指定された設備の現時点のAvailability（稼働率・作業

設備保全履歴や摩耗消耗品の交換予知のほか，定期点率），各動作モードの動作時間・回数などの運転状況，

検記録とその処置履歴の蓄積が可能で，緊急保全から中故障発生状況などサマリー情報をリアルタイムに表示す長期保全まで計画を支援する。

る。なお，重大故障が発生した場合は，緊急アラーム情⑦

故障診断・復旧支援報が表示されると同時にあらかじめ登録された関係者に

故障ランク別の発生事象，発生日時および停止時間な警告メッセージメールが自動発信される
（代表図）
。
④

どの故障履歴や，故障の復旧ガイド，トレースバック機

稼働履歴

能による原因究明，さらには緊急通報機能を備え，トラ

各種評価指標の時系列的変化や設備間比較などから保
全計画情報を獲得する。同時に５台まで可視化可能とし
ている
（図９）
。
⑤

操業管理
日々の作業計画情報の登録と実績の取得により，予実

ブルの早期復旧を支援する。
⑧

補助機能
（設定）
a. 設備情報設定
各クレーンの主要仕様やシステム演算用の起点情報などをクレーンごとに設定でき，演算の効率化を図っ管理を可能とする。操業計画は日々の作業となるので，ている。

一括登録を可能とし作業の簡便化を図った。操業実績のb. マスタ登録

把握においては，将来のAI判定化への備えとして搬送判

アラ－ム設定や摩耗消耗品リストなどの一括データ

定用のデータサンプリングピッチや吊上げ荷重認識下限を導入初期または必要に応じて一時的にマスタ登録更値など９個のパラメータを設定し，チューニングを可能
としている
（図10）
。
⑥
17

統合型遠隔監視システム SIRMS

保守管理

新できる機能を備えており，利便性を高めている。
c. メール設定
本システムには，重大故障が発生した場合に警告メ
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告図９

図10

統合型遠隔監視システム SIRMS

稼働履歴画面例
Example of screen for operation history①：荷重値（ t ）②

：吊上げ荷重認識下限値（ t ）③：搬送プロセス認識区間（一定時間の荷重吊上げ ＋ 一定の水平移動）

操業計画／実績画面
Example of screen for operation plan and resultールが自動発信される機能が備わっているが，その際の発信先メールアドレスをここで登録する。
d. 権限設定
顧客の階層（管理者，保全者，運転者など）に応じて任意に閲覧・操作権限設定を可能としている。

６むすび

本システムは，一部の顧客が利用しながらさらなる課題を抽出し，日々洗練化を図っている。
今後は映像技術やウェアラブルデバイスを組み合わせた安全監視や遠隔による保守作業支援など次世代型遠隔監視シス
テムへと機能拡張を図る計画である。さらに，蓄積されたデータに基づきAI・IoTを活用した故障予兆管理や工程管理な
どスマートファクトリ化への基盤技術として継続的に機能強化を図っていく。
※「SIRMS」は，住友重機械搬送システム株式会社の登録商標です。
「SHICuTe」は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

住友重機械技報 No.209 2023

18

ICT・DX特集

論文・報告

油圧ショベルの故障診断システム開発

油圧ショベルの故障診断システム開発
Development of Fault Diagnosis System for Hydraulic Excavators
●古

賀

方

Masato KOGA

土＊

故障診断システム
Fault diagnosis system

近年，油圧ショベルは性能向上と高機能化が進んでその機構が複雑化し，修理作業が難しくなっている。修理作業が難しくなることでそのダウンタイムが増加することは避けなくてはならない。そこでダウンタイムを低減すべく異常発生時の予兆を捉える故障診断システムの開発を実施した。まず稼働時のデータを取得し，機械学習
技術を活用して，異常発生時の変化を検出することを可能にした。そして過去に発生した不具合情報を活用して検出機能の評価を実施し，想定した不具合の現象を捉えることが可能であることを確認した。

１

19

まえがき

In recent years, the more mechanism of hydraulicexcavators has complicated, according to theperformance improvement and high functionality, themore difficult the repair work has been. But it must
prevent the machine downtime caused by these
difficulties in repair works from increasing. Under thisdemand, we have developed a fault diagnosis system
which can detect the sign. At first, operating data had
been collecting, analyzing the characteristic of data,and it can be possible to detect the sign of faults, using
machine learning techniques. After testing the system
on past faults and evaluating the detection results,
we have confirmed that it’s able for the system to be
detected assumed faults .

回避しなければならないことから，急な修理対応を求められることもある。機械の性能や機能の向上に加え，保守の面で

住友建機株式会社が製造・販売する油圧ショベルの業界でもユーザの安心を確保することは非常に重要であるが，サーは，排出ガス規制に対する対応や省エネルギー対応により，ビスマンの負荷を軽減しながらいかにサービスの質を上げてその機構が複雑化して多様な機能を備えるようになった。まいくかが大きな課題になっている。

た，IoTやICT技術の進歩により，遠隔で油圧ショベルの稼

住友建機では稼働時間，位置情報，定期交換部品などの働データを収集して稼働を管理するシステムが一般的になっ通知機能に加え，盗難防止機能を有する遠隔稼動管理シスており，取得した稼働データを使用した新たなサービスの提（図１）をすでに開発している。本システムは，
テムG@Nav⑴

供が盛んになっている。

特定の異常を閾値や条件式で検出して故障コード（DTC：

一方で，その性能や機能の高度化が進むことで部品点数がDiagnostic Trouble Code）
として通知することで遠隔地でも増加し，機器や機能が複雑化しており，不具合発生時にはそ確認でき，ユーザだけでなくサービスマンにも必要不可欠なの原因の特定や修理が困難になってきている。さらに管理台ものになっている。しかし，検出するべき異常のなかには，数の増加でサービスマンの負担も大きくなっている。ユーザ

センサ値としては正常範囲であってもその変化や挙動，そのには計画通りに工事を完了させる必要があり，計画外停止は

他のセンサ値との関係によっては機械停止につながる異常の＊技術本部

住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告油圧ショベルの故障診断システム開発

顧

客

車両情報を送信
稼働情報

顧

盗難抑止
（6，
7 型） 位置情報

機 械の稼 働 時 間が 位置や時間を指定し 顧客の機械の位置確認できるので，効 盗難抑止を設定する を地図上で確認でき率の良い機械配置が ことができる。
る。
可能である。

客各販売店（メンテナンスサポート）

各販売店※本システムは通信網を使用していることから，電波の届かない場所，電波の弱い所など通信条件により使用できない場合がある。また，画面は実際とは異なる場合がある。

図１

定期メンテナンス レポート
機械コンディション
適切に使用できるよ 把握
管理
（6，
7 型）
定 期メンテナンス時 うに情報を提供する。 メンテナンスや警報の期を管理し適切な時
履歴が閲覧でき，適期に知らせる。
切なメンテナンスのアドバイスができる。

遠隔稼動管理システムG@Nav
Remote operation support system

コントロールバルブ

バケット

油圧ポンプ

アーム

エンジン

ブーム

コントローラ

診断用データ
診断用データG@Navサーバ

走行モータ

診断結果
故障診断システム

故障コード
G@Navコントローラ

図２

旋回モータ

油圧ショベルの機器構成
Equipment configuration of hydraulic excavator

サービス拠点図３

予兆と判断すべきものがあり，単純な閾値判定では検出するのが困難な場合もある。

故障診断システムのシステム構成図
System configuration diagram of the fault diagnosis system

ことでさまざまな作業に対応できる。
その多様な動作はエンジンや油圧ポンプなどをショベルコ

センサ値の変化を監視して機械停止につながる予兆を捉えントローラで制御して行う。G@Navコントローラはショベ

ることは，ユーザの油圧ショベルのダウンタイム低減や，サ

ルコントローラの情報を取得し，必要な情報をG@Navサーービスマンの負荷軽減につながると考えられる。そこで，特バへ送信している。故障診断システムで必要な診断用データ

徴量と機械学習を活用し，センサ値の挙動を特徴量で表現すについても，G@Navコントローラを介して取得している。

る故障診断システムの開発を進めた。

2.2

２
2.1

故障診断システム
油圧ショベルおよび G@Nav の構成

検出処理の構成とシステム構成

図３に示すように，診断用データは各機体からG@Nav
サーバに蓄積され，そのデータを定期的に今回開発した故障診断システムで受け取り，異常度算出などの処理後，診断結図２に，油圧ショベルの機器構成を示す。油圧ショベルは果をG@Navサーバへ返している。診断結果に基づいて割り

ディーゼルエンジンを動力源として油圧ポンプを駆動し，コ当てられた故障コードを通知する仕組みとし，G@Navの管ントロールバルブを介して各アクチュエータを作動させる。

理画面上でも従来の故障コードと同様に確認できるようにな

油圧ショベルは汎用性が高い機械であり，ユーザによってさった。

まざまな用途で使用される。人の腕のように動き，自在な作

2.3

故障診断機能のコンセプトと構成業が可能な油圧ショベルは，一般土木の掘削作業を行う場合

図４に，故障診断システムにおける異常度算出の流れを示にはアーム先端にバケットを装着する。また，砕石作業などす。処理の流れは，一般的な機械学習による故障診断手法とではブレーカを，解体作業や林業では対象をつかむグラップ

おおむね同様である。機械学習技術を故障診断に使用する際

ルを装着することが可能であり，アーム先端部分を交換するの問題として「故障発生時のデータ不足」と「学習モデルの住友重機械技報 No.209 2023

20

論文・報告油圧ショベルの故障診断システム開発

修理完了日
特徴量 A
特徴量 B
異積異常度

診断用データクレンジング処理
パラメータ

評価基準位置

データ抽出
特徴量

機体情報

修理後

修理前

学習モデル作成
異常度算出
判定処理
時間軸

図４

故障診断システムのデータ処理フロー
Data processing flow of fault diagnosis system

図５

特徴量と累積異常度のグラフ
Transition of feature value and cumulative anomaly

劣化」が挙げられる。
「故障発生時のデータ不足」の原因は，そもそも故障が発システムとした。

生すること自体が少ないので，データが存在しないことや，

このシステムを構築するに当たり，不具合品として回収さ存在していても少量であることが多い。これにより正常と異れた部品を使用した再現試験を実施してデータ収集を行って常を分類する学習モデルを作成することが困難な場合がある。

