JR貨物がIoTで車両管理し保守を最適化

 JR貨物は2018年度に、IoT(モノのインターネット)やビッグデータ(大量データ)を活用した車両管理、保守の最適化に取り組む。機関車や貨車の検査記録をタブレット端末で入力して一元管理するシステムを導入。労働生産性の改善や部品交換の適正化による保守費用低減などにつなげる。運行中の機関車からデータを常時収集し、人工知能(AI)で故障を予測する技術も研究する。

 JR貨物は10月の稼働を目指し、車両管理システムの刷新に着手した。従来は作業者が現場で作成した検査書類を上司が目視で確認していた。電子入力する新システムの導入により、検査データは社内で迅速に共有でき、記載漏れも防げる。年4万件程度の事務作業削減が見込める。

 車両情報の一元管理により蓄積したビッグデータを活用して、故障傾向や予兆管理などに効果を見込む。部品の交換時期や在庫の適正化で修繕費用の抑制も狙う。作業進捗(しんちょく)状況の可視化により、ボトルネック工程を把握し、生産性改善にもつなげる。

日刊工業新聞2018年1月26日

日刊工業新聞 記者

日刊工業新聞 記者
01月27日
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運転中の機関車から車両データと運転操作データを取得し、これを元に最適なメンテナンスを行う状態基準保全(CBM)を視野に入れる。既存の機関車に遠隔モニタリング装置を搭載し、集中サーバーでデータを管理。各車両の劣化度合いや異状部位を常時把握するとともにAIで異状進行を予測して最適な予知保全を実現する。
(日刊工業新聞第二産業部・小林広幸)

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