バリシップ2017 海事ITセミナー

船舶IoTデータを用いた異常監視・自動診断保守支援
プラットフォームとその活用について
2017年5月26日

ソリューション事業室担当者 藤井幹
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「船舶IoTデータの活用」とは？

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「船舶IoTデータの活⽤」とは？

「IoTデータの活⽤」の本質は？
①のデータ・情報の蓄積は、とにかく早く始めることが重要① データ・情報を蓄積し、② 情報と知を抽出し、③ 共有・利⽤する。と捉え、以降の内容を紹介いたします。
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CMAXS LC-A/e-GICSXについて

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ClassNK CMAXS 概要
ClassNK CMAXS （Cloud Computing Maintenance Expert System）は、単⼀システム上にてメーカー協働により、船社殿をサポートしていく仕組みです。
船B

船A
機器 X
機器 Y

機器 X

CMAXS LC-A
⼜はCMAXS e-GICSXCMAXS LC-A
⼜はCMAXS e-GICSX

・・・・

NKCS殿 (*)
契約

船主
船舶管理会社

機器 Z
・・・

メーカ X
CMAXS DB

メーカ Y
メーカ Z

CMAXS LC-ACMAXS e-GICSX

・・・

各機器メーカの技師によるサポート
NKCS殿にて契約取りまとめいただいておりますが、船級に関わりなくCMAXSをご利⽤いただけます。
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CMAXS LC-Aとe-GICSXについて

2012年より三菱重⼯舶⽤機械エンジン殿、引き続き、ジャパンエンジンコーポ
レーション殿にご利⽤いただいています。

2010
運⽤開始
2006
開発期間

2009
実船試験

継続的なソフトの機能改善と顧客サポートを実施＋
機械学習アルゴリズム
メーカーの枠を超えた
協働サポート体制＋
三井造船殿の各種独⾃システム (e-GICS 他）

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2016年より運⽤開始

ClassNK CMAXS 概要
システム名機能ClassNK CMAXS LC-A

本船・陸上共通機能・異常診断機能・⾃動状態診断機能・トラブルシューティング機能・最適運⾏設定機能
主機だけではなく、機関室の全機器に適⽤可能

ClassNK CMAXS e-GICSX

本船側機能・異常診断機能・トラブルシューティング機能・状態診断結果表⽰機能

機器の 状態監視・⾃動診断システム

三井MAN-B&W主機向け異常診断・状態監視システム

陸上側機能・状態診断機能
・異常診断
・性能診断
・燃焼診断
・軸受状態診断結果閲覧機能（オプション）
7ClassNK CMAXS 概要
本枠組みでは、⼀つのシステムで機関室内の多くの機器の監視・診断が可能です。
主機以外に、下記の機器に対して適⽤実績があります。

プロペラ軸軸受・中間軸軸受の異常度推定

軸受温度を海⽔温度、軸回転速度などとの相関を考慮し異常度を算出する為、より精密な監視が可能です。
（異常の早期発⾒ができます。）

ディーゼル発電機セットの診断発電量、電流値、排ガス温度などの相関関係より監視を⾏います。 発電機機関の過給圧センサーなどが装備されていると、より精緻な監視が可能となります。

排エコTGの診断

排ガス出⼊り⼝温度、主機負荷（推定排ガス量）、蒸気圧、発電量などにより精緻な監視が可能です。 給⽔量データがあるとより精緻な診断が可能です。 バーナーのON/OFF信号は必須です。

他の機器に対しても、⼀定のデータが取得されていれば、従来に⽐較して精緻な異常監視および⾃動診断ロジックが構築できます。
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情報と知の抽出、利用について

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機械学習の適⽤についてビッグデータを⽤いた機械学習が有効な分野必要なデータが、パッケージで揃っている。
参照データ
Point of salessystem

天候

価格

最⼤化すべきターゲット

性別、年代
品揃え

Big data＝「参照データ」の量

売上、利益Big data

「ターゲットデータ」 の量

機械学習の適⽤が可能
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10機械学習の適⽤について
状態診断について
参照データ

Temperature Pressure

Speed

最⼩化すべきターゲットVibration>>

データではなく、現象である。

事故

Weather

Small data

Big data>> 「ターゲットデータ」 の量「参照データ」の量機械学習で直接的に解析することは困難。
異なるアプローチが必要
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診断の流れ、階層、価値について
価値⼩

第1階層

計測

計測

技術者のノウハウ

ユーザーにとっての価値

機械学習
第2階層

異常度算出

正常値からの乖離度合い

各種統計学の⼿法が適⽤可能

異常度指数

異常度指数

第3階層

診断

状態指数

何がどういう状態かを⽰す

設計パラメータなどの詳細情報が必要
第4階層

実⽤

価値⼤

船社殿の差別化要素の中で、重要性がより⾼まっていく要素と予想しています。また、ユーザ、メーカとの協⼒により、付加価値創造が促進できると考えています。

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•••
•

予防保全
トラブルシューティング
運航パラメータの設定値リコメンド
より安全な運航 など

進化サイクル（船舶IoT全体）
新機能の開発搭載、更新

CMAXS 参画社

CMAXS LC-A

ユーザー利益進化

経験+• より⾼品質な輸送• より安全な運航• 検査の合理化• 省エネ運航• 保守の効率化• 資産価値の向上
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この分野の⼈⼯知能へ
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ClassNK CMAXS 適用によるメリットについて