いた。市場の不具合を再現試験で網羅することは不可能であ

そこで，正常データのみを使用した学習モデルを採用するこり，市場に出た後に対象機体側のパラメータ調整を都度行うととした。稼働している油圧ショベルから得られるデータのことは効率やコストなどの観点から好まれることではない。

大半は正常稼働しており，その正常データを基準として，評最終的なパラメータ調整を機体側ではなくサーバ側で行える

価対象のデータがどの程度離れているかで異常度を算出する⑵。

ことが本システムの利点だと考えている。

「学習モデルの劣化」は，ここでは季節変化や機器の劣化により機体の正常範囲が徐々に変化し，学習モデルが対応できなくなっていく状態を指している。本システムでは，基準３

故障診断機能の検証構築した機能の検証として，特定の不具合を対象に不具とする正常データを再設定し，学習モデルを再構築して異常合情報に基づく検証とテスト運用による検証を実施した。

度を算出することで季節変化と機器の劣化による正常範囲変

3.1化の影響を軽減する。

不具合情報に基づく検証

診断用データは過去数年分が存在しており，その間に発生

また，油圧ショベルはその汎用性の高さから作業環境も多した不具合情報から適切な検出が可能であるかを検証した。

様でオプション機能も多いことから，故障予兆を検出する学異常度算出の流れは前述のとおりで，使用する特徴量は事前

習モデルを共通化して評価を行うことは困難と考え，データの不具合発生時の仮説と再現試験結果に基づいて決定した。

抽出では機体情報に基づいて各機体の学習データを準備し，

図５に，過去に発生した不具合の修理完了日と，その機体

学習モデルを作成することとした。

から得られた代表的な特徴量の変化を示す。横軸が時間を示

クレンジング処理においては，評価に適さないデータを取しており，修理完了日を基準に左側が修理前，右側が修理後り除く処理を行っている。動作環境や作業によってセンサ値になる。特徴量AおよびBの値が修理完了日前に上昇し，修が大きく変動する。その変動が操作によるものなのか，異常理完了後に上昇前の状態に戻っていることが確認できる。まによるものなのかを区別することは，現場でその機体の状況

た，特徴量AおよびBが上昇したタイミングで，算出した累を確認しない限り容易ではない。このことから，異常度算出

積異常度が増加を開始し，評価基準位置まで上昇している。

の際に使用するデータは機体情報から評価に適したものを使

今回の検証は，評価基準位置を時間軸の左から右方向へ進め用することとした。

た場合にどの時点で検出可能かを評価したもので，閾値を超学習モデルは，異常度算出時の基準となるデータを決定しえて異常と判定した評価基準位置以降の異常度の算出は行った後，設定したパラメータに基づいて学習データを決定してていない。検証結果から，図５に示す機体のデータについて作成する。異常度の算出は，定期的にバッチ処理で実行しては，選定した特徴量とアルゴリズムが適切に不具合を捉えた

おり，バッチ処理のタイミングにおいて，最新日時のデータと考えている。

を基準とした。そのデータを起点に学習データ範囲を設定し一方で，特徴量に変化が見られず不具合情報があっても検て，不具合発生時の仮説に基づいて決定した特徴量を使用し出できなかったケースもある。今回の方法に限らず，センサ

異常度を算出している。異常度算出は，異常検知に用いられ値を使用した検出方法は，センサ値に表れる現象を捉える方

る数種類のアルゴリズムから選択して設定し，定期的に実行法であり，使用しているセンサ値に変化がない場合，その現される。

象を捉えることができる別のセンサが取り付けられていなけ

判定処理では，基準データを起点に設定した評価範囲内の異常度の累積値を使用し，閾値判定を行っている。判定処理
21

後は，計算した異常度と判定結果をG@Navサーバ側へ返す

れば検出できない。したがって，これらを改善するには，その不具合について詳細な調査が必要になる。
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告表１

油圧ショベルの故障診断システム開発

テスト運用結果
Test operation result
コメント

作動油量

黒煙
有・無
発生時期

1

気付きなし

−

規定値未満

無し

−

無し

−

△

2

始動不可

部品交換後エンジン始動

規定値以上

無し

−

有り

−

×

3

気付きなし

−

規定値以上

無し

−

無し

−

×

4

始動不可

部品交換後エンジン始動

規定値以上

有り

−

有り

−

×

5

始動不可

部品交換後エンジン始動

−

有り

−

有り

−

×

6

黒煙

−

規定値以上

有り

−

有り

−

△

7

黒煙

○○で温度上昇不足

規定値以上

有り

−

無し

−

×

8

始動不可

部品交換後エンジン始動

−

−

×

9

黒煙

−

規定値以上

有り

−

有り

−

×

10

黒煙

−

規定値以上

有り

−

無し

−

○

機番

白煙
有・無
発生時期

部品回収後
調査結果

現地調査時の状況

No.

−

調査結果No

今回対象とした不具合について，不具合情報がある機体を①

検出対象とする故障が限定的検出できなかった場合を失報，不具合情報がない機体を検出②

不具合の早期検出

した場合を誤報として検出機能の評価を実施した。

③

診断システムの性能向上

3.2①については，発生した不具合情報と照合しながら検出対テスト運用による検証

故障診断システムの判定結果に基づいて，現地での実機確象とする故障の事例を徐々に拡張していく必要がある。不具認と部品交換および回収調査を実施して検証を行った。過去合の現象を検出するという考え方で，センサ情報からその故の不具合情報を用いた評価では，失報や誤報の要因を調査す

障が確認できるのであれば，そのほかの不具合への対応も可

ることが難しい。特に誤報では，特徴量が変化した要因が不能であると考えている。②では，より小さな変化を捉える方明であることから現地での実機確認および回収調査を行うこ法や，不具合時の現象が現れやすい状況で取得したデータをととした。ただし回収調査は，システム側で異常検出した機評価することで対応可能と考えている。一方で，小さな現象体についてユーザから合意が得られた場合のみ新品部品と交を捉えようとすると誤報も増加すると予想されることから，換して実施した。

そのバランスについては考慮する必要がある。③は，現状で表１に，調査結果の一覧を示す。一覧には回収時の状況と回収後の調査結果を記載している。「部品回収後調査結果」

は現象を捉える機能のみだが，現象の特徴から原因を判断す
る機能についても検討を進めている。

には，回収した部品の調査結果を簡易的に３段階で記載して今後は，現場における活用実績と現在活用できていない情

おり，〇は正常で，異常や性能低下が確認できなかったもの ，報とを組み合せて使いやすさや診断性能を向上させ，適用範△は何らかの異常や性能低下が確認できたもの，×は明らか

囲を拡大していきたい。

に異常や性能低下が確認できたものとしている。調査結果か
ら，10件中９件で何らかの異常や性能低下を確認した。

５

むすび

故障診断システムで検出した機体の10件中４件は「現地調（1）油圧ショベルから得られる稼働データを特徴量に変換

査時の状況」に記載のとおり現地調査時にはエンジンが始動

し，その特徴量と機械学習技術を活用した故障診断シス

不可になっていた。始動不可になる前に交換することはでき

テムを構築した。本システムにより，単純な閾値判定でなかったが，重大な不具合を事前に検出することができた。

は困難な不具合の検出が可能になった。

いずれも部品交換後には稼働可能な状態になったことを確認（2）テスト運用において，システムが検出した機体の部品を回収調査し診断結果の妥当性を確認した。

しており，テスト運用により，本システムに一定の効果が期
待できることが分かった。

４

課題と今後の展望

故障診断システムの開発により，遠隔地であってもこれまで以上に機械の状態が把握できるようになった。これにより，サービスマンは重大な不具合発生前に準備でき，機械停止に（参考文献）(1) 三觜 勇, 塚本浩之, 坂井紀幸, 新型油圧ショベルSH200-5 LEGEST，
住友重機械技報, No165, 2007, p.7.
(2)

井手 剛, 杉山 将, 異常検知と変化検知, 講談社, 2015.

