特許 7620314 船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置、予測方法および予測プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-15

(45)【発行日】2025-01-23

(54)【発明の名称】船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置、予測方法および予測プログラム

(51)【国際特許分類】

   B63B 43/00 20060101AFI20250116BHJP

   B63B 49/00 20060101ALI20250116BHJP

   B63B 81/00 20200101ALI20250116BHJP

【ＦＩ】

B63B43/00 Z

B63B49/00 Z

B63B81/00

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2021068366

(22)【出願日】2021-04-14

(65)【公開番号】P2022163442

(43)【公開日】2022-10-26

【審査請求日】2024-03-05

(73)【特許権者】

【識別番号】000143972

【氏名又は名称】株式会社ササクラ

(74)【代理人】

【識別番号】110000796

【氏名又は名称】弁理士法人三枝国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】竹内 高穂

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 修一

(72)【発明者】

【氏名】池田 充志

【審査官】渡邊 義之

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１１０１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１２５１２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１７１１２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－３４２７６６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－３０７４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／００４７０１２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０００－６８９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－７３９８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０２４０７８７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】韓国公開特許第１０－２０１３－０００７８５１（ＫＲ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６３Ｂ １／００－ ８５／００

Ｂ６３Ｊ １／００－ ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置であって、
前記船舶の航行計画を取得する航行計画取得部と、
前記航行計画における航路の気象情報を取得する気象情報取得部と、
前記気象情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する稼働時間予測部と、
を備える予測装置。

【請求項2】

前記気象情報は、天候、風速、風向、波高、海面水温、海流速度および海流方向の少なくともいずれかを含む、請求項１に記載の予測装置。

【請求項3】

前記船舶および機器に関する機材情報を取得する機材情報取得部をさらに備え、
前記稼働時間予測部は、前記気象情報および前記機材情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する、請求項１または２に記載の予測装置。

【請求項4】

前記稼働時間予測部は、機械学習された稼働時間予測モデルを用いて前記機器の稼働時間を予測する、請求項１～３のいずれかに記載の予測装置。

【請求項5】

前記予測された稼働時間に基づいて、前記機器のメンテナンス要否を予測するメンテナンス予測部をさらに備える、請求項１～４のいずれかに記載の予測装置。

【請求項6】

前記機器は、海水から淡水を製造する造水装置である、請求項１～５のいずれかに記載の予測装置。

【請求項7】

前記機器は、廃液から油分を分離する油水分離機である、請求項１～５のいずれかに記載の予測装置。

【請求項8】

船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測方法であって、
前記船舶の航行計画を取得する航行計画取得工程と、
前記航行計画における航路の気象情報を取得する気象情報取得工程と、
前記気象情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する稼働時間予測工程と、
を備える予測方法。

【請求項9】

前記気象情報は、天候、風速、風向、波高、海面水温、海流速度および海流方向の少なくともいずれかを含む、請求項８に記載の予測方法。

【請求項10】

前記船舶および機器に関する機材情報を取得する機材情報取得工程をさらに備え、
前記稼働時間予測工程では、前記気象情報および前記機材情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する、請求項８または９に記載の予測方法。

【請求項11】

前記稼働時間予測工程では、機械学習された稼働時間予測モデルを用いて前記機器の稼働時間を予測する、請求項８～１０のいずれかに記載の予測方法。

【請求項12】

前記予測された稼働時間に基づいて、前記機器のメンテナンス要否を予測するメンテナンス予測工程をさらに備える、請求項９または１０に記載の予測方法。

【請求項13】

前記機器は、海水から淡水を製造する造水装置である、請求項８～１２のいずれかに記載の予測装置。

【請求項14】

前記機器は、廃液から油分を分離する油水分離機である、請求項８～１２のいずれかに記載の予測装置。

【請求項15】

船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置としてコンピュータを機能させるための予測プログラムであって、
前記船舶の航行計画を取得する航行計画取得部、
前記航行計画における航路の気象情報を取得する気象情報取得部、および
前記気象情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する稼働時間予測部、
としてコンピュータを機能させるための予測プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置、予測方法および予測プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

