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IoTデータ活用と保守管理とは？課題と対策・製品を解説
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維持管理・点検におけるIoTデータ活用と保守管理とは？
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『ALPHIoT POWER』は、天候・環境変化に影響されにくいシンプル構造で安定出力＆長寿命の塩化チオニルリチウム電池（一次電池）を使用した屋外用電源BOXです。
橋梁モニタリングは使用する変位・加速度・傾斜・振動等の各センサにて状態をリアルタイムで検知しクラウド管理を行っています。厳しい環境下でも適切なデータ送信が安定して行える様設計した屋外用電源BOXを是非ご採用下さい。日照の問題を気にせず低温下でも安定した出力を確保。
設置場所にほとんど制約を受けず、取り付けも簡単です。
また、お客様の設置環境や仕様に応じて電池容量を考慮した上で、
必要最小限のサイズでご提案もできるALPHIoT BATTERYもラインナップ。
【特長】
■メンテナンスフリー/一次電池＋専用電源
■広い温度範囲で安定した出力
■12V、5V、3V系（3.6V(電池)、3.0V） マルチ出力
■日照に左右されない設置が可能
■防塵・防水・防滴・防爆（※SAFT(サフト)電池のみ）
■使用温度範囲：-20℃～60℃
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
橋梁監視用電源BOX ALPHIoT POWER
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維持管理・点検におけるIoTデータ活用と保守管理
維持管理・点検におけるIoTデータ活用と保守管理とは？
橋梁やトンネルといったインフラ構造物の老朽化が進む中、その安全性を確保し、長寿命化を図るためには、効率的かつ効果的な維持管理・点検が不可欠です。IoT（モノのインターネット）技術を活用し、構造物から得られる様々なデータを収集・分析することで、従来の点検手法では見落とされがちだった微細な変化や異常を早期に検知し、最適な保守管理計画を立案・実行することが可能になります。これにより、突発的な事故のリスク低減、維持管理コストの最適化、そして社会インフラ全体の信頼性向上を目指します。
課題
点検作業の属人化と非効率性
熟練技術者の経験や勘に頼る部分が大きく、点検結果のばらつきや、広範囲な構造物に対する網羅的な点検に時間と労力がかかる。
データ収集・分析の限界
従来の目視点検や簡易的な計測では、構造物の内部状態や経時変化を詳細に把握することが難しく、データに基づいた客観的な判断が困難。
予兆保全の難しさ
異常が発生してから対応する事後保全が中心となり、大規模な修繕や突発的な事故のリスクを完全に排除することが難しい。
コストと人材の制約
高度な専門知識を持つ人材の不足や、維持管理にかかるコストの増大が、継続的なインフラ保全の大きな障壁となっている。
対策
センサーネットワークによる常時監視
構造物に設置した各種センサー（ひずみ、温度、湿度、振動など）からリアルタイムでデータを収集し、構造物の状態を継続的に把握する。
AI・ビッグデータ分析による異常検知
収集した大量のデータをAIで分析し、通常とは異なるパターンや微細な変化を自動で検知することで、異常の予兆を早期に発見する。
デジタルツインによるシミュレーション
構造物のデジタルツインを作成し、収集したデータに基づいて将来的な劣化予測や、様々なシナリオでの挙動シミュレーションを行い、最適な保守計画を立案する。
リモート点検・遠隔監視システムの導入
ドローンやロボットを活用した点検や、遠隔からの監視システムを導入することで、危険箇所への立ち入りを減らし、点検効率と安全性を向上させる。
対策に役立つ製品例
構造物状態監視システム
ひずみ、温度、振動などの物理量を計測するセンサーと、それらを統合的に管理・分析するプラットフォームを提供し、構造物のリアルタイムな状態把握と異常検知を可能にする。
AI駆動型劣化予測ソフトウェア
過去の点検データやセンサーデータを学習し、機械学習アルゴリズムを用いて構造物の将来的な劣化進行を予測し、メンテナンス計画の最適化を支援する。
リモートセンシング点検サービス
高精度カメラやLiDARを搭載したドローンやロボットを活用し、人が立ち入れない箇所や広範囲の構造物を効率的かつ安全に撮影・計測し、詳細な点検レポートを提供する。
統合型インフラ管理システム
点検データ、維持管理履歴、センサーデータなどを一元管理し、構造物のライフサイクル全体にわたる意思決定を支援するダッシュボード機能やレポート機能を提供する。
