車輪・ブレーキ・連結器の検査履歴を横断し、形式・走行区間・走行距離ごとの不具合傾向を把握。
鉄道貨物では、貨車が定期的に検査を受け、車輪摩耗、ブレーキ装置、連結器、軸受などの状態が記録されています。異常が見つかればその場で修繕され、安全な運行を維持するための重要な業務です。 一方で、記録は車両単位・検査単位で残るため、長期間を横断して「特定形式で同じ部位の交換が多い」「特定区間を多く走る車両で摩耗傾向が違う」といったパターンを把握するには、多数の帳票や履歴を人が集計する必要がありました。 その結果、不具合が起きるたびに個別修理はできても、なぜその不具合が特定の車両群に偏るのか、次の検査でどこを重点的に見るべきかまで十分に活用できていませんでした。
車輪踏面、フランジ、ブレーキシュー、制輪子、連結器、軸受など、検査票ごとに異なる記載を部位・症状・処置内容に整理し、横断分析できるデータへ変換しました。
貨車形式、製造年、累積走行距離、直近検査からの走行距離、主な走行区間、積載条件などを不具合履歴と紐付け、どの条件で特定不具合が増えるか比較できるようにしました。
同一形式内でも不具合頻度が高い車両、特定距離を超えてから交換が増える部品、特定区間の走行比率が高い車両群などをAIが抽出し、保守担当者へ提示します。
過去傾向をもとに、次回検査で重点的に確認すべき部位や、通常より早めの状態確認を検討すべき車両を一覧化。分析結果を実際の点検業務につなげました。
故障発生後に1両ずつ対応するだけでなく、形式・部位・走行条件ごとの傾向を見ながら保守方針を検討できるようになりました。
過去履歴から不具合が偏る車両群や部位を事前に把握でき、担当者が限られた検査時間を要注意箇所へ振り向けやすくなりました。
これまで保管中心だった検査・修繕記録を、次回点検や交換判断に再利用できるデータとして蓄積し、担当者間で共通の判断材料として使えるようになりました。
検査記録を部位・症状単位へ標準化し、車両属性や走行条件と結合。形式別・部位別・距離帯別・区間別に不具合発生傾向を比較し、通常より不具合が偏っている車両群や重点確認候補を抽出します。
4カ月
600万円