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2019年3月26日 · 東京メトロにおけるCBM技術の開発では、近年、進歩が著しいセンシング技術やIOTなどを活用して 設備状態監視の充実 を図ると共に設備状態データにAI・ビッグデータ分析技術などを適用して 更なる安全・安定性向上、コスト削減及び保全業務の生産 ...
2020年10月5日 · 2020年10月5日. 東京地下鉄株式会社（本社：東京都台東区、代表取締役社長：山村 明義、以下「東京メトロ」）は、三菱電機株式会社（本社：東京都千代田区、執行役社長：杉山 武史、以下「三菱電機」）と共に、 「故障予兆検知システム」を、2020 ...
東京メトロにおけるCBM 技術の開発では、近年、進歩が著しいセンシング技術やIOTなどを活用して設備状態監視の充実を図ると共に設備状態データにAI・ビッグデータ分析技術などを適用して. 向上、コスト削減及び保全業務の生産性向上を目指します。また、設備状態データを遠隔監視できるネットワークを構築�. CBMの導入に向けた技術開発の概要は、別紙をご確認ください。 ※CBM:Condition Based Maintenance. 電車線(高さ、偏位、摩耗等)の状態. 軌道(レール等)の状態 営業車両装置(ブレーキ等)の状態、列車無線設備の状態. ⇒各鉄道設備・装置の状態データを最新のセンシング技術等を用いて取得し伝送する。 設備状態データを総合指令所等へ伝送. 故障予知(イメージ図)
1 システム概要. 本システムは、2018 年度より丸ノ内線2000系などの最新車両に導入を進めている「車両情報監視・分析システム(以下、TIMA※)」 の新機能として搭載します。. TIMAによって収集、送信される車両機器の動作データを、「故障予兆検知システム ...
「列車混雑計測システム」概要. 1 システム概要. 本システムは、デプスカメラをホーム端に設置し、駅を出発する列車内の混雑状況を撮影します。 撮影された映像からエッジサーバで深度情報をテキストデータ化しクラウドサーバへ送信します。 クラウド上では、機械学習した人工知能(AI)により分析・解析させることで、駅を発車してから十数秒で、列車内の混雑状況を号車ごとに算出します。 アプリ等でリアルタイム の列車混雑状況を お客様に提供(予定) システム概要イメージ. 《システムの特長》
2021年3月1日 · 業界初！. デプスカメラと人工知能 (AI)を用いた列車混雑計測システムを開発. 2021年3月1日. 東京地下鉄株式会社（本社：東京都台東区、代表取締役社長：山村 明義、以下「東京メトロ」）は、上野グリーンソリューションズ株式会社（本社：東京都 ...
データ活用の推進に伴い、多種多様なデータを活用して企業などの活動を活性化する中核人材(データサイエンティスト) の必要性が高まっている社会背景をもとに、2015 年より年1回、ビジネスや産業の発展、社会に多大な貢献をもたらしたプロジェクトや企業・団体に対し、その功績を称えるものです。 ネルの健全性を定量的に表す総合指標の開発、社内データサイエンティスト育成研修等を推進しました�. その結果、「安全で効率的なメンテナンス」を実現し、成果を出している点. 今後も様々なデータを積極的に活用し、安全性の向上を目指していきます。 表彰式の様子. 土木構築物検査の様子.
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