※「G@Nav」は，住友建機株式会社の登録商標です。

つながる不具合の低減に活用できると考えている。一方で，機械のダウンタイム低減，サービスマンの負荷軽減，サービ
スの質の向上という目的を達成するには，次の３つの課題を解決する必要がある。
住友重機械技報 No.209 2023

22

ICT・DX特集

論文・報告

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討
Examination of Automatic Adjustment System for Proton Beam Size and Position Using Bayesian Optimization
●中

島

秀＊

Shu NAKAJIMA

次世代陽子線治療システム
Next-generation proton therapy system

陽子線がん治療装置の据付け後の調整で時間を要している作業がビーム輸送系の調整であり，輸送する陽子のエネルギーごとにビーム輸送系を構成する各電磁石のパラメータを最適化する必要がある。ビーム輸送系の調整
は，輸送計算を理解した熟練作業者による実施が不可欠であるが，熟練作業者のリソース不足という問題を抱えており，作業の標準化や効率化が急務である。その解決策としてAIを使ったビーム調整の可能性についてビーム
軌道シミュレータを用いて検討した。

１

まえがき

は，機器の据付け：40 %，ビーム調整：30 %，コミッショニ
ング：30 %となっている。

現在のがん治療は外科・化学・放射線治療が主流となってこの背景のもと，現地におけるビーム調整はビームの輸送いる。特に放射線による治療はQOL（Quality of Life：生活の計算を理解している設計者が行っている。また，調整作業に質）が高いという点から注目されており，そのなかでも陽子は相当な熟練度が必要であり，新人の設計者がすべての調整

線治療システムは，当社が年間１～２台の受注を目指すべくを行うことは不可能である。また，ビーム調整期間中はほか

重点的に取り組んでいる機種である。近年の陽子線市場は成の設計業務に携わることはできない。そこで，その解決策と熟してきており，その動向から装置システムには小型，低価

して，AIを使ったビーム調整が可能であるかをシミュレータ

格および短納期が求められ，短時間照射や呼吸性移動臓器のを用いて机上で検討した。AIがビーム調整を行うことにより治療が主流になってきている。特に納期については，競合他設計者が現地に行かずに済み，ロバストにビーム調整が完了

社と比較すると据付けから治療開始までの期間が約1.5倍長することが期待される。

いことから短縮が求められている。全体工程の大まかな内訳
23

The most time-consuming tuning work after installationof the proton therapy system is the adjustment of thebeam transport system, and it is necessary to optimize
the parameters of each electromagnet that constitutes
the beam transport system for each proton energy
to be transported. Adjustment of the beam transportsystem must be carried out by skilled workers who
understand transport calculations, but standardizationand efficiency of work are urgently needed due to the
problem of resource shortages for skilled workers. Asa solution, we investigated the possibility of AI-based
beam adjustment using a beam transport simulator.

＊産業機器事業部

今回，調整方法には機械学習のハイパーパラメータ探索に
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告

位置調整
SE01X

サイズ調整
QE01

位置調整

QE02

SE03X

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

プロファイル
サイズ調整
モニタ
PME01 QG01

患者位置プロファイルモニタ

QG02

PME02

UBPM

DBPM

IC

ビーム
X

Y

SE02Y

西条APDCビーム輸送系
Saijo APDC beam transport system

シミュレータAI

GPyOpt を使用

軌道計算

調整開始

最適化計算開始
ベイズ最適化
電流値設定（X）

各モニタで差分算出後に重みを掛け合わせる

ビームサイズ調整

軌道計算

獲得関数が最大になる電流値を求める

設計値と計算値の
差分（Y）

獲得関数α
（x）
を作成

許容値内に
調整できたか

獲得関数
（x）
を推定
（ガウス過程回帰）

⎧
⎨
⎩

図１

SE04Y

サイズと位置を同時に調整すると各電磁石が役割の違う動作をしてしまうことから調整を分けた

ビーム位置調整

調整完了
最適化計算終了

図２

最適化のワークフロー
Workflow of optimization

使用されるベイズ最適化⑴を用いた。ベイズ最適化は学習フも集中して照射される部分で，ビーム輸送のゴール地点であェーズを必要とせず，最適化したい関数の形状が分からないる。

場合にも使用できる。また，活用と探索をうまく行えば調整

各電磁石の役割は，

回数も減らせるのではないかと考えた。ベイズ最適化の結果

・SE（Steering magnet at ESS）
：ビーム位置を調整

を判断すべくNelder-Mead法 でも調整を行い，調整精度や・QE/QG（Quadrupole magnet at ESS/GTS）：ビームサイ⑵

回数を比較した。

２

シミュレータ

ズを調整であり，電磁石に流す電流値を上げ下げすることでビームの状態を変化させる。

次世代陽子線システム用の超電導サイクロトロンの開発作成したシミュレータでは，ビームサイズおよび位置の測が 行 わ れ て い る 西 条 A P D C（ A c c e l e r a t o r A p p l i c a t i o n

定結果をAIへ渡し，AIから最適化後の電磁石の電流値を受けDevelopment Center）のビーム輸送系のシミュレータを加速取り，これらを繰り返すことで最適化を行う。シミュレータ器向け粒子軌道計算コードMAD - X ⑶を用いて作成し，ベイ

内部では，AIから受け取った電流値を磁場に変換させ，輸送ズ最適化の検討を行った。図１に，西条APDCのビーム輸送

計算を目的としたインプットファイルを作成する。作成した系を示す。

インプットファイルをMAD-Xのトラッキング計算機能でビビーム輸送系は８つの電磁石および５つのプロファイルモーム輸送し，各プロファイルモニタ位置にてビームの分布を

ニタ（PM）から構成される。PMはビーム位置，サイズ，強度

出力し，フィッティングからビームサイズおよび位置を算出を測定することができる。PME，UBPM，DBPMは各場所する。

に設置されたPMの一種であり，IC（isocenter）
は放射線が最住友重機械技報 No.209 202324

論文・報告IC 位置X

試行回数

試行回数

図３

３

試行回数

QG02

試行回数

UBPM 位置Y

試行回数

SE02

SG01

SG02

試行回数

試行回数

ICとUBPMのweightを同じにしたときの調整結果
Adjustment result when weights of IC is as same as UBPM

ベイズ最適化の適用

ベイズ最適化はブラックボックス最適化で使われる最適化手法の一つで，入出力データ（X１，Y１），…
（Xn，Yn）
から③

Yにはノイズ（測定誤差など）が含まれることから，そのノイズの大きさを仮定して再び②の関係を求める。
④ カーネルトリックにより非線形モデルに拡張する。
⑤

n 個のサンプルであるXk（k＝1，2, … n）と，n＋1個目

ガウス過程によってY＝f（X）
を確率変数と見立てた確率分布のサンプルのXn＋1との間の関係およびn個のYkの値を（期待値μ（X）と標準偏差σ（X））で推定し，それらを獲得関用いてn＋1個目のYn＋1の値を推定する。

数に入力してその値が最も大きい（小さい）候補を選択していく手法である⑷。
ガウス過程は確率過程（stochastic process）の一種である。
∣k＝1，2, … n}に対応する確確率過程は，入力の集合X{Xk∣∣k＝1，2, … n}に同時分布P（X，Y）
を与率変数の集合Y{Yk∣

ビーム調整における入力Xは電磁石の電流値で，出力Yは計算結果（実機では測定結果）と設計値の差分になる。図２に ，最適化のワークフローを示す。

４

ベイズ最適化の実験結果

える確率モデルである。どんなN個の入力の集合Xについて

調整回数は最大100回に設定しているが，ICとUBPMのビも，対応するYの同時分布P（X，Y）
が多変量ガウス分布に従ームサイズ，位置が許容範囲内に調整できた場合，または最うとき，XとYの関係はガウス過程に従う。

適化で局所解に陥った場合はそこで調整完了としている。電ある入力Xが与えられたとき，対応する出力Yの値を予測

流値の探索範囲は，各陽子線施設で登録されているパラメー

することを回帰といい，ガウス過程回帰は線形の回帰分析手

タと設計値を比較して最大で25 A程度（定格の15 ％）のズレが法であり，非線形のモデルに拡張できる。ガウス過程回帰の見られる施設があったことから，設計値±25 A程度の範囲を特長として，目的変数Yの推定値だけでなく，推定値の分散探索するように設定した。ハイパーパラメータを調整する際も計算できることから推定値の信頼性を確認できることが挙には，活用と探索の頻度を決めるパラメータAW（Acquisition

げられる。

Weight）はサイズ調整用プログラムと位置調整用プログラム

ガウス過程回帰の流れを①～⑤に示す。

で分けることにした。QE/QGの探索範囲が50 Aであるのに① 線形モデルを仮定する。 Y＝f（X）

対し，SEは６Aと探索範囲が異なるのは目的関数に与える感②

度が違うことによる。また，各モニタでのビームサイズ，位

サンプル間のYの関係は，サンプル間のXの関係によって決まる。
25

SE01

電流値 (A )電流値 (A )QG01

UBPM 位置X

電流値 (A )QE02

電流値 (A )QE01

UBPM サイズY

位置 (mm)

位置 (mm)
試行回数

UBPM サイズX

IC 位置Y

サイズ (mm)

IC サイズ Y

サイズ (mm)

IC サイズX

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

置のweight調整も行った。ICは患者にビームが当たる最も重住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告IC 位置 X

試行回数

試行回数

図４

QG02

試行回数

UBPM 位置Y

SE01

試行回数

SE02

SG01

SG02

電流値 (A )QG01

電流値 (A )QE02

UBPM 位置X

試行回数

電流値 (A )電流値 (A )QE01

UBPMサイズY

位置 (mm)

位置 (mm)
試行回数

UBPMサイズX

IC 位置Y

サイズ (mm)

IC サイズY

サイズ (mm)

IC サイズX

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

試行回数

試行回数

ICのweightをUBPMの２倍に設定したときの調整結果
Adjustment result when weight of IC is set to twice UBPM

要な場所で，ほかのモニタより高い調整精度が要求されるこ

次に，ベイズ最適化がどの程度摂動に強いか調査を行った 。

とから高いweightを設定した。制御系の要求によりUBPMの実際の陽子線システムでは設計（理想）どおり各機器を据え付位置でもモニタの中心付近を通る軌道になっている必要があ

けることは不可能で，そこには必ず据付け誤差やたわみが存り，ほかのモニタより高いweight に設定した。

在する。また，サイクロトロンから出射されるビームも日々

図３に，QM調整用プログラムのAWを1.0E−04，STR調
整用プログラムのAWを1.0E−10，weightはICとUBPMで10 ，変動することから，設計値からのズレがどの程度なら調整できるかを次の①～③の項目で調査した。

ほかのモニタでは１で調整した結果を示す。上の段は左から① QM磁石の設定電流値

ICのサイズ，ICの位置，UBPMのサイズ，UBPMの位置の② 初期ビーム位置，角度

探索履歴を示している。グラフ中の青がX，橙はY，青と橙③ 初期ビーム条件（Twiss parameter：ビームサイズ，角の帯はそれぞれの許容範囲を示している。下の段は左から
QE01とQE02の設定電流値，QG01とQG02の設定電流値，
SE01とSE02の設定電流値，SE03とSE04の設定電流値を示

