軌道運輸のインテリジェント化の課題
データサイロ
OTシステムは、駅、列車、線路沿いなどの領域をカバーしていますが、各システムは異なる部署に属しており、標準化されたインターフェースが欠如しているため、OTデータの収集が困難であり、ITシステムとの連携も容易ではありません。
OTとITの知識と能力における隔たり
OTの担当者はITおよび情報セキュリティに関する知識や能力が不足しており、一方、ITの担当者はOTの現場設備に不慣れであるため、双方の間に隔たりが生じている。
安全と信頼性に対する要求が高い
軌道運輸は重要インフラであり、新技術の導入にはサイバーセキュリティ規範と信頼性への適合が求められ、輸送システム全体の安全性と運用が確保されなければならない。
ドメイン知識 結合 AI
産業知識はあるがAI技術に関する知識が不足しており、AI技術の導入でつまずき、AI活用の推進がうまくいかない
エネルギー効率を向上させる必要があります
駅の空調用電力と列車の牽引動力、これらがグリーン輸送と炭素排出削減にどう貢献できるかも、重要な課題です。
人件費と専門的スキルのギャップ
現場巡検の人員が徐々に不足しており、専門技術者の確保が困難な状況ですが、AIとデジタル化ツールを活用してどのように支援できるでしょうか。
これらのニーズはありますか？
意思決定者
最高経営責任者／最高情報責任者／デジタルトランスフォーメーション責任者
- •ITにおけるOTのフィールドデータに対する可視性と把握力を高め、データサイロを解消する
- •標準化可能なOTデータ管理プラットフォームとプロセスを構築し、OT導入における課題を軽減する
- •オープンアーキテクチャ（SDK/API/コンテナ化）を採用し、ITの将来的な拡張性を確保しています
- •IT/OTのセキュリティアーキテクチャのコンプライアンスを確保する
IT要員
情報部門/デジタルトランスフォーメーションチーム/研究開発部門
- •エッジ端末で異種OTデータを処理し、ITシステムと連携する
- •プラットフォームによるリモート一括展開と調整により、オンサイトサポートの必要性を削減
- •クラウドとオンプレミスを組み合わせて、データとセキュリティの両立を支援する
- •AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを導入
OT要員
設備管理エンジニア 車両保守・整備エンジニア 電力エンジニア 軌道エンジニア
- •プログラミング不要でデータ収集と自動化が可能
- •拡張性を備えることで、さまざまな種類のデバイスからのデータ収集ニーズに対応できます。
- •設備異常予兆診断で予期せぬ停止を削減
- •ITの要件に基づき、データをデータベースまたはクラウドプラットフォームに書き戻す
- •AIツールを導入し、自身の業界知識と組み合わせることで、ワークフローを最適化し、効率を向上させる
応用例
駅
駅のエネルギー消費量は膨大で、ピーク時の電力消費が運営コストに圧迫を与えています。
• 現在の空調およびエレベーターシステムは、固定スケジュールまたは手動調整がほとんどで、リアルタイムのインテリジェント制御が不足しています。
• メンテナンスモードは定期的な点検が中心であり、異常の早期予測が困難なため、予期せぬ故障につながります。
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列車
軌道や道岔などのインフラは、摩耗、沈降、気候災害などの影響を受けやすく、多くの人的巡視点検を必要とします。
•バックル、分岐器などの微細な異常を手動で検査するのは効率が悪く、潜在的な異常リスクを早期に発見するのが困難です。
集電弓の異常火花とトロリー線の幾何学的ずれが即座に検出されない場合、運行停止につながる可能性があります。
• 振動、音響、画像、トルク、電流などの様々なセンサーデータが分散しており、統合されていません。
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きどうわき
鉄道運行は、エネルギー効率と炭素排出のプレッシャーに直面しています。
• 乗客体験のニーズ向上（快適性、安全性、情報透明性）に対し、現行システムは受動的な対応が中心となっている。
車載機器が複雑で、ドア、気圧、バッテリーなどの多点故障をタイムリーに把握するのが難しく、停車コストが高い。
車輪異音検知。
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