05:00)JR貨物は2018年度に、IoT(モノのインターネット)やビッグデータ(大量データ)を活用した車両管理、保守の最適化に取り組む。機関車や貨車の検査記録をタブレット端末で入力して一元管理するシステムを導入。労働生産性の改善や部品交換の適正化による保守費用低減などにつなげる。運行中の機関車からデータを常時収集し、人工知能(AI)で故障を予測する技術も研究する。JR貨物は10月の稼働を目指し、車両管理システムの刷新に着手した。従来は作業者が現場で作成した検査書類を上司が目視で確認していた。電子入力する新システムの導入により、検査データは社内で迅速に共有でき、記載漏れも防げる。年4万件程度の事務作業削減が見込める。車両情報の一元管理により蓄積したビッグデータを活用して、故障傾向や予兆管理などに効果を見込む。部品の交換時期や在庫の適正化で修繕費用の抑制も狙う。05:00)※このニュースの記事本文は、会員登録(無料・有料)することでご覧いただけます。月11本まで閲覧できるなど、一部機能をご利用いただけます。外部評価を受けたい調査・分析をしてほしい掲載記事の無断転載を禁じます。SHIMBUN,LTD.マイクリップ機能は会員限定サービスです。有料購読会員は最大300件、無料登録会員は最大30件の記事を保存することができます。会員登録/ログインこのサイトでは、アクセス状況の把握や広告配信などのためにクッキー(Cookie)を使用してしています。このバナーを閉じるか閲覧を継続した場合、クッキーの使用に同意したこととさせていただきます。クッキーの設定や使用の詳細についてはプライバシーポリシーページをご覧ください。