度広がり）①～③に設計値と異なる値を初期値として入力し，各条件
でビームが調整できるかを検討した。

している。AWの設定により前半がビームサイズ調整，後半

QM磁石の設定電流値を一律−５Aからスタートして調整さがビーム位置調整となっており，それぞれ30回程度で調整がせた結果，最終的な解が設計値までたどり着かなかった。こ

完了している。ただし，探索時にビームサイズが広がってしれは，設定した電磁石のパラメータが設計値と大きく乖離しまい透過効率が一時的に下がることがあった。

ていることが原因と考えられる。設定したパラメータでは，

この調整ではICとUBPMの許容値内に入っているが，ICICにおけるY方向のビームサイズは設計値の10倍ほどの値とのビームサイズ対称性が悪いので，ICのweightを10から20になっていた。実際のビーム調整ではこれほどかけ離れたとこ上げて，サイズの対称性が向上するかを調査した。図４に，ろから調整が始まることはないが，各施設の設定値が設計値

調整結果を示す。ICのサイズが目標値より若干小さめにはなから20Aを超えて登録されている状況からも，比較的大きな

るが，サイズの対称性が上がりUBPMにおけるビーム調整もズレがあった場合でも調整できることが必要となる。よって ，許容値を満たした結果となった。探索に使用するAWとモニ

現状では設計値からかなり離れたところからの調整はベイズ

タにかけるweightを調整することで，どの項目を重視してビ最適化では難しいことが分かった。

ーム調整を行うかをある程度制御できることが分かった。

初期ビーム位置および角度を西条APDCにおける日々の測住友重機械技報 No.209 202326

論文・報告IC 位置X

試行回数

QG01

試行回数

試行回数

SE02

SG01

SG02

試行回数

試行回数

Nelder-Mead法 調整結果
Adjustment result of Nelder-Mead method

定結果から２mm，２mradずらして調整させた結果，SEが最化と比べて調整回数が増えることが予想されることから，最大値に張りついてしまったが，調整可能な範囲でICの調整が

大探索回数を200回に設定した。Nelder-Mead法の調整には ，優先的に完了していることが確認できた。よって，初期ビー

許容値に調整できたときに完了するような条件は追加していム位置および角度が変動しても調整できることが分かった 。

ない。また，ステアリングの設定電流値を０Aから始めると初期ビーム条件を設計値と異なる値に設定して調整させた調整が完了しなかったので0.01 Aから探索を開始した。図５

結果，前述の条件と同様に調整可能な範囲でICの調整が優先に，調整結果を示す。サイズの調整は70回を超えたあたりで的に完了していることが確認できた。よって，初期ビーム条

許容値内に入ってきているが，位置の調整では100回以上を件が変動しても調整可能といえる。

必要としている。ベイズ最適化と比較してビームサイズの広これらの結果から，最初にビームを通したときにビームサ

がりやビーム位置の飛びが小さいので，透過効率は高い位置

イズが設計値から離れすぎると調整できないが，ビームの初でビーム調整が完了しているが，すべての調整が完了するま期状態ではある程度設計値と乖離していても調整できること

でにベイズ最適化の３倍以上の調整回数を必要としている。

が分かった。

５

27

SE01

電流値 (A )電流値 ( A )

試行回数

図５

QG02

UBPM 位置Y

電流値 (A )QE02

UBPM 位置X

試行回数

電流値 (A )QE01

UBPM サイズY

位置 (mm)

位置 (mm)
試行回数

UBPM サイズX

IC 位置Y

サイズ (mm)

IC サイズY

サイズ (mm)

IC サイズX

ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

Nelder-Mead 法の実験結果

ベイズ最適化では少ない回数で効率良く調整を行うことができるが，探索時にビームサイズが大きくなりすぎてしまい ，
実機に適用するとダクトが放射化するなど機器の破損リスク

ベイズ最適化のビーム調整と比較することを目的としてが上がってしまう。Nelder-Mead法では機器の破損リスクはNelder-Mead法を用いたビーム調整を実施した。Nelder-

低いが，調整回数がベイズ最適化より多くなってしまう。そMead法は古くから存在する最適化手法の一種であり，ダウ

こで，ベイズ最適化で粗く調整を行い，その後Nelder-Mead

ンヒルシンプレックス，滑降シンプレックスなどとも呼ばれ法で細かく調整するプログラムを作成し，ビーム調整を実施ており，MAD - Xのビーム最適化でも使用されている。

した。図６に調整プロセスを，図７に調整結果を示す。ベイ

Nelder-Mead法は，n 次元の最適化したい関数にn＋1次元のズ最適化からNelder-Mead法に切り替えるパラメータαは1.5点の単体を変形（反射，膨張，収縮）させながら最小値を探しに設定している。ベイズ最適化ではサイズ調整42回，位置調出す手法である。Python上のライブラリではScipyに標準機

整25回の合計67回であるのに対して，組合わせ時ではサイズ

能としてあり，比較的容易に実装し計算することができる。

調整44回，位置調整71回の合計115回となった。結果の挙動

目的関数はベイズ最適化と同じものを使用した。ベイズ最適

はベイズ最適化とほとんど変わらなかったことから，さらな
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告ベイズ最適化を用いた陽子線ビームサイズ・位置の自動調整システムの検討

NO
ビームサイズ調整
ベイズ最適化

調整開始

設計値 ± 許容値 xα

α>１

YES
NO
ビームサイズ調整
Nelder-Mead法

設計値 ± 許容値
YES
NO

ビームサイズ調整
ベイズ最適化

設計値 ± 許容値 xα

α>１

YES
NO
ビームサイズ調整
Nelder-Mead法

ベイズ最適化とNelder-Mead法を組み合わせたワークフロー
Workflow combining Bayesian optimization with Nelder-Mead method

IC 位置X

サイズ（mm）

試行回数
ベイズ

試行回数

UBPM 位置XUBPM 位置Y

試行回数

試行回数

Nelder-Mead

ベイズ最適化とNelder-Mead法を組み合わせた調整結果
Adjusted result of combining Bayesian optimization with Nelder-Mead method

る検討が必要である。

６

UBPM サイズY

ベイズ
Nelder-Mead

図７

UBPM サイズX

IC 位置Y

位置（mm）IC サイズY

位置（ mm ）IC サイズX

サイズ（mm）

図６

調整完了

設計値 ± 許容値

むすび（1）西条APDCのビーム輸送系シミュレータを作成し，ベイズ最適化の机上検討を行った。

(2)

Nelder-Mead Optimization∣Sachin Joglekar's blog (wordpress.

com).
(3)

MAD Methodical Accelerator Design.

https://mad.web.cern.ch/mad/(4)

金子弘昌, Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適によるデータ解析, 講談社, 2021.

（2）最初に設定する電磁石のパラメータのズレが大きすぎると調整できない。
（3）最初に設定するビームの初期状態がある程度変わっても調整は可能である。
（4）ベイズ最適化は，Nelder-Mead法と比較して調整回数は少なくて済むが，メリットである探索がダクトの放射化や機器破損のリスクにつながる可能性がある。
（5）実機への搭載は，ベイズ最適化＋Nelder-Mead法の組合わせが良いと考え，さらなる精度向上を目指す。
（参考文献）(1)

持橋大地, 大羽成征, ガウス過程と機械学習, 講談社, 2021.

住友重機械技報 No.209 2023

28

ICT・DX特集

論文・報告

ICT・DX 人材育成

ICT・DX人材育成
Human Resources Development of ICT・DX●佐々木靖

Yasuhiko SASAKI

彦＊

福

井

基

Motofumi FUKUI

文＊

応用レベル

専門技術教育

選抜コース

基礎レベル

指導的・中核的戦力を育成

専門技術教育一般コース

戦力としての基本知識習得

若手

図１

専門技術教育の受講対象と目標レベル
Participants and level for specialized technical educational program

世の中では急激な時代の変化に対応すべく，DXへの取組みが活発である。その一方，DX人材の不足が指摘されており，内部人材を自前で育成することが急務といわれている。住友重機械グループ（SHI - G）
では，主に技術系の人材育成を目的として，さまざまな技術分野を対象とした専門技術教育制度を運用しており，ここ数年は情報系講座の拡充を図ってきた。具体的には，基礎知識を得る一般コースと実課題を題材にして問題解決する選抜コースの両輪で，DXを推進できる自律した人材を育てる教育環境を構築してきた。本報では，この取組みの概要を紹介する。

１

まえがき

製品開発においては，高速化や高効率化など製品性能の向

29

中堅社員

Recently, Japanese society has been active in accelerating
Digital Transformation (DX) initiatives in order to adapt
to the rapid global changes of the times. Meanwhile, theshortage of human resources for promoting DX activities
has been noted, and they say it’s urgent matter to develop
lots of such leading talents by themselves. In Sumitomo
Heavy Industries Group, mainly for human resources inthe engineer field, we have been operating a specialized
technical educational program for various fields, such as
Mechanical and Materials. Additionally, we have been
expanding educational courses in the fields of information
technology, such as Artificial Intelligence (AI) and Internetof Things (IoT), which were not enriched in our group a
few years ago, We operate the following two kinds ofeducational program. One is a general course for acquiring
the basic technical knowledge on information, and theother is a selective course to learn for solving processes forpractical issues in each business sector. In this report, we
present summary of our attempt .

