東京メトロとアビームコンサルティングは、鉄道車両のメンテナンスを時間基準から状態基準（CBM：Condition Based Maintenance）へと移行させるため、データ分析手法に関する共同研究を開始した。
CBMは、車両の状態データを基に検査や機器更新を行うメンテナンス方式であり、従来の時間基準保全（TBM：Time Based Maintenance）よりも効率的かつ効果的なメンテナンスが可能となる。
CBM技術開発の目的と期待効果
「データサイエンティストに求められるスキルセット」に基づく共同研究の担当領域
東京メトロは、設備状態データに基づく機械学習やビッグデータ分析技術の開発を通じて、保全業務の最適化と安全・安定輸送の向上を目指している。
アビームコンサルティングは、交通・運輸分野において、業務変革からデジタル技術活用まで幅広いコンサルティングサービスを提供。設備老朽化や人材不足といった社会課題解決に向けた新たなビジネスモデル構築を支援し、持続可能な社会の実現に貢献している。
今回の共同研究では、両社が持つアセットを融合させ、鉄道車両のCBM実現に向けた車両状態データ分析手法の研究と、分析手法を保全業務に活用するためのシステム基盤構成を検討する。これにより、データに基づく、新たな保全体系の構築を目指し、安全・安定輸送のさらなるレベルアップと、将来的なエンジニア不足に対応した保全業務のDXを推進する。
