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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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設計コンサルタント様 対象
[JCCA] 一般社団法人 建設コンサルタンツ協会のＣＰＤ認定プログラムです。
受講者に CPD 3.0 付与
定員：50名
主催：一般社団法人建設新技術協会
共催：株式会社ＤＴＦ
『シグナルワッシャー』は、大きな地圧による地山の変位を
察知出来るように開発されたプレートです。
通常のロックボルトにセットし、ボルトに発生する軸力が一定以上
発生した時、ワッシャーに塗布してある特殊塗料の塗膜が剥離して
目視で変状が簡単に確認できます。
【特長】
■24時間リアルタイムで状態確認
■取付け簡単
■状態変化を視覚化
■電気が不要
■特許登録済
■NETIS登録 KT-180047-A
※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。
『Optim AI Inspection for Infra』は、膨大な撮影データを基に作成した
オルソ画像や3Dモデルでも、お手元の業務用PC一つでストレスなく閲覧・
分析が可能な環境をWebブラウザにてご提供します。
枯木の倒木リスクを判定するため、対象の枯木が倒木した場合の被害を、
枯木の地形・高さと、対象の設備までの距離等を分析結果として瞬時に
レポート可能。
リスクの高い枯れ木については調書出力をして社内ですぐに共有が
可能な環境をご提供します。
【特長】
■撮影画像の自動オルソ化とAI解析
■変状リスクの総合評価サポート
■スムーズな操作・分析環境の提供
※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。
『FCフィンガージョイント』は、橋梁の長寿命化をサポートすることが
できる橋梁伸縮装置です。
非排水機能の要となる止水材を守り、積雪寒冷地での橋梁桁端部の
早期劣化を防止します。
構造は、押込み力の軽減に付与するフィンカバーを追加した鋼製フィンガー
ジョイントで、既設供用後の橋梁下面からの定期点検や止水材取替え時の
作業性を考慮した構造になっています。
【特長】
■橋梁の長寿命化をサポート
■止水材の劣化・機能低下を抑制
■フィンカバー付き
※詳しくはお問い合わせ、またはカタログをダウンロードしてください。
『ラック足場(R)』は、構造物に取り付けた2本のラックレールを
軌道とする移動式吊足場です。
ラック足場移動床を設置した後は、軌道となるラックレールの
延長作業のみとなり、足場工の大幅な工期短縮が可能。
また、ラックレールの延長作業時には、作業員は常に手摺り内での
作業となるため、施工時の安全性も高くなります。
近年では、これらの特長を生かし、新設橋梁の架設や既設橋梁の点検・補修工事、
大規模建築物の天井仕上げ等に御利用いただいております。
【特長】
■高い安全性
■迅速な施工が可能
■優れた経済性
■省資材化が可能
■様々な形状の構造物に対応可能
※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。
施工業者様 対象
[JCM] 一般社団法人 全国土木施工管理技士会連合会のＣＰＤＳ認定プログラムです。
受講者に CPDS 3.0 付与
定員：50名
主催：一般社団法人建設新技術協会
共催：株式会社ＤＴＦ
当社は「自動点検・補修技術開発コンソーシアム」の会員を募集しています。
本州四国連絡高速道路株式会社が管理する長大橋梁群の維持管理において、
一連のプロセスの高度化を図るため、ロボット工学、センシング技術、
ICT・IoT、人工知能（AI）、革新的な材料等の技術力を有する産官学が連携し、
技術の開発、統合、現場実装を推進しながら、長大橋管理を実現することを
目的とし、設立。
幅広い分野より参加を希望する方を募集しています。
ぜひ参加をご検討ください。
【会員のメリット（抜粋）】
■橋梁/長大橋維持管理の具体的な現場ニーズに関する知見の獲得
■試験施工、実証フィールドの提供
■当社HPでのプレスリリース、技術紹介
■他業務プロポーザル応募時の実績の付与（お墨付き）
■当社との共同による学会参加、論文投稿等
※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？
橋梁やトンネルなどのインフラ構造物は、時間の経過とともに劣化が進みます。維持管理・点検のインフラ老朽化の予測とは、これらの構造物の劣化状況を科学的・技術的に分析し、将来的な老朽化の進行度合いや損傷の発生確率を予測することです。これにより、計画的かつ効率的な維持管理・補修計画を立案し、インフラの長寿命化と安全性の確保を目指します。
課題
点検データの標準化と一元管理の欠如
過去の点検データが紙媒体や異なるフォーマットで保管されており、分析や比較が困難。データの標準化と一元管理がなされていないため、全体像の把握や傾向分析が難しい。
経験・勘に頼る診断の限界
点検員の経験や主観に依存した診断が多く、客観性や定量性に欠ける。これにより、早期の劣化を見逃したり、過剰な補修を行ったりするリスクがある。
将来的な劣化進行予測の不確実性
環境要因（気候変動、交通量増加など）や材料の経年変化による将来的な劣化進行を正確に予測する手法が確立されていない。これにより、長期的な維持管理計画の精度が低下する。
限られたリソースでの効率的な点検計画
限られた予算や人員の中で、どの構造物を優先的に点検・補修すべきかの判断が難しい。効率的なリソース配分ができていない。
対策
デジタル点検記録システム導入
タブレット端末などを活用し、点検結果をデジタルデータとしてリアルタイムに記録・管理するシステムを導入する。写真や動画、位置情報なども紐づけ、データの標準化と一元化を図る。
AI・機械学習による劣化診断支援
蓄積された点検データや過去の損傷事例をAI・機械学習で分析し、劣化箇所の自動検出や損傷レベルの客観的な評価を支援する。診断の精度と効率を向上させる。
構造解析・シミュレーション技術の活用
構造解析ソフトウェアや数値シミュレーションを用いて、様々な環境条件や負荷に対する構造物の将来的な挙動や劣化進行を予測する。より精緻な長期予測を可能にする。
リスクベースでの維持管理計画策定
構造物の重要度、劣化状況、将来的なリスクなどを総合的に評価し、優先順位をつけて維持管理・補修計画を策定する。限られたリソースを最も効果的に活用する。
対策に役立つ製品例
統合型インフラ管理システム
点検データの収集・管理、劣化診断支援、将来予測シミュレーション、維持管理計画策定までを一気通貫で行えるクラウドベースのシステム。データの可視化と分析を容易にし、意思決定を支援する。
画像認識型劣化診断支援ツール
ドローンやカメラで撮影した構造物の画像をAIが解析し、ひび割れや剥離などの劣化箇所を自動で検出・定量化するソフトウェア。点検員の負担軽減と診断精度の向上に貢献する。
構造健全性モニタリングシステム
構造物に設置したセンサー（ひずみ、加速度、温度など）からリアルタイムでデータを収集し、構造物の挙動や健全性を常時監視するシステム。異常の早期発見や劣化進行の把握に役立つ。
予測保全計画立案支援サービス
過去の点検データ、環境データ、構造特性などを基に、AIが将来的な劣化リスクを分析し、最適な補修時期や工法を提案するコンサルティングサービス。計画的な予算執行と効果的な維持管理を実現する。
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