とした取組みを紹介する。

２

技術人材育成制度⑵

上に加え，AIやIoTなどを用いた故障予知，プロセス最適化 ，

SHI- Gでは，主に技術系の人材を育成すべく専門技術教育

安全管理などの付加価値の提供が必要になってきている。ビ

制度を運用している。専門技術教育は，図１に示すように一

ジネス環境は急激に変化しており，それに対応すべくDXへ

般コースと選抜コースの２つに大別される。一般コースは，の取組みを加速させなければならない。

主に新入社員から若手社員を対象として各専門分野の「戦力このような状況において，デジタル先端技術に強い人材がとして基礎知識」を学ぶ場であり，選抜コースは，主に若手必要とされている。2022年の情報通信白書 ⑴によると，DX

社員から中堅社員を対象として「指導的・中核的戦力」を身の課題として日本企業の７割が「人材不足」を挙げており，に付ける場と位置付けている。

SHI- Gも例外ではない。本報では，社内の人材の能力を底上

図２に，専門技術教育講座の一覧を示す。2022年度は全げし，自律してDXを推進できる人材を育成することを目的

80講座を用意しており，一般コースではいつでもどこでも学＊技術本部

住友重機械技報 No.209 2023

区分

機械・材料
個別指導

選抜
コース

実習

一般コース︵実践︶

実験・計測

振動・騒音

構造・疲労

振動測定の基礎

材料力学実験室

CAE実験室（流体）CAE実験室（構造）CAE実験室（伝熱）
CAE実験室（振動）CAEの依頼ポイント

構造CAE（ANSYS）
設計者構造CAE

公差設計・解析技術
設計施工溶接技術

金属腐食対策熱流体CAE構造CAEⅡ（FEM）

設計者熱流体CAE
製品図面の読み方

構造CAEⅠ（FEM）

ソフトウェア

制御

電気・電子

制御技術

摩耗・潤滑

熱流体

論文・報告

ICT・DX人材育成

情報

生産技術

機械学習

発生ノイズ対策

実践制御

オペアンプ回路
FPGA開発技術

電気実務 PLC Ⅱ

構造化分析ロボット演習
構造化モデリング-動的電気実務 PLC Ⅰ

構造化モデリング-静的

IoTアプリ開発技術

電気実務INV/サーボ

新人向け設計技法基礎
USDM

画像処理

溶接技術

画像認識実践

切削加工

深層学習実践
機械学習実践

測定技術
治具設計

データ解析実践

マイコン制御アーキテクト育成
アーキテクチャ設計実践講義

トライボロジー基礎

アーキテクチャ設計基礎

騒音防止
振動工学Ⅰ

事故品解析
鋼構造物の疲労設計

ソフトウェアテスト基礎
エンジニアリング入門Ⅱ

材料力学
構造CAEの設計応用

伝熱工学

エンジニアリング入門Ⅰ

金属材料学
機械力学

工業力学
機構学

流体力学

材料力学

鋳造技術
SHIPS座学

Python入門

制御工学

電気回路

深層学習

電子回路

専門技術教育講座体系図
System of specialized technical educational program

申込み者数

機械学習

図２

400
350
300
250
200
150
100
50
0

図３

データ解析基礎

品質工学基礎eラーニング

一般コース︵座学︶

振動工学Ⅱ

塗装技術
SHIPS現場実習
SHIPS自職場実践

データ解析基礎講座
データ解析実践講座

機械学習実践講座
深層学習実践講座
深層学習画像認識実践講座

2020

2021

2022

一般コース情報系講座の申込み者数の推移
Number of applicants to information educational programof general course

図４

一般コース情報系講座の位置関係
Relationship among information educational programs of general course

べるeラーニング，モノに触って体で覚える実践系の講座を

野の２講座（データ解析基礎講座，データ解析実践講座）
を導増やすとともに，機械学習，深層学習，データ解析といった入した。現在キカガクと提携したこれら５講座を開講していAI，IoTに関連する情報系講座の充実を図った。選抜コース

るが，今後もSHI- Gにとって必要な情報系分野の講座の拡充

では，機械学習の基礎から実課題への適用までを学べる講座を計画している。

を新設した。さらに，講座で解決できない課題は，ICT本部
でフォローする体制とした。

図４に，５講座の関係性を示す。機械学習実践講座および深層学習実践講座は，広い意味でAI分野の講座であり，深層

一般コースの情報系講座の申込み者数の推移
（図３）
を見る

学習画像認識実践講座は，機械学習の知見を活用する応用分と，申込み者数は年々増加し2022年度は300名を超えた。選野特化型の講座である。データ分析能力は近年技術系社員だ

抜コースの機械学習も定員の目安である５名以上で推移してけでなく，全社的に必要な能力であり，いずれの講座も受講

おり，関心の高さがうかがえる。アンケート結果を見ても満者から高評価を得ている。2022年度のデータ解析基礎講座の足度はおおむね高く，引き続き講座の質・量ともに充実させ受講者の半数は，企画・営業などの事務系社員および生産系ていく予定である。一般コースおよび選抜コースの内容を３，

社員が受講している。その他４講座には eラーニング形式の４章で紹介する。

事前学習を設けており，受講に当たり最低限必要な知識を身３

専門技術者教育 一般コース

SHI- Gでは，DX関連の業務に対応可能な人材を内製化すに付けることが義務付けられている。また，事前学習は受講者のレベルをそろえることにも寄与し，講座の円滑な実施に有効である。

ることを目的に，株式会社キカガクとAIおよびIoT分野の人

これら５講座はコロナ禍の影響もあり，いずれも対面形式

材育成に関する業務提携を2020年度に締結し，積極的に専門ではなくZoomを使ったオンライン形式で開催されている。

技術教育講座を導入してきた。2021年度より機械学習関連の情報系講座とオンライン形式の相性は良く，受講者にとって３講座（機械学習実践講座，深層学習実践講座，深層学習画

はさまざまな環境から受講できるという利点がある⑶⑷⑸。

像認識実践講座）を一般コースに導入した。さらに，機械学

次に，各講座で学べること，講座の対象者，受講の目標に習という言葉から受ける「習得難易度の高さ」への抵抗感のついて紹介する。

緩和や，データの前処理部を積極的に学びたいという社内ニ

3.1ーズに応えるべく，2022年度より新たにデータサイエンス分（1）学べること

データ解析基礎講座

住友重機械技報 No.209 202330

論文・報告5 講座の受講者と日程
Number of participants and period of ５programs of general course

講座名

日程

2021年度受講者

2022年度受講者

データ解析基礎講座

1日

−

90 名

データ解析実践講座

２日

−

57 名

機械学習実践講座

３日

25 名

20 名

深層学習実践講座

３日

19 名

20 名

深層学数画像認識実践講座

２日

８名

14 名

10
申込み者数

表１

0

図５

2021

2022

選抜コース機械学習の申込み者数の推移
Number of applicants to machine learning program of selective
courseクトの改善から課題解決の施策までを５つのステップで見出し，解決へのアプローチを自力で提案する能力を身体験する。

に付けること。
3.4

深層学習実践講座

（1）学べること

ンス初学者，経験や勘だけではなくデータに基づき企画

深層学習の学習に必要な用語や，最急降下法などの 数

立案や意思決定を行いたい人，Excel をベースにノンプ

学的背景とともに，PyTorch Lightning フレームワーク

ログラミングでデータ分析を行いたい人。

による実装を通じて処理の全体の流れを学ぶ。また，画（3）目標

像認識や自然言語処理などの具体的な課題以外に，LSTM

回帰分析や仮説検定の統計用語や手法を理解すること，
Excel ベースで統計的手法を実装し，ビジネスで役立つなどの時系列データ解析手法も学ぶ。
（2）対象者
機械学習実践講座修了者およびそれと同等の知識を保分析が独自で行えること，分析結果の可視化や出力結果から，ビジネスアイデアや施策を検討できること。

有する人のなかで，深層学習を中心とした機械学習分野

データ解析実践講座の基本となる技術や数学的素養を学びたい人，実践で活（1）学べること

用することが可能な深層学習を用いた画像・自然言語処

課題設定から施策まで一連のデータ分析技法を学ぶ。
データ解析基礎講座との大きな違いは，Python ベース

理を学びたい人。
（3）目標
深層学習の理論を理解し，画像・自然言語などのデーで実際にプログラミングを体験することで，より複雑なタを使って AI モデルを実装する能力を身に付けること，

データ分析技法が習得できる点である。
（2）対象者

モデルの性能を向上させるべくデータの前処理やモデル

データ解析基礎受講修了者およびそれと同等の知識をのハイパーパラメータのチューニングを自力で実施する

保有する人のなかで，実データでデータ分析の実践力を能力を身に付けること。

身に付けたい人，課題発見や問題解決を実現するデータ

3.5

分析手法を学びたい人，データサイエンスを基礎から体（1）学べること（3）目標

味的領域分割と物体検出を題材に，実装技法と最新手法

目的に応じてデータ加工・可視化を実施する能力を身に付けること，探索的データ分析を通じて課題を発見し，深層学習画像認識実践講座（中上級者向け）
深層学習のなかでも最も活性化している分野である意系的に学びたい人。

のアルゴリズムを学ぶ。
（2）対象者

適切なデータ分析，仮説の検証，理論の反証ができるこ

深層学習実践講座修了者およびそれと同等の知識を保と，分析結果を正しく解釈し報告書をまとめられること。

有する人のなかで，深層学習の基礎を習得した後の学習

機械学習実践講座

指針がほしい人，画像領域の独学での学習に苦労してい（1）学べること

る人，実際の業務に活用しているものの理論のより深い

K-Means
決定木に代表される教師あり学習だけでなく，法などの教師なしクラスタリング技法や，重回帰分析な理解が必要な人。
（3）目標
意味的領域分割と物体検出を理論から理解し，それをどの統計的手法を広く学ぶ。
（2）対象者

実装する能力を身に付けること，転移学習などの実践 的

機械学習を学びたいが，何から始めればよいかわからテクニックを習得し，画像認識関連の課題への活用イ メ

ない人，機械学習を中心としたデータ分析力と実装能力を身に付けたい人，実データに対してのアプローチを体系的に学び，問題解決能力を高めたい人。
（3）目標
データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得して状況に応じた機械学習手法を選択し，適切な評価指標を用
31