海上を運行する船舶に設けられた造水装置や油水分離機などの機器は、積算稼働時間に応じてメンテナンス（機器の部品の点検または交換）を実施する必要がある。特許文献１には、舶用機関の日々の運転時間情報、舶用機関を構成するユニット部品別のメンテナンス周期、メンテナンス履歴情報、および舶用機関の年間計画運転時間を基に、メンテナンス計画を作成することが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第４９０９１７５号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

メンテナンスは航行中に実施することができないため、航行中にメンテナンス時期が到来する部品が発生しないように、船舶の出航前にメンテナンスを実施する必要がある。しかし、船舶の機器の稼働状況は気象によって変化するため、船舶の出航から目的地到着までの機器の稼働時間は航路の気象に影響される。よって、出航時の機器の積算稼働時間からメンテナンス要否を判断することが難しい。また、購入忘れなどにより機器の交換部品が入手できず、粗悪な品質の代替品を使用した場合、かえって機器の寿命を縮める恐れがある。

【0005】

本発明は、上記問題を解決するためになされたものであって、船舶に設けられた機器の稼働時間を正確に予測することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の上記課題は、船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置であって、前記船舶の航行計画を取得する航行計画取得部と、前記航行計画における航路の気象情報を取得する気象情報取得部と、前記気象情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する稼働時間予測部と、を備える予測装置によって解決される。

【0007】

本発明の上記課題は、船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測方法であって、前記船舶の航行計画を取得する航行計画取得工程と、前記航行計画における航路の気象情報を取得する気象情報取得工程と、前記気象情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する稼働時間予測工程と、を備える予測方法によって解決される。

【0008】

本発明の好ましい実施態様においては、前記気象情報は、天候、風速、風向、波高、海面水温、海流速度および海流方向の少なくともいずれかを含むことを特徴としている。

【0009】

本発明の好ましい実施態様においては、前記予測装置は、前記船舶および機器に関する機材情報を取得する機材情報取得部をさらに備え、前記稼働時間予測部は、前記気象情報および前記機材情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測することを特徴としている。また、前記予測方法は、前記船舶および機器に関する機材情報を取得する機材情報取得工程をさらに備え、前記稼働時間予測工程では、前記気象情報および前記機材情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測することを特徴としている。

【0010】

本発明の好ましい実施態様においては、前記稼働時間予測部は、機械学習された稼働時間予測モデルを用いて前記機器の稼働時間を予測することを特徴としている。また、前記稼働時間予測工程では、機械学習された稼働時間予測モデルを用いて前記機器の稼働時間を予測することを特徴としている。

【0011】

本発明の好ましい実施態様においては、前記予測装置は、前記予測された稼働時間に基づいて、前記機器のメンテナンス要否を予測するメンテナンス予測部をさらに備えることを特徴としている。また、前記予測方法は、前記予測された稼働時間に基づいて、前記機器のメンテナンス要否を予測するメンテナンス予測工程をさらに備えることを特徴としている。

【0012】

上記実施形態においては、前記機器は、海水から淡水を製造する造水装置であってもよい。

【0013】

上記実施形態においては、前記機器は、廃液から油分を分離する油水分離機であってもよい。

【0014】

本発明の上記課題は、船舶に設けられた機器の稼働時間を予測する予測装置としてコンピュータを機能させるための予測プログラムであって、前記船舶の航行計画を取得する航行計画取得部、前記航行計画における航路の気象情報を取得する気象情報取得部、および前記気象情報に基づいて前記機器の稼働時間を予測する稼働時間予測部、としてコンピュータを機能させるための予測プログラムによって解決される。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、船舶に設けられた機器の稼働時間を正確に予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の一実施形態に係る管理システムのブロック図である。

【図2】航路の一例である。

【図3】航路および気象情報を取得する領域の一例である。

【図4】風速および風向を示す気象図の一例である。

【図5】波高および波向を示す気象図の一例である。

【図6】海面水温を示す気象図の一例である。

【図7】海流速度および海流方向を示す気象図の一例である。

【図8】機器管理情報の一例である。

【図9】予測装置の動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。なお、本発明は、下記の実施形態に限定されるものではない。

【0018】

［システム構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る管理システム１のブロック図である。管理システム１は、船舶Ｓを管理するシステムであり、制御端末２と、予測装置３とを備えている。

