Ha-ves' Portfolio

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プロジェクト概要

鉄道機器メーカーとの産学連携PBLで、インバータ故障監視システムを提案。
IoT技術を活用し、鉄道用インバータの異常を事前に検知して計画的保守を可能にするDXソリューション。

（機密情報一部非公開）

背景と課題

現状の問題点

インバータは長期使用後に突発的な故障が発生
故障時には大きな損失と運行停止リスク
修理スケジュールの調整や部品管理が難しい

課題認識

故障予兆を早期に検知する仕組みが必要
故障タイミングを予測して整備を最適化することで信頼性を向上

提案ソリューション

インバータ故障監視システム

システム概要：

インバータに後付け可能なIoT監視ユニットを開発
電流・温度・通信データなどをリアルタイム収集
異常傾向をAIで解析し、予兆を早期検出

効果：

計画的な予知保全の実現
ダウンタイムや修理遅延の防止
関係各社間でのデータ共有と判断支援

ビジネスモデル概要

収益アプローチ

装置導入: 1台あたりの初期設置費用（具体金額は非公開）
システム利用: 年間サブスクリプションで継続的な監視・AI解析を提供
対象市場: 国内鉄道インバータの一部ユニットを想定した初期導入

投資と回収見込み

開発期間: 試作から本格展開まで数年を想定
総投資: 研究開発、品質保証、初期製造を含む
損益分岐: 保守的な普及予測でも数年で達成可能

提携・販売ルート

既存の商社ルートを活用した販売
詳細な提携先や金額は非公開

期待される影響

故障予兆検知による安定稼働とコスト最適化
鉄道事業者・整備会社間の業務効率向上
データ駆動型のメンテナンスモデル確立
他産業への応用可能性（産業インフラ、製造設備など）

Overview

PBL collaboration with a railway equipment manufacturer proposing an IoT-based Inverter Anomaly Monitoring System for predictive maintenance.

(Some sensitive details have been omitted)

Background & Problem Definition

Long-term inverter use leads to unexpected failures
Failures cause high operational and financial losses
Maintenance and part replacement schedules are difficult to manage

Proposed Solution — Inverter Monitoring System

Concept:

Retrofit IoT modules to monitor current, temperature, and system data
Real-time analysis via AI to detect early anomaly patterns
Predictive alerts enable planned maintenance and reduced downtime

Benefits:

Supports predictive maintenance before failure
Minimizes delays and unexpected breakdowns
Improves coordination between maintenance stakeholders

Business Model Overview

Revenue Approach

Device Deployment: One-time installation fee per unit (exact pricing confidential)
System Access: Annual subscription for continuous monitoring and AI analytics
Market Focus: Domestic railway inverters; initial rollout planned for a fraction of total units

Investment & Return

Development Horizon: Several years from prototype to full deployment
Total Investment: Covers R&D, QA, and initial manufacturing
Break-even: Achievable within a few years under conservative adoption estimates

Partnerships & Distribution

Distribution via established trading channels
Detailed partner information and pricing are confidential

Expected Impact

Reduced downtime and improved operational stability
Optimized maintenance planning and cost efficiency
Establishment of predictive, data-driven maintenance culture
Scalability toward other industrial infrastructure sectors

This description is written with help of AI tools, but the project IS NOT. You can verify the source codes via the provided links where available.

Project-Based Learning — Railway Company DX Solutions

Project Overview

Skills Used