2020

いて判断する能力を身に付けること，データから課題をビジネスの現場でデータ分析を行いたいデータサイエ

3.3

5

Excel ベースのデータ分析結果に基づいて，プロジェ（2）対象者

3.2

ICT・DX人材育成

ージを構築する能力を身に付けること。
３.6

今後の展望

表１に，５講座の受講参加者と講座開催期間を示す。データ解析系の２講座は2022年度に開始したので，2021年度の受講者は存在しない。しかしながら２講座ともに50名を超える受講者が見込まれている人気講座となっている。
住友重機械技報 No.209 2023

論文・報告ICT・DX人材育成

課題解決型学習（PBL：Project Based Learning）

問題定義

PoC・実証

モデル設計

考察・改善

仮説検証を繰り返すことで実装のノウハウと機械学習への理解を深める

図６

PBLの流れFlow of PBL

SHI- GではAI・IoT技術を使ったサービスを内製化できるすべくモデルの候補を列挙して，順番に具体的な設計をして人材や外部SIerを活用する際に相手任せにせず，対等な立場いく。重要なポイントは，複数のモデル候補を取り上げて，で議論できる人材を育成することが急務となっている。一般

その順位付けを実施することである。PoC・実証では，設計

コースは，そのような人材を育成する役割を担っている。

したモデルの妥当性を自ら収集したデータで検証する。問題

また，受講者は貴重な時間を使って講座に参加しており，

定義で定めた目標に未達であった場合，考察・改善において学んだ知見が実際の業務にどの程度活用できているのかを見

データの前処理やモデルの改善に取り組み，それでも未達の極める必要がある。習得した知識を利活用するには，顧客の場合は別のモデルに移行する。この一連の流れで特に重要視

ニーズを満たす機械メーカーならではのサービス製品の開発されるのは，講師とともにモデルの候補を列挙しつつ，必要や，AI・IoTの知見を活用した業務改革を積極的に実施するな技術や実装技法を積極的に学んでいくことである。受講者ことを是とする文化形成が重要になると思われる。

にとっては自部門の課題であり，自ら収集したデータを使っ講座終了後の受講者アンケートを通じて，さまざまな意見が寄せられている。それらの意見を参考にしつつ，講座の充た分析になるので，データに対する前提知識が豊富であり，改善策を想起しやすいという利点がある。

実化を図っていきたい。また，受講者のニーズを捉え，業務に必要な新講座の開発を積極的に行っていきたい。

４

専門技術教育 選抜コース

選抜コース「機械学習」は開始して３年目であり，改善の余地が多分に残されている。たとえば，PBL期間が４カ月程度であり，掲げた問題定義の解決に至らないケースが見られる。これに対しては選抜コースの期間終了後に，アフターフ

文部科学省は，社会の急激な変化に対応した教育改革を実ォロー会などを実施して対処している。選抜コースの参加者現すべく2014年頃からアクティブ・ラーニングを推奨し，主が学んだ問題解決のプロセスを各部門に展開することにより，

体的・対話的で深い学びを浸透させようとしている。課題解

それぞれの部門においてDXを推進する立場になることが期

決型学習（PBL：Project Based-Learning）
は，それを実現さ待される。その実現を目標に，引き続き選抜コースの充実をせる手法の一つであり，座学などから得られる受動的な知識図っていきたい。

習得にとどまらず，自ら問題を発見し必要な知識を獲得することによって問題を解決していく能力を身に付けることを目指した学習法である(6)。

５むすび（1）本報では，住友重機械グループにおける情報系教育の取組みについて紹介した。

選抜コースの機械学習は，2020年度からキカガクの協力のもと約６カ月の期間で実施している講座であり，その実施形（2）住友重機械グループでは AI・IoT 分野の技術者が不足態としてPBLを取り入れている。図５で示すように毎年５名している状況であり，本報で紹介した情報系教育講座は程度の参加者がおり，キカガクの講師陣に加えて，ICT本部

それを解消することを目的とした試みの一つである。

からチューターが講師として参加している。選抜コースの最（3）各事業部門のニーズを聞きつつ，今後とも教育講座の初の２カ月間は知識の事前習得を目的とした eラーニング実充実を図ることにより，社内で情報系の人材を育成して施期間である。先に紹介した機械学習実践講座，深層学習実

いきたい。

践講座，深層学習画像認識実践講座と同じ内容のものを自分のペースで学習することができるとともに，自分に必要と思（参考文献）

われる箇所を集中的に学習することも可能である。講師は参(1)

令和４年版情報通信白書, 総務省.

(2)

中島聡, 佐々木靖彦, 宗清洋一郎, 住友重機械グループにおける技加者の学習進捗度を可視化し，受講者が現在どの技術領域を学習中かを知ることができる。残りの４カ月が本研修の主体であるPBLになっており，週１回程度の打合せをオンライン形式で実施している。
図６に，PBLの全体図を示す。問題定義，モデル設計，
PoC・実証，考察・改善の４つのカテゴリで構成される。問題定義では，受講者の所属部門の業務から自らの課題を持ち寄り，具体的な目標値を定める。課題の実現に必要なデータ

術人材育成制度について, 日本マリンエンジニアリング学会誌, 2021
年, 56 巻 1 号 .
(3)

プログラミング人材育成の在り方に関する調査研究報告書, 総務

省, 2015 年 .
(4)村上正行, 対面授業と遠隔授業の混合実施における学生の学びを考える, 大阪市立大学『大学教育』, 第18 巻 , 第２号, 2021 年 .
(5)

大学のデジタル変革 - DX による教育の未来, 井上雅裕編著, 東京電機大学出版局, 2022 年 .
(6)https://en.wikipedia.org/wiki/Project-based_learning, WikiPedia

収集も自力で実施する。モデル設計では，定めた課題を解決
住友重機械技報 No.209 2023

32

ICT・DX特集

技術解説

IZANA
（プラント運用支援システム）
向け異常検知機能の開発

IZANA（プラント運用支援システム）向け異常検知機能の開発
Development of Anomaly Detection Function for IZANA（Plant Operation Support System）
●門

脇

正

法＊

Masanori KADOWAKI

オペレータ

IZANA（プラント運用支援システム）
IZANA（Support system for plant operation）

１

観や音に異変がないかを確認する。この場合も，ほかの産業

はじめに機械の監視に比べ点検対象となるメータや機器の数が多く，

近年，CFB（Circulating Fluidized Bed）
ボイラを備えたプ

巡回範囲も広範囲にわたる。このようにプラントのような大ラントは，より信頼性の高い高稼働率設備への要求が強まっ

規模システムの監視は，人の五感や経験に頼るだけではかなている。IZANA（プラント運用支援システム）は，このようりの手間がかかるうえ，見落としも生じやすい。

な要求に応えるべく，顧客のプラントから収集・蓄積した運従来の噴破監視の問題点を具体的に挙げる。

転データを解析することで，オペレータが安定的かつ高効率（1）噴破の兆候が小さく見逃しやすいに設備を運用することを支援する（図１）。その結果，安定稼

噴破初期は破損の程度が小さいので，運転データにそ働・効率の維持，不具合の未然防止，効率改善支援，運用のの兆候が表れにくく，表れていたとしてもわずかである。

省力化，人材育成・ノウハウの伝承にも効果的であると期待

このことから見落としが生じやすく，仮に疑わしい兆候

している 。その主な機能として重要評価指標の可視化，異を見つけたとしても，ノイズなどに起因した一時的なゆ常検知，アラーム発生時におけるメーカー独自のガイダンス ，

らぎと見分けがつかず，オペレータは判断に迷う。この⑴

アラーム解析，レポート作成，分析ツールなどがある 。こようなケースではしばらく様子を見て，運転データに表れらは「メーカーノウハウを盛り込んだ評価アプローチ」とれていた兆候が「継続しているか」や「拡大傾向か」を「独自開発の機械学習モデル」で実現した。

確認したり，現場巡回で異変の有無を確認するなどの裏⑴

本報では異常検知機能，特にプラント非常停止につながる付けを取ってからプラント停止作業に入るので，停止ま噴破（ボイラチューブからの蒸気漏れトラブル）を早期に診断する噴破検知機能について紹介する。

２

でに時間がかかり，破損が拡大することがあった。
（2）運転条件の変更を噴破と取り違える
運転データに疑わしい兆候が表れたとしても，実際に従来のプラント監視と問題点

は噴破が発生していないこともある。これは運転条件を噴破は，ボイラチューブから蒸気漏れするトラブルで，プ変更した際，変更内容によっては噴破と似た兆候が表れ

ラントの非常停止につながる重大インシデントである。大規ることに起因する。また燃料などの影響で運転状態が変模システムで発生するプラントの非常停止は，安全性や生産化した場合にも同様のことが起こり得る。こうした疑わ性の点から影響が大きく，好ましくない。噴破の発生を早期しい兆候が見られたときには，噴破によるものか，それに検知できれば，その拡大でボイラが大きく破損することを以外の要因によるものかを見極める必要がある。具体的防止したり，従来に比べて計画的な停止操作や補修計画を立には，兆候が見られたタイミングで，オペレータは「運 転案でき ，損害の最小化が期待できる。

条件が変更されていないか」や「運転データを見て運 転⑴

噴破に限らず，プラントの異常を見つけるには一般的に２状態変化がないか」を確認する。しかし，この作業は時

つのアプローチが取られる。１つはオペレータによる中央操間がかかるうえ誰でもできるというわけではなく，ノウ

作室での運転データ監視で，プラント制御用の常設センサのハウを持ったベテランオペレータのスキルが必要となる。

信号群に，異常の兆候が表れていないかを確認する。ただし，常設センサは数が多く，その総数は数百個にのぼる。もう１つは巡回員による現場点検で，現場のメータや各種機器の外
33