【0019】

制御端末２は、船舶Ｓのクルー等が操作する端末であり、タッチパネル等の入力装置（図示省略）、および、液晶ディスプレイなどの表示装置（図示省略）を備えている。制御端末２は、汎用のコンピュータで構成してもよいし、制御盤などの専用のコンピュータで構成してもよい。あるいは、制御端末２は、造水装置４または油水分離機５と一体的に構成することもできる。制御端末２は、造水装置４および油水分離機５の稼働状態を監視するとともに、入力装置への操作に応じて、造水装置４および油水分離機５を制御する。

【0020】

［予測装置の構成］
予測装置３は、船舶Ｓに設けられた機器である造水装置４および油水分離機５の稼働時間を予測する装置である。予測装置３は、船舶外に設けられており、インターネット等のネットワークＮを介して制御端末２と通信可能に接続されている。予測装置３は、汎用のコンピュータで構成することができ、例えば、船舶Ｓを管理する管理会社や、造水装置４および油水分離機５の製造会社などによって管理されている。

【0021】

予測装置３は、ハードウェア構成として、ＣＰＵやＧＰＵなどのプロセッサ、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの主記憶装置（図示省略）、および、ＨＤＤやＳＳＤなどの補助記憶装置３１を備えている。補助記憶装置３１には、予測プログラムＤ１、稼働時間予測モデルＤ２および機器管理情報Ｄ３などの各種データが保存されている。

【0022】

また予測装置３は、機能ブロックとして、航行計画取得部３２と、機材情報取得部３３と、気象情報取得部３４と、稼働時間予測部３５と、メンテナンス予測部３６と、外部通信部３７とを備えている。これらの各部は、論理回路等によってハードウェア的に実現してもよいし、予測装置３のプロセッサによってソフトウェア的に実現してもよい。後者の場合、補助記憶装置３１に記憶されている予測プログラムＤ１を、プロセッサが主記憶装置に読み出して実行することにより、前記各部を実現することができる。予測プログラムＤ１は、ネットワークＮを介して予測装置３にダウンロードしてもよいし、予測プログラムＤ１を記録したＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体を介して予測装置３にインストールしてもよい。

【0023】

航行計画取得部３２は、船舶Ｓの航行計画を取得する。航行計画は、船舶Ｓの出航地、目的地、出航予定日、到着予定日などを含み、本実施形態では、船舶Ｓのクルーが制御端末２を介して航行計画を入力する。入力された航行計画のデータは、予測装置３に送信され、航行計画取得部３２が取得する。

【0024】

機材情報取得部３３は、船舶Ｓ、造水装置４および油水分離機５に関する機材情報を取得する。具体的には、機材情報は、船舶Ｓの船種、サイズおよび船齢、造水装置４の製造番号および製造水タンク水量、ならびに、油水分離機５の製造番号および廃液処理タンク水量などを含む。本実施形態では、制御端末２から航行計画のデータとともに造水装置４または油水分離機５の製造番号が送信され、機材情報取得部３３は、当該製造番号を製造会社の外部サーバに照合することによって、船舶Ｓの船種等の他の機材情報を取得する。

【0025】

気象情報取得部３４は、船舶Ｓの航行計画における航路の気象情報を取得する。例えば、図２に示すように、航行計画が３月１日に港Ａを出航し３月３日に港Ｂに到着する計画であるとする。その場合、気象情報取得部３４は、図３に示す航路Ｐを含む斜線で示された領域Ｒにおける３月１日～３月３日の気象情報（予報）を取得する。

【0026】

なお、航路Ｐは、港Ａから港Ｂへ航行する標準的な航路であってもよいし、船舶Ｓのクルー等が決定してもよい。また、領域Ｒの幅は、航路Ｐと船舶Ｓの実際の航路との誤差を勘案して、適宜設定することができる。

【0027】

気象情報は、気象庁などの気象情報提供機関からネットワークＮを介して取得することができる。気象の種類は、機器の稼働状況に影響を与えるものであれば特に限定されないが、例えば、天候、風速、風向、波高、海面水温、海流速度および海流方向である。

