東日本旅客鉄道、 PARCのコンディション・ベースド・メンテナンス技術を採用

パロアルト研究所（以下PARC）は、 東日本旅客鉄道（以下JR東日本）がPARCのハイブリッド・コンディション・ベースド・メンテナンス（CBM）技術のアプローチを採用したことを発表いたします（2016年7月5日付）。このアプローチは、システム・モデリングとデータ・アナリティクスを組み合わせたものです。PARCは、JR東日本における従来のスケジュール・ベースド・メンテナンス・アプローチに代わるメンテナンス運用への移行を支援しています。例えば、初期のパイロット研究では、電車のドアやレールの状態の画像解析を対象にPARCのCBMプロジェクトを実施しています。

PARCのCBM技術は、JR東日本が関心のある分岐器などの様々なシステムへの実証に成功しました。PARCのアルゴリズムにより、ごくわずかな偽陽性率下、ときに90%を優に越える高精度での故障検出率が達成できることが分かり、これがJR東日本に高い評価を得ることになりました。

進化したデータ・アナリティクスとネットワーク接続されたセンサー群により、多くの組織が実践してきた従来のスケジュール・ベースド・メンテナンスという資産の実際の状態の基でのメンテナンス運用が可能です。

「当社の成長は、人口減少により鈍化しています。そのため、メンテナンス費用を抑え、損益改善に繋げることを狙っています。メンテナンスについてのイノベーティブかつ未来予見的なアプローチを見出すための協業先として、いくつもの組織を検討し、最終的に、PARCのCBMアプローチを採用することにしました。パイロット研究の成果が満足できるものだったことがその理由です。現在は、電車のドアやレールのメンテナンス作業のためのCBMソリューションの運用開始に向けて、PARCおよび製品化パートナーの野村総合研究所(NRI)と議論を進めています。PARCとNRIとの協業関係の中で、さらに様々な鉄道システムについても、CBMを実現していくのを心待ちにしています。」 （横山淳  JR東日本研究開発センター所長）。

JR東日本の初期のパイロット研究とそれを発展させたフィールド試験によって、さらなるプロジェクトへの道が開けました。そして、PARCのCBM技術は今後、関連するメンテナンスチームにより集中的にフィールド検証されていくことになります。

「労働集約的かつスケジュール駆動のメンテナンスから生じる問題は、日本に限ったものでも、鉄道システムに限ったものでもありません。様々な国の多様なインフラ・システムに見られるペイン・ポイントです。鉄道なら鉄道といった一つの垂直産業の中でさえ、設備・資材の個々の部分はそれぞれに特有のものがあります。個々の課題に対応できるよう拡張可能で、しかも高い真陽性率と、低い偽陽性率誤検知率を達成するような技術を開発することが不可欠です。PARCの学際的なチームは、それをまさに可能にするような、モデルベース推論と機械学習に基づくCBM技術の中心部分の開発に取り組んでいます。」（アヌラグ・ガングリ　PARCシニアリサーチャー・JR東日本CBMプロジェクトリーダー）

https://www.parc.com/jp