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소울 카지노은 차세대 엔진 진단 응용 프로그램에 대한 공동 연구를 시작합니다
- 선박 다운 타임의 박멸을 목표로하는 'Fleet Guardian'개발 -

2019 년 12 월 24 일

Ishin Next

도쿄 미츠 O.S.K. Line, Ltd. (소울 카지노; 사장 및 CEO : Junichiro Ikeda)는 오늘 Classnk Consulting Service Co., Ltd. (NKCS; 대통령 : Daikichi Nomura; 본사 : Chiyoda-ku), Tokyo)와 제휴하여 차세대 엔진 실패 부호 진단 응용 프로그램의 공동 개발에 대한 계약에 도달했다고 발표했습니다. (대통령 : Koji Yahagi; 본사 : Chiyoda-Ku, Tokyo) 및 Mitsui E & S Machinery Co., Ltd.

4 개의 회사는 Classnk의 "CMAXS LC-A/E-GICSX"(CMAXS) (주 1) 및 MOL의 초점 "Fleet Optimal Control Unified System"(주 2)을 융합하여 응용 프로그램을 개발하려고합니다. 4 개의 회사는 "Fleet Guardian"이라는 시스템을 개발하기 위해 연합하여, 가장 진보 된 인간 친화적 인 인공 지능 인 설명 가능한 AI (XAI)의 새로운 구현을 포함합니다.

Fleet Guardian은 선박 가동 중지 시간을 제거하고 승무원과 Shoreside 직원이 적시에 선박의 엔진 상태에 대한 정보를 공유 할 수 있도록함으로써 선박 다운 타임을 제거하고 안전한 운영 수준을 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.

[각 회사가 강조 할 공동 연구의 계획]

소울 카지노 NKCS Mitsui E & S Machinery IHI 전원 시스템
선박 운영 및 엔진 유지 보수에서 지식 및 실습 경험과 관련된 피드백 제공 제공된 피드백 정보를 기반으로 CMAXS 실패 부호 진단 시스템 향상.
최신 인간 친화적 인 Xai와의 인터페이스를 새로 구현합니다.

Fleet Guardian Project의 목표는 자동 (부호) 진단 및 실제 운영 상태의 결과를 지속적으로 조정하여 정확도와 속도의 속도를 향상시킬 수있는 시스템을 확립하는 동시에 항해자 교육 및 교육에 기여할 기능을 높이는 것입니다. 프로젝트 팀 구성원은 선원이 자동 진단 결과를 더 쉽게 이해할 수 있도록 CMAXS를 설계 할 계획이며 엔진을 사용할 때마다 더 깊은 지식과 이해를 얻을 수 있도록 도와줍니다.

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Mol은 2016 년 11 월에 시작된 "Ishin Next -Mol Smart Ship Project-"에 명시된 안전한 운영 및 환경 영향 감소에 대한 고급 지원으로 진행되었으며 ICT 기술을 적용하여 서비스 품질 및 효율성을 향상시켜 물류 파트너로서 고객의 첫 번째 선택이되는 것을 목표로했습니다.

(참고 1) 소울 카지노의 과거 CMAXS 사용과 관련하여 다음 보도 자료를 참조하십시오 :
2015 년 10 월 8 일 보도 자료 :
엔진 예방 유지 보수 및 수명주기 비용 절감에 빅 데이터 사용 -소울 카지노은 차세대 조건 기반 엔진 모니터링 시스템의 데모 테스트-

2017 년 7 월 19 일 :
소울 카지노은 엔진 플랜트 예방 유지 보수를 향상시키고 수명주기 비용을 줄이기 위해 빅 데이터를 활용합니다.
소울 카지노은 엔진 플랜트 예방 유지 보수를 향상시키고 수명주기 비용을 줄이기 위해 빅 데이터를 활용하는 소울 카지노-2 개의 신생아 빌딩 선박이 업그레이드 된 기능을 갖춘 차세대 엔진 상태 모니터링 시스템을 장착 할 수 있도록-

(참고 2) Mol의 과거 "초점"프로젝트에 관한 다음 보도 자료 및 개념을 참조하십시오 :

'초점'프로젝트의 개념

2018 년 10 월 15 일 보도 자료 :
"초점"마카오 카지노 시작 - 협업 혁신 초월 비즈니스 범주; ICT 기반의 마카오 카지노 중심 마카오 카지노 더 안전한 운영 및 깨끗한 환경을

2019 년 5 월 21 일 보도 자료 :
온라인 카지노 발표 포커스 프로젝트 릴리스 PART I '
'Fleet Viewer'응용 프로그램 선박 관리 강화 -빅 데이터 분석을 통한 스트레스없는 작동 -

(주 3) Xai는 인간 전문가가 이해할 수있는 방식으로 AI 시스템의 결정을 설명하려는 AI의 개발 분야 인 설명 가능한 인공 지능을 나타냅니다.

엔지니어에게 설명 할 수있는 XAI의 이미지 (출처 : IHI Power Systems Co., Ltd.)