【0028】

天候、風速、風向、波高、海流速度および海流方向は、船舶Ｓの主機（エンジン）の負荷（船速）に影響を与える。例えば、向かい風が強い場合は、主機の負荷が増大する傾向があり、波高が大きい場合は、低速運航するために主機の負荷が低下する傾向がある。また、船舶Ｓが貨物船である場合、低速航行を行った後は、スケジュールの遅れを取り戻すため、高速航行に切り替える場合がある。海面水温は、造水装置４の造水量に影響を与える。

【0029】

気象情報の例を図４～図７に示す。図４は、風速および風向を示す気象図の一例であり、図５は、波高および波向を示す気象図の一例であり、図６は、海面水温を示す気象図の一例であり、図７は、海流速度および海流方向を示す気象図の一例である。なお、図４～図７は概略的な気象図であり、実際は、さらに詳細な情報が提供されている。

【0030】

稼働時間予測部３５は、気象情報および機材情報に基づいて造水装置４および油水分離機５の稼働時間を予測する。本実施形態では、稼働時間予測部３５は、機械学習された稼働時間予測モデルＤ２を用いて造水装置４および油水分離機５の稼働時間を予測する。すなわち、稼働時間予測部３５は、気象情報取得部３４が取得した気象情報、および機材情報取得部３３が取得した機材情報を稼働時間予測モデルＤ２に入力し、これに応じて稼働時間予測モデルＤ２から出力された造水装置４および油水分離機５の稼働時間を予測結果として取得する。

【0031】

稼働時間予測モデルＤ２は、例えば以下のように生成される。まず、船舶Ｓの航行計画における航路を過去に航行した複数の船舶について、機材情報および航路における実際の気象情報と、造水装置および油水分離機の実際の稼動時間とを対応付けることにより教師データ（学習データセット）を作成する。そして、当該教師データを用いて、ニューラルネットワークなどの人工知能モデルを機械学習することによって稼働時間予測モデルＤ２が生成される。教師データにおける気象情報は、気象図から航路を含む所定範囲の領域を抽出した情報であってよく、例えば、航路が図３に示す航路Ｐである場合、領域Ｒにおける気象情報であればよい。また、特定の機材に特化した稼働時間予測モデルＤ２を生成する場合は、教師データから機材情報を省略してもよい。

【0032】

メンテナンス予測部３６は、稼働時間予測部３５によって予測された稼働時間（以下、「予測稼働時間」と称する）に基づいて、造水装置４および油水分離機５のメンテナンス要否を予測する。本実施形態では、メンテナンス予測部３６は、機器管理情報Ｄ３を参照して、造水装置４および油水分離機５の各部品の点検または交換の要否を予測する。

【0033】

図８は、機器管理情報Ｄ３の一例である。機器管理情報Ｄ３には、機器の工番、型番、消耗品名、交換目安時間および積算稼働時間が含まれている。交換目安時間は、当該部品を交換してから再度交換が必要となるまでの時間（メンテナンス周期）である。積算稼働時間は、当該部品を交換してから機器が稼働した積算時間であり、予測装置３が船舶Ｓの制御端末２から定期的に取得している。

【0034】

例えば、予測稼働時間が１５時間であった場合、部品Ａは船舶Ｓの航行中に積算稼働時間が交換目安時間を超えることとなる。よって、メンテナンス予測部３６は、部品Ａの交換が必要であると予測する。

【0035】

予測結果は、予測装置から制御端末２に送信され、制御端末２の表示装置に表示される。これにより、船舶Ｓのクルーは、メンテナンスが必要な部品を把握することができる。

【0036】

なお、稼働時間予測部３５およびメンテナンス予測部３６による予測は、船舶Ｓの航行前に行ってもよいし、船舶Ｓの航行中に行ってもよい。また、前記予測を船舶Ｓの航行前に行った場合であっても、船舶Ｓの航行中に気象の予報が変更されたり、航路が変更された場合は、航行中に航行計画取得部３２、機材情報取得部３３および気象情報取得部３４による情報取得を行い、稼働時間予測部３５およびメンテナンス予測部３６による予測を行うことが好ましい。

