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橋梁・トンネル建設・維持管理

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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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ネットワークモニタリングシステム
橋梁・トンネルの劣化・老巧化、補修・更新技術
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その他橋梁・トンネル建設・維持管理
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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?

橋梁やトンネルといったインフラ構造物の維持管理・点検において、IoT(モノのインターネット)技術を活用し、収集したデータを分析・活用することで、より効率的かつ効果的な保守管理を実現する取り組みです。これにより、構造物の健全性を長期的に維持し、安全性を確保することを目指します。

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【インフラ向け】IoT/見える化 無線式 クラウド計測システム

【インフラ向け】IoT/見える化 無線式 クラウド計測システム
インフラ業界では、設備の老朽化や異常の早期発見が重要な課題です。特に、橋梁やトンネルなどの構造物、上下水道やガス管などのライフライン設備においては、状態を正確に把握し、適切なメンテナンスを行うことが不可欠です。しかし、従来の点検方法では、人手による目視確認や定期的な計測に頼らざるを得ず、異常の発見が遅れるリスクがありました。IoT 見える化 無線式 アナログ信号入力システムは、これらの課題を解決します。 【活用シーン】 ・橋梁やトンネルなどの構造物のひずみや変位の監視 ・上下水道やガス管などの流量や圧力の監視 ・変電所や発電所などの設備の温度や振動の監視 【導入の効果】 ・遠隔からのリアルタイムな状態監視による異常の早期発見 ・点検作業の効率化とコスト削減 ・データの蓄積と分析による予防保全の実現

亀裂診断 IOTシステム自動データ収集装置

亀裂診断 IOTシステム自動データ収集装置
「亀裂診断 IOTシステム自動データ収集装置」は、圧電素子センサーを トンネル内、橋梁、高速道路、建物の任意場所に設置し、常設で亀裂を 診断する装置です。 圧電素子センサーの信号を受信する検知BOXにすべてM2Mルータ(4G LTE) を搭載し分散監視。 解析データについては、取得した波形データはすべてデータロガーで データを蓄積し、定期的にサーバーに送信され蓄積されます。 【特長】 ■1-Wire 温度素子 ■オプションでその他センサーの入力も可能 ■ネットワークカメラも接続可能(オプション対応) ■地震計も入力出来る(オプション) ■現場状態を遠隔でカメラ監視 ※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。

IoTモニタリング技術

IoTモニタリング技術
当社では、IoTモニタリング技術を利用した維持管理をご提案しております。 各種センサを取り付けて橋梁などの構造物の状況を監視することで、 安全性を管理し異常時の迅速な対応を可能にします。 また、損傷などの進行性を判断することで定量的な情報から安心を 得ることができます。 【ひずみセンサ、温度センサの取付例】 ■建設現場の安全管理 ■気象(気温・湿度風向・風速) ■コンクリート打設の温度管理施工管理 ■水位検知 ■環境(騒音・振動)モニタリング ※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。

ロックボルト用プレート「バンプレスワッシャー」

ロックボルト用プレート「バンプレスワッシャー」
*ナットワッシャー一体型 *ワッシャー表面をフラット化 *シートが破損しにくい *引抜試験がそのまま出来る

【コンクリート養生管理に】おんどロイド 温湿度計測システム

【コンクリート養生管理に】おんどロイド 温湿度計測システム
【NETIS登録番号】KT-230101-VE 『おんどロイド 温湿度計測システム』は、計測箇所ごとに警戒値を設定可能で、計測データが警戒値を超えると、担当者にメールで通知が送信される製品です。 コンクリートの表面部と中心部の温度差を自動算出することで温度ひび割れの発生を抑制したり、特定箇所の温度、湿度が警戒値を超えた際に散水ポンプやジェットヒーターを自動で作動させ、省人化による生産性向上が期待できます。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。 【機能・特長】 ■データの差分監視機能 ■温度差監視機能 ■散水ポンプやジェットヒーターとの連動 ※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。
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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維持管理・点検において、IoT(モノのインターネット)技術を活用し、収集したデータを分析・活用することで、より効率的かつ効果的な保守管理を実現する取り組みです。これにより、構造物の健全性を長期的に維持し、安全性を確保することを目指します。

​課題

点検の属人化と非効率性

熟練技術者への依存度が高く、点検結果の標準化が難しいため、点検作業の効率化や若手技術者への技術継承が課題となっています。

データ収集・分析の遅延

手作業によるデータ収集や、分析ツールの不足により、構造物の異常を早期に発見・対応することが困難な場合があります。

予兆保全の難しさ

定期的な点検では捉えきれない微細な変化や、将来的な劣化リスクの予測が難しく、突発的な事故のリスクを低減できません。

コスト増大のリスク

老朽化が進むインフラに対し、従来の維持管理手法では対応が追いつかず、大規模修繕や緊急対応によるコスト増大が懸念されます。

​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から、振動、温度、湿度、ひずみなどのデータをリアルタイムで収集し、構造物の状態を継続的に把握します。

AIによるデータ解析と異常検知

収集した大量のデータをAIが分析し、通常とは異なるパターンや異常の兆候を自動で検知することで、迅速な対応を可能にします。

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、収集データに基づいた劣化予測や、様々な条件下での挙動シミュレーションを行うことで、最適な保守計画を立案します。

予兆保全に基づく計画的なメンテナンス

データ分析結果に基づき、劣化の兆候が見られた段階で予防的なメンテナンスを実施することで、大規模修繕や事故を未然に防ぎ、ライフサイクルコストを最適化します。

​対策に役立つ製品例

構造物状態監視システム

振動、ひずみ、温度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・可視化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を支援します。

AI分析システム

収集された時系列データを学習し、異常検知、劣化予測、将来的なリスク評価などを自動で行うことで、専門家の判断を支援します。

デジタルツイン構築サービス

構造物の3Dモデルとリアルタイムデータを連携させ、仮想空間上で構造物の状態を再現・分析できる環境を提供し、高度なシミュレーションを可能にします。

予兆保全管理ソフトウェア

点検データやセンサーデータを統合管理し、AI分析結果に基づいたメンテナンス計画の立案、進捗管理、履歴管理などを一元化します。

⭐今週のピックアップ

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