機関Plantの異常検知Logicの開発とRemote Diagnostic Centerの設立について

27 Nov 2020
日本郵船株式会社
海務グループ ビッグデータ活用チーム

山田 省吾© 2016. NYK Group. All rights reserved.
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CHAPTER １Introduction© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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船舶IoTへの取組 － SIMSとは?

SIMS = Ship Information Management System
センサーデータの収集を行い船陸間送信を可能にする支援モジュール
データ発生

データ収集

データ送信

データ集積

見える化

運航担当者向け
船舶管理担当者向け

データベース

×他のデータ© 2016. NYK Group. All rights reserved.

3取得Data(500~2,000点)

Via
Satellite

VDR

Voyage Data
RecorderNavigation
Device

航海・気象Data(Voyage DataRecorder)

機器Data(Engine DataLogger)

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

SIMS Unit

Engine DataLogger© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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SIMS Dataの活用Phase•

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組みを実施•

船主/管理会社とも共有して、船舶の保守・管理などにも役立てる様、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

本船にて取得される機関データをシステムに表示でこれらをサポート

2.ユーザー視点による便利ツール開発

ユーザーニーズに基づいた便利機能開発

3.ユーザー視点による知らせる化

熟練エンジニアの知見をもとに異常検知システムを開発。
関係者に知らせる仕組みを構築。

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LiVE for Shipmanagerの機能開発

個船データ

筒内圧データ
監視

監視
フリート全体監視

運航パフォー
マンス監視

リアルタイム監視

条件式

姉妹船データ比較

アラーム
時系列データ
異常検知

異常検知

LiVE forShipmanager

オンライン
分析

時系列データ
比較

散布図データ
異常検知
アラーム履歴分析

センサー異常検知

オフライン
分析

SPASデータ
ダウンロードSIMSデータ
E-UMSデータ

ダウンロードダウンロード© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 2

Anomaly Detection開発Update© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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LiVE for ShipmanagerによるMonitoring

散布図

姉妹船比較

時系列グラフアラーム履歴分析© 2016. NYK Group. All rights reserved.

8人間の目による監視の先

潤滑油圧力のFluctuation

冷却水出口温度のOffset

Piston Cooling Oil温度のDeviation© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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時系列Dataの異常検知

Fuel Dampers (pressure regulator)
不調によるOvershootabnormalnormal

FO inlet pressureのハンチング

人間によるMonitoringの仕事はA.I. にも出来るのではないか?
Butterfly valveにRubberの異物がnormal

abnormalNo.7 Cyl. JCFW Out Temp. の他Cylとの偏差大© 2016. NYK Group. All rights reserved.

10監視Dataの“異常”の定義
トレンドグラフA

M/E FO Inlet PressureB散布図
DE

M/E FO Inlet Pressurebaseline

例: FO温度・圧力, LO温度・圧力、冷却水温度など

例: FO温度・圧力, LO温度・圧力

C

D

Jacket Cooling FW Temperature

例: 排ガス温度 冷却水温度© 2016. NYK Group. All rights reserved.

例:
T/C回転数 – 掃気圧力
M/E Load – M/E回転数

Exhaust Gas Temperature

例: 排ガス温度 冷却水温度11

CHAPTER 2.1

異常検知ロジック(時系列データ)© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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12異常検知ロジックによる検知事例(エンジン構造・・・燃焼室)
UEC50LSH-Eco-C2 イラスト

排気弁

シリンダーカバー
シリンダーライナー
ピストン㈱ジャパンエンジンコーポレーション提供© 2016. NYK Group. All rights reserved.

13異常検知ロジックによる検知事例(排気弁損傷) （時系列Data）

主機回転数・負荷・燃料消費量

排気ガス温度

給気温度

冷却水温度

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14異常の早期発見に貢献 排気弁吹き抜け（時系列Data）

排気弁の吹き抜け徐々に上昇

排気ガス温度
エンジン停止Anomaly Area

異常スコア
Anomaly Score

検知閾値
Normal Area
本船停止16時間前に検知© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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Anomaly Detection検知Logic（時系列Data）
M/E No.3 cyl排気弁吹き抜け
エンジン回転数, エンジン負荷, 燃料消費量

排気ガス温度Engine Stop&Inspection

閾値は調整可能閾値はUserのDomain knowledgeで決定

誤検知(お手付き)

早期検知

早期検知と誤検知はtrade-off© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 2.2

異常検知ロジック(散布図データ)© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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Anomaly Detection検知Logic (散布図Data:Fairway Alarm)
本船のoperation states/regimesが分からないと誤報を出す
Load 20%

Load 80%
Normal operatingstateDA : 後進中
B : Engineの発停中(出入港)C : Engineの増速中
D: Engineの減速中

B
これら “normal” dataが誤検知を引き起こす

AC© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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Fairway Alarm (散布図)© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 3

Data Quality Management Systemについて© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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20データ品質に関する既存の問題点の調査
No.

Items / 項目

Factors / 要因
・名称は同じだが、データの種類 (アナログ値, デジタル値, ステータス)が違う?