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ご活⽤メリット
CMAXS の主な機能

船社殿でのご活⽤

情報の共有化と⾒える化

より安全な運航

最適な設定値の算出

輸送品質の向上
輸送品質ムラの軽減

状態診断と予防保全

より経済的な運航トラブルシュート⽀援

⼈材育成

保守管理

創意⼯夫の加速15

情報の共有化と⾒える化機能
CMAXS により実現

船社殿でのご活⽤

情報の共有化と⾒える化

より安全な運航輸送品質の向上
輸送品質ムラの軽減
⼈材育成
創意⼯夫の加速メーカーも含めた協働サポートがCMAXSのコンセプトです。

項⽬

メリット

データセンター

各社で構築した場合のサーバー設置や管理費⽤が不要です。
ソフトウェアは継続的に更新、改善しています。

船・陸の情報共有

機器の状態情報など、従来は⼊⼿できなかった情報を船・陸で共有できます。また、詳細な計測データは必要なときに随時取り出せます。

輸送品質の向上船隊の各船⽐較

船隊の各船の状態を容易に⽐較できます。これにより船隊全体の輸送品質の向上、輸送コストの削減にご活⽤できます。

輸送品質ムラの改善（*) 各数字は、DUの試算にもとづくもので、各種条件により異なる場合があります。
1610万ドル/年

最適設定値の算出
CMAXSにより実現

船社殿でのご活⽤

最適な設定値の算出

より経済的な運航
創意⼯夫の加速

各部分の状態診断結果と計測値にもとづき、最適な設定値を算出し、安全かつ経済的な運転をサポートします。
項⽬

詳細

メリット

主機
燃料噴射タイミング(*1)

実証試験により、本機能活⽤時に150ton/10,000kW-年程度の燃料消費量削減効果を確認。

4万ドル/10,000kW-年

主機
シリンダ注油率(*2)

状態診断に基づいた最適注油率のリコメンド値を各シリンダ毎に算出します。
ご活⽤により、0.02〜0.06g/kW-hrの削減可能と試算します。

0.3〜1万ドル/10,000kW-年

主機
掃気温度最適値(*2)

凝縮⽔の発⽣率、状態診断にもとづき、最適掃気温度のリコメンド値を算出します。ご活⽤により、0.3〜0.6g/kW-hr程度の燃費削減可能と試算します。

0.6〜1.2万ドル/10,000kW-年（*1) DU製機関で筒内圧⾃動調整機構を搭載していない場合（*2) DU製機関の場合において17

状態診断と予防保全
CMAXSにより実現

船社殿でのご活⽤

状態診断と予防保全

より安全な運航
輸送品質の向上
輸送品質ムラの軽減

損傷の事前検知、また、2次損傷の予防による突発事故の防⽌、被害の軽減

より経済的な運航創意⼯夫の加速

項⽬

メリット

予防保全

監視対象においては、予防保全の実現可能性が⾼いです。

数万〜数⼗万ドル/回
Off hirerの回避

2次損傷の軽減

監視対象においては、早期の異常発⾒により、2次損傷軽減が可能です。

数万〜数⼗万ドル/回
Off hirer期間の短縮

部品寿命の最⼤化

悪化状態の早期復旧により部品寿命の最⼤化、突発事故の防⽌が可能です。

数万〜数⼗万ドル/回
Off hirerの回避（*) 各数字は、DUの試算にもとづくもので、各種条件により異なる場合があります。

詳細は、後述の事例を参照願います。
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CMAXS LC-A 予防保全 （実例-1）
保全を⾏わなかった場合
予防保全内容詳細推定復旧費⽤20万ドル程度

掃気状態異常給気不⾜を検知。 原因はA/Cの閉塞であったが、LC-Aを装備するまで乗組員は状態の深刻さを認識していなかった。
放置していれば、燃焼室部品のクラック、過給機ケーシングのクラックなどの発⽣が予想される。

