鉄道省エネに向けた車上データ活用事例の紹介

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Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 2 • 株式会社JDSC • データサイエティスト横田将尭(よこたまさたか） • 略歴メーカー R&D ＝＞ JDSCでデータサイエンティストやってます。自己紹介 -2014.3 東京大学大学院（修士） BMI実装に向けた可塑性誘発に関する検討 2014.4-2017.8 電機メーカー@茨城鉄道車両の省エネ運転車上データ分析本日のコンテンツ 2017.9-2020.4 自動車会社 @東京自動運転車向け画像処理DNNの開発 2020.5 JDSC 小売向け需要予測・発注最適化ツールの開発

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Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 4 車両をセンサーとして、鉄道サービスの利用状況をセンシング（個人情報は含まない） Why 鉄道x車上データ車上機器の利用状況地上機器の利用状況鉄道サービスの利用状況 https://www.hbm.com/jp/6207/white-paper-efficiency-and-loss-mapping-of-ac-motors/ https://mansionmarket-lab.com/commuter-rush

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Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 5 Why 鉄道x省エネ運転省エネ機器の導入 vs 運用の改善運転：自動運転システムのアップデート or 運転士への運転支援省エネがこれまで重視されていなかった分改善代が大きい入れてしまえば効果は確実ハード導入を伴い高コスト低コスト：ソフトの変更・導入で済むただし効果は状況次第社内外の論文・報告書の枕詞が東日本大震災を機に...省エネが... 入社(2014年)当時、鉄道の省エネが熱かった

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Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 6 省エネ運転計画のアプローチ1 机上計算基本の運転手順加速→定速運転 →惰行(アクセルオフ)→ブレーキ速度制限があれば一旦原則して再加速運転上の調整ポイント最高速度アクセルオフポイントの変更簡略化した物理モデルにおける変分法ベースの導出解法例探索空間（位置・速度・残時間）を離散化離散化誤差を除いた近似解を動的計画法で導出ヒューリスティック ←の調整ポイントを逐次的に更新していく

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Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 7 机上計算の苦しみと解決アプローチ https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_63/tech-63-31-34.pdf (国内における)課題 • 机上計算結果が現場の運用と異なることも多く、信じてその通りに操作してもらうことがなかなか難しい。 • そもそも現状の運用が一定でなく、統一も難しいため、全員が納得する基準作成が困難過去の運転データ履歴を使用 • 過去の自分達のオペレーションということで信頼されやすい • データソースを分けることでグループごとの運用を反映可

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Confidential © Japan Data Science Consortium. All rights reserved. 8 省エネ運転計画のアプローチ2 データ活用パターンの履歴を無加工で使うだけでは、個人技から抜けられない →組み合わせでより良いパターンの提示 https://www.jreast.co.jp/development/tech/pdf_63/tech-63-31-34.pdf