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インフラ老朽化の予測とは？課題と対策・製品を解説
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維持管理・点検におけるインフラ老朽化の予測とは？
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『橋梁疲労 判定』は、ストレインゲージより得られる計測値を元に
橋梁の寿命等の状態を調べます。
鉄道橋梁の疲労度を計測するために、PC、シグナルコンディショナー、
バッテリー電源がコンパクトな可搬ケースに実装されています。
橋梁に付けられたストレインゲージの信号を取り込み、専用のソフトで
解析を行います。
【製品の基本構成】
■EC2320：USB ADコンバータ
■ノートパソコン：Windows 10
■差動アンプ：1000倍 16ch.
■ローパスフィルター：16ch.
■バッテリー：2.2AH
■専用ソフト
※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【計測システム事例】橋梁疲労 判定
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維持管理・点検におけるインフラ老朽化の予測
維持管理・点検におけるインフラ老朽化の予測とは？
橋梁やトンネルといったインフラ構造物の老朽化を、データ分析や先進技術を用いて事前に予測し、計画的な維持管理や点検を行うための取り組みです。これにより、突発的な事故を防ぎ、安全性の確保と維持管理コストの最適化を目指します。
課題
データ収集・分析の限界
過去の点検データや環境データが断片的であったり、標準化されておらず、精度の高い老朽化予測が困難な場合があります。
予測モデルの精度不足
複雑な構造や多様な劣化要因を網羅した、汎用性の高い老朽化予測モデルの構築が難しい現状があります。
専門人材の不足
高度なデータ分析スキルやインフラ工学の知識を併せ持つ専門人材が不足しており、予測システムの運用・保守が課題となっています。
コストと効果のバランス
最新技術の導入やデータ分析にはコストがかかるため、費用対効果を考慮した持続可能な予測システムの構築が求められます。
対策
統合データプラットフォームの構築
点検記録、センサーデータ、気象情報などを一元管理し、分析可能な形式で蓄積するプラットフォームを整備します。
AI・機械学習による予測モデル開発
蓄積されたデータを活用し、AIや機械学習を用いて構造物の劣化パターンを学習させ、高精度な予測モデルを開発します。
リモートセンシング技術の活用
ドローンやレーザースキャナーなどを活用し、非接触で広範囲かつ詳細な構造物の状態を把握し、データ収集を効率化します。
専門家育成と共同研究
データサイエンティストとインフラ技術者の育成プログラムを強化し、産学官連携による共同研究で最新技術の導入と知見の共有を図ります。
対策に役立つ製品例
構造物状態監視システム
センサーや画像認識技術を用いて構造物の微細な変化を常時監視し、異常の兆候を早期に検知することで、老朽化の進行度を予測します。
劣化予測分析ソフトウェア
過去の点検データや環境データを入力することで、AIが構造物の劣化進行をシミュレーションし、将来的なリスクを予測します。
点検データ統合管理サービス
散在する点検データをクラウド上で一元管理し、分析しやすい形式に変換することで、データに基づいた客観的な老朽化予測を可能にします。
非破壊検査・計測サービス
構造物にダメージを与えずに内部の劣化状況やひび割れなどを詳細に計測し、そのデータを老朽化予測モデルの精度向上に活用します。