TCケーシング交換
ライナー交換カバー補修
等（*) 各数字は、DUの試算にもとづくもので、各種条件により異なる場合があります。

下記グラフは、「掃気の状態」を表す指数の変遷を⽰す。

LC-Aを装備
過給掃気状態が異常であることが判明

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T/C,A/Cのリコン実施

正常復帰

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運転時間

推定
Off hire期間

2週間〜2ヶ⽉（部品在庫による）

CMAXS LC-A 予防保全 （実例-2）
保全を⾏わなかった場合
予防保全内容

詳細

推定
復旧費⽤

推定
Off hire期間

燃焼室部品
状態異常

排気弁のシート部損傷により、排ガスの吹き抜け事例が発⽣。
本事例の計測値をLC-Aにより処理させると、乗組員の発⾒よりも1⽇程度前に異常を捉えていたことが判明。

10万ドル以上

1週間程度（2次損傷発⽣時）（2次損傷発⽣時）（*) 各数字は、DUの試算にもとづくもので、各種条件により異なる場合があります。

下記グラフは、「燃焼室」の状態を表す指数の変遷を⽰す。

1 day
LC-Aは、乗組員による異常発⾒より1⽇程度前に検知可能

従来の異常検知により乗組員が異常発⾒20予備と交換

正常復帰

トラブルシュートCMAXSにより実現

船社殿でのご活⽤

トラブルシュート⽀援機能輸送品質の向上
輸送品質ムラの軽減

不具合要因を可能性順に⾃動的に抽出

⼈材育成

不具合要因に応じた、作業⼿順書を⾃動的に抽出して表⽰

創意⼯夫の加速⼈⼯知能（AI）で⼀般的にも適⽤されているニューラルネットワークのコンセプトを適⽤しており、精度の⾼いトラブルシュートを実現しています。
また、知⾒の蓄積に応じて更新・進化させていくことを前提に開発したアルゴリズムです。

項⽬

メリット

トラブルシュート

⾃動的に推定不具合部分のリストアップと、その対処法を提⽰されるた
め、不具合原因究明時間を⼤幅に短縮できます。

数時間〜数⼗時間Off
hireの短縮/年-隻

擬似モード

擬似モードで不具合発⽣のシミュレーションを⾏うことができる。本機能は、不具合時対応の事前把握などに有効。

⼈材育成の促進（*) 各数字は、DUの試算にもとづくもので、各種条件により異なる場合があります。
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保守管理機能CMAXSにより実現

船社殿でのご活⽤

保守管理機能より安全な運航輸送品質の向上
輸送品質ムラの軽減
創意⼯夫の加速

保守予定・実績カレンダー
点検結果フォーマット

今後の知⾒と実績の蓄積により、状態診断に基づいた開放検査とし、検査間隔の延伸を⽬指しています。

項⽬
保守管理サポートメリット
保守作業記録、検査記録、不具合情報、必要な部品抽出など保守に関する情報を⼀元的に管理可能

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保守品質の向上

メリット まとめClassNK CMAXS をご活⽤いただくことで、多⼤なメリットをご教授いただけます。

情報の共有化と⾒える化

年間メリット（/年-社）

各船・年メリット(/10,000kW-年）

10万ドル以上

0.1万ドル

不具合予防/軽減
メリット（/回）

⾦額換算困難なメリット
輸送品質向上4.9〜6.2万ドル

最適な設定値の算出（DUの事例にもとづく）

数万〜数⼗万ドル
数⽇〜2ヶ⽉程度のOff hireの回避/軽減

状態診断と予防保全

輸送品質向上⼗〜数⼗時間のoff hire短縮

トラブルシュート

⼈材育成促進保守管理関連合計

保守品質向上•10万ドル以上••

5〜6.3万ドル
⼗〜数⼗時間のoff hire短縮（*) 各数字は、DUの試算にもとづくもので、各種条件により異なる場合があります。

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•
•

数万〜数⼗万ドル
数⽇〜2ヶ⽉程度のOff hireの回避/軽減••

輸送品質向上⼈材育成促進船舶IoTデータ活用における課題

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課題と活動について項⽬

課題活動

データ収集

NK ShipDCの取り組み、新スマナビ研(*)
船内のデータ収集は、現時点でも⼿間がかか などの活動により、データ収集を含めてデータります。
ハンドリングが改善されていくと期待しています。

適⽤センサー

診断を⾏うにはデータが必要となりセンサーの装備と記録が必要ですが、⼗分とは⾔えない場合があります。

新スマナビ研(*)にて、データ項⽬の参考となるリストを整備しつつあります。新造船計
画時に、このようなリストに基づいたセンサ装備がなされることを期待します。

普及

欧州では船舶IoTの活動、実⽤が急速に⽴ち上がりつつあります。
⽇本の船舶IoT活⽤の加速が必要と感じています。

NK ShipDCの取り組み、CMAXSの価値創造⼒の向上。 また、これらについての船社殿への普及活動に尽⼒していきます。

*）新スマナビ研： （⼀社）⽇本舶⽤⼯業会主催の新スマートナビゲーション研究会

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まとめ

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まとめ「IoTデータの活⽤」の本質は？
データ・情報を蓄積し、情報と知を抽出し、共有・利⽤する。
CMAXSにより、継続した⾼度化を⾏ってきます。

ユーザ、メーカとの協⼒により、付加価値創造が促進できると考えています。

CMAXSは、ICT時代の⽇本の海事クラスターにおいて、クラスター故の弱点を補い、美点をより強化できる枠組み・技術と考えています。
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ご清聴ありがとうございました