同じ名称で複数のCommon IDが登録されている。

・Redshiftでは共通chデータでDBに格しており、Aサーバーでは船chデータでDBに格納、データロード

1 Multiple common ID of same name is registered.

時はvessel ch masterで共通ch紐付けを行っている。ゆえに、Aサーバーでは共通ch紐付けを変更した程(Name duplication)

度ではマスタのリビジョンが上がらない。が、そのようなことをするとRedshift側はおかしくなる。

COMM Channel Nameの紐付け間違い１

Channel Nameが同じ場合、紐付けツールが単位の有無を見ていないため、人間が確認する必要がある。

2 （上と一緒?BJシリーズで間違いあり）
Linking error of common channel name3

(今は海務が作業しており、問題なし?)

SIMSデータに欠損がある・Aサーバーのメールサーバーのダウン
・Aサーバーの取り込みバグ

SIMSデータに欠損がある

・AサーバーのSIMSサーバー高負荷時にバックグラウンド計算が正常に行われない

Lack of SIMS data

・NYKDLでの取り込み処理バグ

DB間でデータが一致しない(陸上Server ⇔ NYK DL)

・vesselマスタデータが無かった。
45678

・取り込み時のバグ

各DB間でデータが一致しない

・四捨五入

Data of value not matching between each database

・桁数定義が異なる

同一UTCのSIMSデータが存在する

・VDRから来るUTCが巻き戻ったり、未来に進んだりしている?（推定）There are duplicate SIMS data with same UTC
紐付けの間違い
Linking error
Wrong Time shown by SIMS data

. 人的作業のエラー
同一UTC(日付)のSIMSデータが存在する
Data Logger output error on timestamp(For example HIDAKA have a time stamp 8 months ahead of current time)
Sims Update Time from A Server was not regular(Example, NYK LEO having not being updated for several weeks in July 2018)

1) FTP Protocol from A Server2) A Server Mail Server Down
3) A Server SIMS server under heavy load

全く違うChのDataが入っている© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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データ品質の評価指標

Completeness

データに抜けは無いか?

Data
Data Data

Timeliness

データ収集に遅延は無いか?

Integrity

データベース間で整合性は取れているか?
データベース1

データベース2
データ異常
レコード不足Data Data

Data

Data Data

Data Data

OR

Data Data
Data Data

Accuracy

データに誤りは無いか?

Data© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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Data Quality Management System© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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CHAPTER 4

Remote Diagnostic Centerについて© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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導入目的
Digital技術の活用で世界の“物流”を途切らせないESG経営への貢献
1. データの品質管理、運転値の異常検知などの本船コンディションを一極で集中監視し、NYKフリートの燃節への寄与、重大機関事故削減によって船を止めないという大目的を掲げる。
2. 安定的で高品質な世界的物流を維持・提供し、CO2削減をはじめとしたDigital ✖
ShipmanagementでNYK・顧客のESG経営に貢献する。

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Expert-in-the-loopの概念
Expert-in-the-Loopのmeritは-検知の見逃しが少なくできる
誤検知を少なくできる
Alarmの閾値を下げ気味にできる
教師Dataが多く集めれる
検知結果の精度・説得力Up

Real Time Data

24/7 monitoring 200+ Vessels
異常検知System

Trouble Report

Marine Engineer

Controller
初期検知

海務グループExpertHigh Priority
Alert

誤検知

Reviewer

Low Priority
Alert

継続Monitoring
Model Examination, Improvement(PDCA Cycle)

User
船舶管理会社

Feedback

通知結果のフィードバック
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導入効果(異常検知プログラム(AI)とExpert-in-the-Loopにより)① システム(AI)がVessel Managerに代わって24時間監視することにより、早期発見、検知の見逃しが少なくなる② システム(AI)の誤検知をExpertがフィルターし誤報を防止できる③ Expertの介入により検知結果をBlackbox化させない(付加情報を提供、説得力が向上)④ 複数の管理会社に分散しているSIMS搭載の姉妹船、同型エンジンの分析情報を共有することが出来る。
⑤ 今後の自律運航船の機関系の制御判断や陸上からの遠隔コントロールに異常検知の技術は必須。
⑥ 事故の早期発見により遅延時間を短くし、ETA調整のための増速による燃料消費を抑えることが出来る。
⑦ 機器の劣化・汚損を監視することにより適切なタイミングでのメンテナンスを可能とする(CBM、燃節に繋がる)⑧ 多くの異常検知データを分析した結果が集積され、異常の種類や傾向が分かり教育にも活用できる。
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RDC紹介Video(YouTube)

NYK Remote Diagnostic Center

https://www.youtube.com/watch?v=RAGYFRj8rcE© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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当該Centerの将来について顧客への貢献・アピール
カーゴ監視・管理自律運航船
Command Center(例:自動車の輸送中の環境)

業務効率向上船級検査のリモート受検

本船上での異常検知
3 rd Party船監視請負(外販)

教育・研修カリキュラムへの組込オペ業務(部分)移管

当該センターの船級承認

モニタリング拠点拡大(シンガポール、UK、日本など)

時間軸

性能解析・燃節モニタリング

CBM※モニタリング

技術の向上

異常検知フロー
SMSへ導入エンジンメーカーとのコラボレーション

時間軸※ Condition Based Maintenance

現在© 2016. NYK Group. All rights reserved.

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免責事項
本資料は、電子的または機械的な方法を問わず、当社の書面による承諾を得ることなく複製又は頒布等を行わないようお願いします。

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