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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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亀裂診断 IOTシステム自動データ収集装置
IoTモニタリング技術
ロックボルト用プレート「バンプレスワッシャー」
【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

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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。
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