車両状態監視保全（CBM）システム【鉄道】 
車両の台車や主電動機にIoTセンサーを設置し、振動や温度データをリアルタイムで収集・分析することで、故障の予兆を検知する状態監視保全（CBM）施策です。従来の「時間基準保全（TBM）」では、故障の有無に関わらず部品交換を行っていましたが、本システムにより最適なタイミングでのメンテナンスが可能になります。AIが摩耗や劣化を予測し、突発的な故障による運行遅延を未然に防ぎます。これにより、保守費用の最適化と車両稼働率の向上を両立させ、安全性の更なる高度化を実現します。現場の保守担当者がタブレットで即座に車両状態を確認できる基盤を構築し、熟練工の勘に頼らないデータドリブンな保守体制へ移行します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
運輸・インフラ |  目的 |
コスト削減 安全向上 |
| 業界② |
鉄道 |  対象 |
IT部門 メンテナンス 車両保守部門 |
 費用 |
1000〜10000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 車両へのIoTセンサーの選定と設置および通信環境の整備
- データ解析基盤（クラウド）の構築とAI予測モデルの開発
- 現場保守ワークフローへの統合とタブレットアプリの導入
期待できる効果
突発故障による運休を最小化し、保守コストを年間10-15%削減可能。車両寿命の延伸にも寄与する。
躓くところ
膨大なセンサーデータのクレンジングと、AIの誤検知（過検出）による現場の混乱。
