일본산업뉴스요약

IoT 및 빅데이터로 열차 관리
JR화물, 차량관리와 보수를 최적화

JR화물은 2018년도에 IoT 및 빅데이터를 활용한 차량관리, 보수의 최적화에 나선다. 기관차 및 화물열차의 검사 기록을 태블릿 단말로 입력하여 일원 관리하는 시스템을 도입한다. 노동생산성의 개선 및 부품 교환의 적정화로 인해 보수 비용 절감 등으로 연결한다. 운행 중인 기관차로부터 데이터를 상시 수집하여 인공지능(AI)로 고장을 예측하는 기술도 연구한다.

JR화물은 10월의 가동을 목표로 차량 관리 시스템의 쇄신에 착수했다. 기존에는 작업자가 현장에서 작성한 검사 서류를 상사가 눈으로 보고 확인하고 있었다. 전자 입력하는 새로운 시스템의 도입으로 검사 데이터는 사내에서 신속하게 공유할 수 있어 기재 누락도 예방할 수 있다. 연 4만 건 정도의 사무 작업 절감이 예상된다.

차량 정보의 일원 관리로 축적된 빅데이터를 활용하여 고장 경향 및 예측 관리 등에 효과를 예상한다. 부품의 교환 시기 및 재고의 적정화로 수리 비용의 억제도 노린다. 작업 진척 상황의 가시화로 작업이 더딘 공정을 파악하여 생산성 개선으로도 연결한다.

운전 중인 기관차로부터 차량 데이터와 운전 조작 데이터를 얻어 이것을 토대로 최적의 메인터넌스를 실시하는 상태 기준 보전(CBM)을 상정하고 있다. 기존 기관차에 원격 모니터링 장치를 탑재해 집중 서버에서 데이터를 관리한다. 각 차량의 노화 정도 및 이상 부위를 상시 파악함과 함께 AI로 이상 진행을 예측하여 최적한 예측 및 보전을 실현한다.

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