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デジタルツインによる施設管理とは?課題と対策・製品を解説

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維持管理におけるデジタルツインによる施設管理とは?

デジタルツイン技術を活用し、現実の施設を仮想空間上に再現することで、維持管理業務の効率化、予兆保全、ライフサイクルコストの最適化を目指す取り組みです。建物の状態をリアルタイムで把握し、データに基づいた意思決定を可能にします。

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点群処理ソフト『ClassNK-PEERLESS』点群のモデル化
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ClassNK-PEERLESSは、3次元レーザースキャナで取得した測定点群から必要な精度で、短時間に3次元モデルを作成します。

規格化された部品、各分野に特化したルールや知識を集約したデータベースを利用し、専門知識がなくても、かんたん操作でモデリング可能。
造船・工場・プラントといった大規模構造物の改造およびメンテナンス作業や、設備のレイアウト検討作業の効率化を支援します。

【点群データのお悩みを解決】
・データ容量が重すぎて、気軽に共有ができない
・社内保有のCAD システムで活用できていない
・点群上で計測するのが難しい
・死角で点群が取得できていない箇所での干渉確認が難しい
・点群だと視認性が良くない

また、点群からモデルを作成するだけでなく、点群や作成したモデルを活用する機能が搭載されています。改修工事やレイアウト検討等の作業の手助けとなるそれらの機能を一部ご紹介いたします。

・寸法計測機能
・誤差評価機能
・干渉シミュレーション
・フリーViewer
・配管経路探索

点群モデリングソフトClassNK-PEERLESSで現場DX!
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3Dレーザースキャンなどで取得される「点群データ」は、空間情報を大量の点で記録した“現場の写し”です。
ただし、そのままではデータ量が大きく、活用が難しいのが実情です。
そこで重要になるのが、点群からのモデル化。これにより、単なる計測結果を“業務に活かせるデジタル情報”へと変換できます。

点群データをモデル化することで、データ共有・計測・干渉確認・既存3次元システムの活用・クライアント向けレポートなど、さまざまな場面での利便性が高まります。

「コストが気になる」という方には、ClassNK-PEERLESSのモデリングをぜひ体験してみてください。
直感的で簡単な操作性や、設計知識がなくても規格に沿ったモデリングができる機能により、時間と人件費の削減が見込めます。

【インフラの保守管理】ClassNK-PEERLESSでモデル化
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ClassNK-PEERLESSは、点群データから配管モデルを作成し、設計基準に沿った3Dモデル化を実現します。
一見、経年劣化による膨らみやへこみといった現物の変形は表現されませんが、誤差評価機能を使えば、点群とモデルとのズレをカラーマップで可視化。これにより、劣化や変形箇所の特定が可能となり、インフラ設備の状態把握と維持管理に役立ちます。

さらにこの誤差評価は、ClassNK-PEERLESSで作成したモデルだけでなく、外部で作成した3Dモデルとの比較にも対応。たとえば、施工完了後の点群と設計データを重ね合わせて、施工精度の確認や検収用途としてもご利用いただけます。

点群をただ保管するのではなく、モデル化しておくことが、日常点検・保全業務・施工品質の見える化につながります。

着脱式アルミ框マシンハッチ TK
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着脱式マシンハッチにディスプレイ効果を期待する場合に最適です。

パネルタイプでは不恰好になりがちな大型窓の設置も、TKならスマートなシースルータイプになります。
框枠の中に透明な樹脂板等を組み付けて、スマートなシースルータイプのマシンハッチを実現します。

目に見えない空間情報を可視化する@mapper
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空間に広がる温度・湿度・照度・電波強度などを、位置情報とともに3Dで可視化。
「どこが暑いか」「どこが暗いか」「どこで通信が弱いか」を立体的 かつ くまなく把握できます。

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維持管理におけるデジタルツインによる施設管理

維持管理におけるデジタルツインによる施設管理とは?

デジタルツイン技術を活用し、現実の施設を仮想空間上に再現することで、維持管理業務の効率化、予兆保全、ライフサイクルコストの最適化を目指す取り組みです。建物の状態をリアルタイムで把握し、データに基づいた意思決定を可能にします。

​課題

情報の一元化と可視性の欠如

点検記録や修繕履歴などが紙媒体や分散したシステムに保存されており、全体像の把握や迅速な情報共有が困難です。

予兆保全の難しさ

設備の劣化や故障の兆候を早期に捉えるためのデータ分析やシミュレーションが十分に行えず、突発的なトラブルが発生しやすい状況です。

非効率な点検・保守作業

現地での目視確認や手作業による記録が中心のため、時間とコストがかかり、人的ミスのリスクも存在します。

ライフサイクルコストの不明瞭さ

将来的な修繕計画や更新費用が正確に予測できず、長期的な視点でのコスト最適化が難しいです。

​対策

統合型施設管理プラットフォームの導入

建物の3Dモデルと各種データを連携させ、一元管理できるシステムを構築し、情報へのアクセス性を向上させます。

IoTセンサーとAIによる状態監視

設備にIoTセンサーを設置し、収集したデータをAIで分析することで、異常の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを実現します。

リモート点検と自動化ツールの活用

ドローンやロボットによる遠隔からの点検や、データ入力の自動化により、作業効率を高め、安全性を確保します。

シミュレーションによる将来予測

デジタルツイン上で様々なシナリオをシミュレーションし、修繕・更新計画の最適化や、将来的なコストを予測します。

​対策に役立つ製品例

統合型デジタルツインシステム

建物の物理的な情報をデジタル空間に再現し、点検データ、運用データ、修繕履歴などを統合管理することで、施設全体の状況を可視化し、意思決定を支援します。

IoTデータ分析・予兆保全システム

建物や設備に設置されたセンサーからリアルタイムで収集されるデータをAIが分析し、異常の兆候を早期に検知することで、故障の未然防止や計画的なメンテナンスを可能にします。

リモート点検・自動化支援ツール

ドローンやカメラ映像を活用した遠隔からの点検や、点検結果の自動記録・分析機能により、現場作業の負担を軽減し、効率と精度を向上させます。

ライフサイクルコスト最適化シミュレーター

デジタルツイン上で将来の修繕・更新計画をシミュレーションし、様々な選択肢におけるコストや効果を比較検討することで、長期的な視点での最適な施設運営計画を立案します。

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