＊技術本部

３

噴破検知機能の特長

噴破検知機能は，運転データに機械学習技術を適用し，正住友重機械技報 No.209 2023

技術解説

プラント運用支援システム
エッジ
サーバ

閉域網

オペレータ

問い合わせ窓口 定期点検サポート（運用アドバイス）

機能時間
正常，運転条件変更（異常度は高いが信頼度は低い）

IZANAの概念図
Flowchart of IZANA

図２

異常度と信頼度の推移
Example of change of abnormity and reliabilityに含まれるノイズや運転条件変更などの影響が抑制され，噴破発生期間統計処理前

噴破発生（異常度，信頼度ともに相対的に高い）

他クラウド連携

運転状態監視（異常検知）
運転支援
レポート作成データ分析 情報共有サービス

図１

信頼度

閉域網

SHICuTe
クラウド

各種センサ

異常度

信頼度

CFB ボイラを備えたプラント DCS

住友重機械工業

異常度

顧客

IZANA
（プラント運用支援システム）
向け異常検知機能の開発

噴破の兆候がより分かりやすくなり，早期検知につながる。図３に，統計処理前と処理後の運転データの一例を示す。実際に噴破が発生していた期間（黄色部分）につい

時間

統計処理後

て処理前と処理後の運転データを比較すると，処理前はばらつきが大きく傾向の変化を捉えにくいのに対し，処理後はばらつきが抑制され，赤矢印時点から上昇トレン

時間
図３

ドを明確に確認できる。
なお，前述の異常度および信頼度は強調処理した結果

統計処理前，処理後の運転データ
Process data before and after statistical processingに基づいて算出される。そこで異常度や信頼度と併せて強調処理した結果もオペレータに提示する仕様にした。
プラントの非常停止判断は，その影響が非常に大きいの常な運転パターンから逸脱したパラメータを検知・報知する

で診断結果を提示するだけでは意思決定に至りにくい

ことで，オペレータの監視業務を支援する。この際に「製品が，診断結果の根拠となる情報を提示することでオペ知識などのメーカーノウハウ」も組み入れることで，信頼性レータは納得感や安心感を持って意思決定できる。

の高い診断を可能とした。また，プラント制御用の常設計器

これらの特長により，微小な破孔による噴破を検知でのみで診断可能で，追加計器の設置も必要ない。

き，さらに運転条件の変更や燃料などの影響による運転

噴破検知機能の主な特長を紹介する。

状態の変化に対しても，ロバストな診断が可能となる⑴。

（1）スコア化

最終的な判断はオペレータに委ねられるが，本機能によ噴破検知機能は、時々刻々と得られる運転データに対って常に一定の評価が得られることになり，プラント運して異常度と信頼度の 2 つのスコアを算出する。異常度のスコアが高いほど運転データに噴破の兆候が強く表れていることを意味し，信頼度のスコアが高いほどその時
点の異常度が信頼できることを示す。

用を支援することができる。

４

おわりに

（1）IZANA に搭載された噴破検知機能は，「製品知識など

図２に，異常度と信頼度の一例を示す。実際に噴破がのメーカーノウハウ」と「独自開発の機械学習モデル」

発生していた期間（黄色部分）で異常度と信頼度が高く，に基づいて運転データを解析することで，噴破の早期検

噴破の兆候を捉えていることが確認できる。また時間が知とロバストな診断を可能にし，オペレータのプラント

進むに従って異常度が高まり，噴破の兆候が強まってい監視を支援する。

る様子も確認できる。一方，実際は正常だったが運転条（2）噴破箇所の特定までが可能になると，必要にして十分件の変更が発生していた期間（緑色部分）
では，異常度はな補修準備につながり，さらなる設備への悪影響軽減が高く信頼度が低いことを確認できる。これは，その兆候期待される。将来的には異常箇所の特定にも取り組み，の要因が噴破以外であることを示しており，噴破の可能

さらなる価値向上につなげたい。

性は低いことを意味している。
このようにオペレータは，異常度を見ることで，運転データに噴破の兆候が表れているかを一目で確認でき，さらに，信頼度と組み合わせることで，実際には正常であっても見かけ上噴破の兆候が表れている状況を誤って噴破と判断することを防止できる。
（2）異常兆候の強調（参考文献）(1) 藤井大也, 渡邊建聖, 青木七海, IZANATM（プラント運用支援システム）の開発, 住友重機械技報, No. 206, 2022 , p. 25, 住友重機械工業株式会社．
※「IZANA」および「SHICuTe」は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

噴破検知機能は，運転データに統計処理を施すことで噴破の兆候を強調する。これにより処理前の運転データ
住友重機械技報 No.209 2023

34

ICT・DX特集

技術解説

状態監視サービスを用いた予知保全ソリューション

状態監視サービスを用いた予知保全ソリューション
Predictive Maintenance Solution by Using Condition Monitoring Service
●重

見

貴

Takao SHIGEMI夫＊

状態監視システム（CMS）が実現する予知保全ソリューション

クラウド
オンプレミスタイプ（S - CMS）
クラウドタイプ（Type-I）

測定値をクラウドに送信

CMS機器

サポート

センサ

状態の見える化

異常時の連絡 定期レポート 修理対応
当社エンジニアがデータを分析・診断

顧客予知保全サービス
Predictive maintenance service

表１
分解整備 新規導入
サポート

状態監視サービスのラインアップ
Line up of condition monitoring service

導入支援

減速機の導入・更新のアドバイスや
最適な保全サービスの提案

全国に広がるサービス・
販売網を駆使した
迅速な対応

計測形態

スポット計測保全ソリューション
サイクル

TM③ CycloSMART
常時監視

診断

④ TYPE-I-８/16

状態監視システムを活用した
異常時報告・定期レポート・推奨対策の提案

１⑤ TYPE-I-G

トータル保全ソリューション
Total maintenance solution

はじめに

TYPE-I-８/16について解説する。

故障診断システムを用いたサービスラインアップ（表１）

測定したい部位の異常を簡単に検知できるポータブルタイ

TYPE-I-８/16：異常部位の特定や損傷状態まで検知できる高性能タイプ
TYPE-I-G：配線が不要で設置の自由度が高い無線タ
イプ

３

状態監視サービスのメリット

製品の状態を見える化することで，定期的な点検よりも早く正確に損傷を把握することができ，次のようなメリットが得られる。

プのTYPE-Pから，異常部位の特定や損傷状態まで検知でき① 故障によるダウンタイムの短縮る高性能タイプのTYPE-Iまでさまざまなサービスラインア② 早期発見による設備の延命化ップとなっている。

③ 部品交換・保全工数の削減① TYPE-P：測定したい部位の異常を簡単に検知できるポータブルタイプ②
35

CycloSMARTTM：診断からデータ保存まで現場で完⑤機器を対象としたさまざまな状態監視システム（ CMS：
Condition Monitoring System）のサービスラインアップから，

無線
センサ

結する高性能タイプ④

できるように一貫したソリューションを提供している（図１）。
本報では，そのソリューションの一つである減速機，回転S-CMS：機能を絞った簡単操作で導入しやすい常時＊ PTC事業部

有線センサ

監視システム③

当社は，減速機の導入支援から設備保全計画や新規設備導入のサポートまで，顧客が設備を長く安心して使用することが２① TYPE-P

全国の認定サービス店による保守・点検

減速機メーカーのノウハウを生かした保全計画・分解整備・新規導入に向けた提案

図１

機器外観

② S-CMS

保守・点検

解決提案

サービス名

④ 長期点検データによる効率的な更新計画⑤ 遠隔監視による安全な点検作業⑥ 減速機の状態を数値で管理
住友重機械技報 No.209 2023

技術解説

顧客

状態監視サービスを用いた予知保全ソリューション

PTC
クラウド
LTE
ルータ

データ収集機
減速機・振動センサ最大：８ch/16ch
・回転センサ・負荷センサ（モータ電流）

FFTとエンベロープ FFT解析
報告書の提出定期レポート
異常レポート

修理・整備の受注
受注
リアルタイム監視画面

工場内の故障診断機器配置図
Layout of condition monitoring equipment in plant

修理・整備の実施

保全関連部門
設備管理者

図２

図３

認定診断士による回転数や負荷変動を考慮した総合的
な詳細分析

修理
分解整備

部品供給
入力軸 ̲ 加速度 ̲ 反軸出側0.55（g P）
入力軸 ̲ エンベロープ加速度 ̲ 反軸出側0.346（g P t P）
入力軸 ̲ 速度 ̲ 反軸出側0.744（mm/s r ms）

サービス構成Service configuration

かみ合い周波数成分
（mG）

図４

正常
注意
異常

減速機へのセンサ配置図
Layout of sensors on gearbox

0.2
正常品
0.15

損傷品

0.1
0.05
0
１次

図５

４

正常品の周波数分析結果
Frequency analysis result of normal
gearbox

図６

損傷品の周波数分析結果
Frequency analysis result of damage
gearbox

サービス事例紹介

状態監視サービスの一つであるTYPE-I-８/16の事例を紹

4.3

図７

２次

３次

４次

５次

かみ合い周波数成分の比較（1〜5次）
Comparison of meshing frequency components(1st to 5th order harmonics)

