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【24h】

深層学習を用いた建設・鉱山機械における生産性・安全性向上への取組み

机译:通过深度学习努力提高建筑和采矿设备的生产率和安全性

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摘要

近年,少子高齢化に伴う建設業の労働力不足が深刻な問題となっており,2025 年には現在の建設技能労働者350 万人の内,約4 割が離職し,約130 万人の労働者が不足すると予測されている.[1]この労働力不足問題の解決を図るため,お客様の施工現場の生産性を上げること,そして建設業で働く人を増やすため,安全性を高めることが必要である.建設・鉱山機械メーカにおいても,世界中の建設・鉱山機械の稼動を見える化する機械稼動管理システムや,複雑な作業機操作のセミオート化したICT 建機,施工現場全体を見える化するスマートコンストラクション等,IT 技術を活用した生産性・安全性向上に向けた様々な取組みを進めてきており,これに伴い様々な大量のセンサーデータの蓄積が可能となった.
机译:近年来,由于出生率下降和人口老龄化而导致的建筑业劳动力短缺已成为一个严重的问题,到2025年,目前350万建筑技术工人中约有40%失业,其中130万已离开。预计将出现工人短缺。 [1]为了解决该劳动力短缺问题,有必要提高客户的建筑工地的生产率并增加安全性,以增加在建筑业工作的人数。即使对于建筑和采矿设备制造商,也可以使用机器操作管理系统来可视化世界各地建筑和采矿设备的运行情况,使用半自动ICT工程机械来操作复杂的工作设备,并使用智能建筑来可视化整个施工现场。我们一直在努力通过使用IT技术来提高生产率和安全性,因此,积累各种传感器数据成为可能。

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