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J-GLOBAL ID：201902212397835529   整理番号：19A0158493

AIによるインフラメンテナンスの生産性向上

著者 (4件)： 杉崎光一 (BMC) ,  阿部雅人 (BMC) ,  全邦釘 (愛媛大 工) ,  河村圭 (山口大 大学院創成科学研究科)
資料名： 土木情報学シンポジウム講演集  (Proceedings of the Symposium on Civil Engineering Informatics)
巻： 43  ページ： 137-140  発行年： 2018年09月27日 
JST資料番号： X0096A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： インフラ維持管理のニーズが高まり,負担軽減や高度化が求められる中,IoTやAIなどの新技術を利用したメンテナンスのイノベーションが期待されている。メンテナンスは点検や施工など現場を主体とした労働集約的な業務が多く,また,点検結果の整理や施工の準備工や事前協議など,内業においても労働集約的な業務が多い。新技術をメンテナンスに活用していく検討は,個々の課題に対して場当たり的に行われている現状があり,インフラメンテナンスサイクルを改善するような戦略的な活用方法の検討が必要となっている。本研究では,インフラメンテナンスの特徴を整理し,新技術を利用したメンテナンスの生産性向上事例などを整理することで,AIを利用したインフラメンテナンスの生産性向上について検討した。(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *インフラストラクチャー ,  *維持管理 ,  統計解析 ,  技術 ,  *生産性向上 ,  生産性
準シソーラス用語： 新技術

分類 (1件)： 生産関連一般  (RA01091K)

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  インフラ ,  メンテナンス ,  生産性向上