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IoTカイゼンの時代

社内にあるデータの「宝」を生かす日立造船、損保ジャパン日本興亜

2016年5月26日(木)

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 日経ビジネス5月23日号特集「データ資本主義」では、爆発的に増えるデータを活用する新たなビジネスモデルが生まれつつある状況を紹介した。「データ取引所」のような流通市場が生まれれば、その流れはさらに加速することになる。

 その一方で、既に持っているデータや社内に埋もれたデータを生かし、事業の効率化や顧客基盤の拡大につなげようという企業の動きも活発になっている。IoT(モノのインターネット)時代の新たなカイゼンの形である。

 家庭から出るゴミと先端科学施設の分析システム。一見ミスマッチのように思える2つを組み合わせ、サービスの高度化に取り組むのが、ゴミ焼却施設大手の日立造船だ。2015年12月から大型放射光施設「SPring-8」を運転する高輝度光科学研究センターと、データ分析システムの共同開発を進めている。

 ゴミ焼却炉で重要なのは燃焼温度の安定化だ。燃焼状態が安定しないと窒素酸化物などの有害物質が発生しやすくなり、ボイラーや配管などの設備を傷めることにもつながる。

日立造船本社にある遠隔監視・運転支援センター

 一方で、焼却炉に投入する前にゴミの「カロリー」を推定するのは難しい。夏と冬とでは廃棄物の種類が異なり、梅雨時のゴミは特に湿気ている。かつては、ベテラン運転員がゴミの投入量や送風量を微調整することで、温度をコントロールしてきた。

 日立造船は2001年にゴミ焼却場の遠隔監視システムを稼働させ、保守などに活用することでサービスビジネスを拡大してきた。2013年には焼却炉内の画像を分析できるシステムを開発。炎の色や炉内での炎の偏りなどを把握し、燃焼パターンを制御できる仕組みを整えた。

 分析できるデータが増えるに伴い、日立造船の川端馨・環境事業本部開発センターACC&ICTグループ長は「物足りなさ」を感じるようになっていった。10年以上前から稼働しているシステムは、数千種類のデータを1分ごとにしか収集できなかったからだ。

 稼働当時はそれでも良かった。システムの主目的は、現場の運転員や日立造船の保守担当者といった「人間」に判断材料を提供することにあったからだ。だがこれからは違う。運転員の高齢化は深刻で、技能の伝承が課題になっている。人間の代わりにAI(人工知能)を活用することが、一つの解決策になり得る。

 そこで導入するのが、大型放射光施設「SPring-8」で使っている分析システムだ。安価なサーバーを使いつつ、毎秒100万点以上のデータを収集できる特徴がある。

 日立造船ではかつて、人間が扱いきれないデータは集めていなかった。今後は、とにかく多くのデータを蓄積していく。廃液の浄化装置の稼働状況とボイラーの性能変化など、多種多様なデータを組み合わせて分析すれば、「特定のバルブの温度が上がると故障につながるなど、人間では発見できない相関関係が分かるはずだ」と川端氏は話す。

 日立造船は国内で30以上のゴミ焼却発電プラントを運営している。様々な装置にセンサーを装着してビッグデータを収集し、運転管理システムの高度化に取り組む。将来は「運転員の判断を必要としないプラント」(同社)の設計を目指す。

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「IoTカイゼンの時代 」の著者

小笠原 啓

小笠原 啓(おがさわら・さとし)

日経ビジネス記者

早稲田大学政治経済学部卒業後、1998年に日経BP社入社。「日経ネットナビ」「日経ビジネス」「日経コンピュータ」の各編集部を経て、2014年9月から現職。製造業を軸に取材活動中

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

河野 紀子

河野 紀子(こうの・のりこ)

日経ビジネス記者

日経メディカル、日経ドラッグインフォメーション編集を経て、2014年5月から日経ビジネス記者。流通業界(ドラッグストア、食品、外食など)を中心に取材を行う。

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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