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鉄道レールの状態監視とは?課題と対策・製品を解説

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予防・予知保全(土木・建設)における鉄道レールの状態監視とは?

鉄道レールの状態を継続的に監視し、劣化や損傷の兆候を早期に検知することで、突発的な故障や事故を未然に防ぎ、安全かつ効率的な鉄道運行を実現するための保全活動です。これにより、計画的な修繕が可能となり、ライフサイクルコストの削減にも繋がります。

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【鉄道向け】WARP-miniによる盛土含水比管理
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鉄道業界では、線路の安定性と安全性を確保するために、盛土の品質管理が重要です。特に、雨水による盛土の含水比の変化は、地盤の強度を低下させ、線路の変形や災害のリスクを高める可能性があります。迅速かつ正確な含水比測定は、これらのリスクを早期に発見し、適切な対策を講じるために不可欠です。WARP-miniは、ICT土工における盛土の含水比をわずか45秒で測定し、鉄道の安全管理に貢献します。

【活用シーン】
・線路盛土の品質管理
・法面保護工事
・災害復旧工事

【導入の効果】
・盛土の品質を迅速に確認
・地盤の安定性確保
・災害リスクの低減

KTMモノレール工法
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『KTMモノレール工法』は、GRCブロックのもつ優れた特性を生かし、
フッ素シーリング材、ウレタン系グラウト材、常乾型フッ素樹脂塗料を
用いた工法です。

鋼軌道桁のたわみに追随しATC/TDループ保護管を固定します。
詳しくは、お問い合わせ下さい。

【特長】
■GRCブロックのもつ優れた特性を生かしている
■フッ素シーリング材、ウレタン系グラウト材、常乾型フッ素樹脂塗料を用いる

※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ください。

自動計測管理システム『デジカメレールウォッチャー』
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『デジカメレールウォッチャー』は、軌道や構造物に設置したターゲットの
動きをデジタルカメラが常時観測し、そのデジタル画像を演算処理して計測する
自動計測管理システムです。

従来の計測と比較して、人的ミスを防止できる他、線路内での計測作業が
なくなり、計測作業の安全性が向上します。

【特長】
■線路内の計測作業がなくなり、計測作業の安全性が向上
■軌道、路盤、構造物の動きを同時に観測し、時系列に記録可能
■線路内の画像データを活用して、現場での安全監視が省力化
■軌道、構造物の動きを24時間監視し、異常の発生をリアルタイムに情報発信
■計測データをそのまま検討資料に活用できますので、
 効率的な資料作成が可能

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

株式会社司興業 鉄道土木工事 事業紹介
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株式会社司興業では、鉄道施設のコンクリート構造物打音調査・維持補修
工事等、昼夜を問わず24時間体制(直営班を中心)で作業を行っております。

深礎工による電車線支持物の基礎工事をはじめ、仮線工事桁設置、
高架橋高欄の取り替えなど様々な業務を承ります。

まずはお気軽にお問合わせください。

【内容】
■支持物の建て替え
■仮線工事桁設置
■高架橋高欄の取り替え
■コンクリート断面調査修復
■ホーム先端コンクリート補修 など

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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予防・予知保全(土木・建設)における鉄道レールの状態監視

予防・予知保全(土木・建設)における鉄道レールの状態監視とは?

鉄道レールの状態を継続的に監視し、劣化や損傷の兆候を早期に検知することで、突発的な故障や事故を未然に防ぎ、安全かつ効率的な鉄道運行を実現するための保全活動です。これにより、計画的な修繕が可能となり、ライフサイクルコストの削減にも繋がります。

​課題

目視点検の限界と人的コスト

広大な線路網の全てを定期的に人の目で詳細に点検するには膨大な時間と人員が必要であり、見落としのリスクも伴います。

データ収集の非効率性と遅延

従来の計測機器では、データ収集に時間がかかり、リアルタイムでの状態把握が困難な場合があります。

異常検知の難しさと経験依存

微細な劣化や初期段階の損傷は、経験豊富な技術者でなければ判断が難しく、判断基準も属人的になりがちです。

突発的な故障による運行停止リスク

予期せぬレールの破損や劣化は、列車の運行停止や遅延を引き起こし、多大な経済的損失と信頼失墜に繋がります。

​対策

センサーネットワークによる常時監視

線路に設置した各種センサー(ひずみ、温度、振動など)から得られるデータをリアルタイムで収集・分析します。

画像認識・AIによる自動解析

ドローンや車両搭載カメラで撮影したレールの画像をAIが解析し、亀裂や摩耗などの異常箇所を自動で検出します。

データ分析基盤と予測モデル

収集したデータを一元管理し、機械学習を用いてレールの劣化進行度を予測し、最適なメンテナンス時期を提示します。

デジタルツインによるシミュレーション

現実の線路の状態をデジタル空間に再現し、様々な条件下でのレールの挙動をシミュレーションしてリスク評価を行います。

​対策に役立つ製品例

IoTセンサー搭載レール監視システム

線路に設置した複数のIoTセンサーが、レールの状態に関するデータをリアルタイムで収集し、異常の兆候を早期に検知します。

AI画像解析によるレール異常検出サービス

ドローン等で撮影したレール画像をAIが自動で解析し、微細な亀裂や摩耗箇所を高い精度で検出・報告します。

統合型インフラ管理システム

収集した様々なインフラデータを一元管理し、AIによる分析・予測を通じて、保全計画の最適化と効率化を実現します。

デジタルツイン構築・運用支援

現実の鉄道インフラをデジタル空間に再現し、状態監視や将来予測、リスク評価のためのシミュレーション環境を提供します。

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