【0037】

外部通信部３７は、ネットワークＮまたは他のネットワークを介して外部連絡先Ｔと通信することができる。例えば上記のように、メンテナンス予測部３６によって部品Ａの交換が必要であると予測された場合は、外部通信部３７によって外部連絡先Ｔと通信を行い、部品Ａを直近の寄航先に配送するなどの措置を講じることができる。本実施形態において、外部連絡先Ｔは、例えば船舶管理会社、交換部品販売業者、製品製造会社などである。

【0038】

［処理手順］
図９は、予測装置３の動作を示すフローチャートである。予測装置３では、航行計画取得部３２が船舶Ｓの制御端末２から船舶Ｓの航行計画を取得する（航行計画取得工程Ｓ１）。同時に、機材情報取得部３３が、制御端末２から船舶Ｓ、造水装置４および油水分離機５に関する機材情報を取得する（機材情報取得工程Ｓ２）。続いて、気象情報取得部３４が船舶Ｓの航行計画における航路の気象情報を取得する（気象情報取得工程Ｓ３）。続いて、稼働時間予測部３５が、気象情報および機材情報に基づいて造水装置４および油水分離機５の稼働時間を予測する（稼働時間予測工程Ｓ４）。さらに、メンテナンス予測部３６が、予測稼働時間に基づいて、造水装置４および油水分離機５のメンテナンス要否を予測する（メンテナンス予測工程Ｓ５）。

【0039】

なお、工程Ｓ１～Ｓ３の順序は特に限定されない。また、各工程がコンピュータによって実行されるのであれば、各工程の動作主体は上記に限定されない。例えば、工程Ｓ１～Ｓ５の少なくとも一部を制御端末２によって実行してもよい。

【0040】

［小括］
以上のように、本実施形態では、航行計画における航路の気象情報に基づき、機械学習された稼働時間予測モデルＤ２を用いて造水装置４および油水分離機５の各機器の稼働時間を予測している。したがって、気象に影響される機器の稼働時間を正確に予測することができる。さらに、予測稼働時間に基づいて、機器のメンテナンス要否を予測することができる。

【0041】

［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。

【0042】

上記実施形態では、船舶に設けられた機器として、造水装置および油水分離機を例示しているが、本発明はこれらに限定されない。機器は、エンジンなどの主機であってもよいが、本発明では、主に補機を対象としている。

【0043】

上記実施形態では、稼働時間予測部３５は、気象情報および機材情報に基づいて機器の稼働時間を予測しているが、稼働時間予測モデルＤ２が特定の機材に特化したモデルである場合は、稼働時間予測部３５は、気象情報のみに基づいて機器の稼働時間を予測してもよい。この場合、機材情報取得部３３は省略可能である。

【0044】

また上記実施形態では、稼働時間予測部３５は、機械学習された稼働時間予測モデルＤ２を用いて、すなわち人工知能を利用して機器の稼働時間を予測しているが、人工知能を利用せずに機器の稼働時間を予測してもよい。この場合、例えば造水装置の稼働時間は、以下の式で算出することができる。

【0045】

稼働時間＝必要水量／造水予測量
ここで、必要水量は、平均消費量×航海日数×αで算出される。αは安全係数であり、造水装置を使用できない出航直後および入港直前の期間（予備日数）を勘案して設定される。また、造水予測量は、エンジン負荷および海水表面温度から予測することができ、エンジン負荷は気象（特に波高と風速）に依存する。

【0046】

また上記実施形態では、予測装置３のメンテナンス予測部３６が機器のメンテナンス要否を自動で予測していたが、予測装置３では、稼働時間予測部３５による機器の稼働時間の予測までを行い、予測稼働時間に基づいてユーザ（船舶Ｓのクルー等）が機器のメンテナンス要否を判断してもよい。

【符号の説明】

【0047】

１ 管理システム
２ 制御端末
３ 予測装置
３１ 補助記憶装置
３２ 航行計画取得部
３３ 機材情報取得部
３４ 気象情報取得部
３５ 稼働時間予測部
３６ メンテナンス予測部
４ 造水装置
５ 油水分離機
Ｄ１ 予測プログラム
Ｄ２ 稼働時間予測モデル
Ｄ３ 機器管理情報
Ｎ ネットワーク
Ｐ 航路
Ｒ 領域
Ｓ 船舶

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】