報告書

減速機の状態を診断することを目的として，当社の専門家が定期的に測定データを分析し「定期レポート」を提出する 。

介する。図２に，そのサービス構成を示す。

閾値が警報レベルを超えた際，第１報で異常発生を連絡し，

4.1

その後，詳細な分析結果とともに異常原因と推奨対策を示し

監視画面

本システムは，タブレットやPCを用いて減速機の健康状

た「異常レポート」を第２報として提出する。オーバーオー

態をリアルタイムに監視することが可能である。たとえば，

ル値の閾値判定に加え，周波数成分に着目した診断をするこ

工場内に配置された複数の減速機を一括表示し，振動センサとで，より早期の異常を検出できる。多くの分析結果を専門

による振動加速度，振動速度，温度の状況に加え振動オーバ

家が総合的に判断することで，異常の有無だけでなく損傷部

ーオール値の傾向も監視できる（図３，図４）。本サービスの位の特定や損傷程度を推測し，報告書として提出する。

特長は，当社においても日常監視を行い，異常発生時の振動値の傾向や周波数分析などの総合的判断結果を顧客に提供できることである。
4.2

診断事例

図５～７に，減速機の周波数分析結果を示す。本事例では ，

５

おわりに

当社の状態監視サービスの活用により，減速機の状態を見える化し， 保守計画や分解整備などを行うことができる。
機械・設備の安全稼働は言うまでもなく，生産性の向上，時基本周波数成分や高調波成分に着目することで，中間軸の大間的・経済的な損失の回避，保全活動員の安全の確保，環境

歯車の歯面損傷を早期に発見することができた。当社では減負荷低減など，さまざまなメリットを生み出すことが可能と速機の構造，設置状況および負荷状況などを考慮して根本原なる。

因を推定し，考えられる解決策の提案を行う。
住友重機械技報 No.209 2023

36

住友重機械技報第209号発行に当たり

住友重機械技報第209号をお届け致します。

本誌は，当社が常々ご指導いただいている方々へ，最近の新製品，新技術をご紹介申し上げ，
より一層のご理解とご協力をいただくよう編集したものです。
本誌の内容につきましては，さらに充実するよう努めたいと考えますが，なにとぞご意見キ

賜りたく，今後ともよろしくご支援下さるよう，お願い申し上げます。

リ

なお，貴組織名，ご担当部署などについては，変更がございましたら裏面の用紙にご記入
トのうえ，FA X でお知らせいただきたくお願い申し上げます。また，読後感や不備な点を簡単

リに裏面用紙にご記入願えれば幸いに存じます。

線

2023 年１月〒 141-6025 東京都品川区大崎 2丁目1番1号（ThinkPark Tower）
住友重機械工業株式会社
技術本部

技報編集事務局

（宛先）

（発信元）
貴組織名
担当部署
氏
名
TEL No.
FAX No.

住友重機械工業㈱技術本部 技報編集事務局 行
FAX 横須賀 046 − 869 − 2357

住友重機械技報第209号の送付先の確認と読後感などの件
送付先
変（旧送付先）（新送付先）

送付番号

送付番号

組織名称

組織名称

担当部署

担当部署

所 在 地

所 在 地

更

キ

〒

〒

リ

新

ト

規

新しい部署ができた場合ご記入下さい。

リ

組織名称
送

線

担当部署

付

所 在 地

先

〒

必要部数

本
号

1 ．本号で，一番関心を持たれた記事は。

の 読
後 感 に

2 ．本号を読まれたご感想をお知らせ下さい。
（○印でご記入下さい。
）
1

興味深かったつ い て

その理由をお聞かせ下さい。

2

特に興味なし部

主要営業品目
変減速機，インバータ● 機械式減速機：［同心軸］サイクロ減速機，サイクロギヤモータ
アルタックス，精密制御用サイクロ減速機，コンパワー遊星歯車
減速機，［平行軸］パラマックス減速機，ヘリカルバディボックス，
プレストギヤモータ，［直交軸］パラマックス減速機，ハイポニッ
ク減速機，アステロ直交ギヤヘッド，ベベルバディボックス，ライタックス減速機，HEDCON ウォーム減速機，小形ウォーム減速機 ● 変速機：［機械式変速機］バイエル無段変速機，バイエル ･
サイクロ可変減速機，［電気式変速機］インバータ，インバータ搭
載ギヤモータ，サーボドライブ，DC ドライブ

サイクロ，アルタックス，コンパワー，パラマックス，バディボックス，プレスト，
ハイポニック減速機，
アステロ，
ライタックス，HEDCON，
バイエルおよびバイエル・
サイクロは，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

プラスチック加工機械● プラスチック加工機械：射出成形機，射出吹込成形機，ディスク
フィルム製
成形機，
セラミックス成形機 ● フィルム加工機：押出機，造装置，ラミネート装置 ● IC 封止プレス ● 成形システム ･ 金型：
射出成形用金型，PET システム，
インジェクションブロー成形システム，
インモールドラベリング成形システム
レーザ加工システム● レーザドリル装置●

レーザアニール装置●

YAG レーザと加工システム
半導体・液晶関連機器● イオン注入装置● 成膜装置：（太陽電池，タッチパネル，
有機EL用）プラズマ薄膜形成システム ● 精密位置決め装置 XY ステージ● モーションコーポネント● ライン駆動用制御システム● マ
イクロマシン ● レーザアニール装置 ● ウエハ研削装置
環境施設● 環境 ･ エネルギー関連プラント：循環流動層（CFB）ボイラ，
気泡流動層（BFB）ボイラ，ロータリーキルン式産業廃棄物処理施設● 大気関連プラント：電気集塵装置，灰処理装置 ● 水関連プラント：
上水処理施設，
下水処理施設，浸出水処理施設 ● 産業廃水処理装置
加速器，医療機器，精密機器，極低温機器，超電導磁石● イオン加速器：サイクロトロン，
ライナック，シンクロトロン ● 電
子線照射装置 ● 医療機器：PET診断用サイクロトロン ･CYPRIS，
標識化合物合成装置，陽子線治療システム ● 冷凍機：パルス
チューブ冷凍機，4KGM 冷凍機，MRI 用冷凍機，クライオポンプ● 人工衛星搭載観測装置冷却システム● 超電導磁石：ヘリウム
フリー超電導マグネット

物流・パーキングシステム● 自動倉庫システム● FMS/FA システム
● 機械式駐車場●

無人搬送システム

金属加工機械
● 鍛圧機械：フォージングプレス，
油圧プレス，
フォージングロール，
クーラント処理装置 ● SPS（放電プ
超高圧発生装置 ● 工作機械，
ラズマ焼結機）
運搬荷役機械
連続式アンローダ，水平引込みクレーン，橋形クレーン，港湾荷役
クレーン（コンテナクレーン，タイヤマウント式ジブクレーン，
タイヤマウント式 LLC，トランスファクレーン），ジブクレーン，
ゴライアスクレーン，天井クレーン，製鋼クレーン，自動クレーン，
コイル搬送台車，ヤード機器（スタッカ，リクレーマ，スタッカ／
リクレーマ），シップローダ，ベルトコンベアおよびコンベアシステム，
リフティングマグネット装置，コークス炉移動機械
船舶海洋● 船舶：油槽船，
石油製品運搬船
化学機械，プラント● 一般プラント：紙・パルプ製造装置，
化学装置，原子力装置 ● 圧
力容器：リアクタ，
塔，槽，熱交換器 ● 撹拌混合システム：マック
スブレンド撹拌槽， スーパーブレンド（同心２軸型撹拌槽）， バイ
ボラック（横型２軸反応装置）
マックスブレンドおよびバイボラックは，住友重機械プロセス機器株式会社の登録商標です。

建設機械，フォークリフト
油圧式ショベル，
杭打機，
道路舗装機械，クローラクレーン，
基礎機械，
フォークリフト
タービン，ポンプ
蒸気タービン，
プロセスポンプ
その他
航空用機器，
精密鍛造品，
防衛装備品（各種機関銃，機関砲およびシステム）※文章中のソフトウェア等の商標表示は，省略しております。

CYPRIS は，住友重機械工業株式会社の登録商標です。

事業所
本
社
関西支社
中部支社
九州支社
田無製造所
千葉製造所
横須賀製造所
名古屋製造所
岡山製造所
愛媛製造所
新居浜工場
西条工場

〒 141-6025〒 530-0005〒 461-0005〒 812-0025〒 188-8585〒 263-0001〒 237-8555〒 474-8501〒 713-8501

東京都品川区大崎2丁目1番1号（ThinkPark Tower）
大阪市北区中之島 2丁目3番33号（大阪三井物産ビル）
名古屋市東区東桜1丁目10番24号（栄大野ビル）
福岡市博多区店屋町 8 番 30号（博多フコク生命ビル）
東京都西東京市谷戸町2丁目1番1号
千葉市稲毛区長沼原町731番 1号
神奈川県横須賀市夏島町19番地
愛知県大府市朝日町6丁目1番地
岡山県倉敷市玉島乙島 8230番地

技術研究所 〒 237-8555 神奈川県横須賀市夏島町19番地
技術研究所 〒 792-8588 愛媛県新居浜市惣開町5番2号（新居浜）

本号に関するお問い合わせは，技術本部技報編集事務局（電話番号は
下記）宛お願い致します。

〒 792-8588 愛媛県新居浜市惣開町5番2号〒 799-1393 愛媛県西条市今在家1501番地

住友重機械工業株式会社のホームページ https://www.shi.co.jp/

技報編集委員
委

員

鈴木 哲史
大西 良孝
井上 千晶
梶谷 純平
針ヶ谷 崇
有吉 政博
石川 賢治
諏訪 義和
幾島 悠喜
小林 友和

阿部 昌博
白澤 克年
村澤
崇
中川
崇
霜鳥 貴之
坂根
剛
石倉 武久
志摩 孝洋
前野 亮一
事 務 局 技術本部
編集協力 （株）千代田プランニング委住 友 重 機 械 技 報

員

第209号

非売品

2023 年１月10日印刷
発

発

行

１月20日発行

行

住友重機械工業株式会社〒 141-6025 東京都品川区大崎2丁目1番1号（ThinkPark Tower）
お問い合わせ電話 横須賀 046-869-2300

人

千々岩敏彦
無断転載・複製を禁ず©

住友重機械

技報
209

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Printed in Japan

Sumitomo
Heavy Industries
Technical Review

ICT･DX 特集
Special issue for ICT・DX

Jan.2023
No.209ISSN 0387-1304