東京地下鉄（東京メトロ）と三菱電機は、鉄道車両の走行データから故障の予兆を自動検知する「故障予兆検知システム」を開発した（図1）。故障予兆を捉えて、鉄道の安定運行と機器の交換周期の最適化を図る。2020年10月から有楽町線と副都心線を営業走行する「10000系」車両のブレーキ制御装置と電動空気圧縮機を対象に試験運用し、その後、2021年2月に有楽町線・副都心線で営業開始予定の「17000系」車両や、他の機器にも適用を拡大する計画だ。
両社は、2019年2月から丸ノ内線「2000系」などで運用されている「車両情報監視・分析システム」（Train Information Monitoring and Analysis system：TIMA）の新機能として、故障予兆検知システムを搭載する。TIMAは、走行中の車両機器の動作データを無線で送り、指令所や車両基地でモニタリングできるようにするシステム。新システムは、TIMAで収集したデータを自動で分析する。
具体的には、車両制御情報管理装置（Train-control Information Management System：TIS）がブレーキ装置からブレーキ動作時の空気圧力データを、電動空気圧縮機から動作時間データと温度データを取り、高速大容量無線通信でクラウド上のデータセンターに伝送する（図2）。そのデータを基にデータ分析サーバーがいき値判定し、故障予兆を検知。原因究明のためのグラフや帳票を出力して、アラームとともに関係部署へ通知する（図3）。
これにより、状態が悪化する前に早期の車両点検や部品交換が可能になる。営業走行中の各装置の状態を高い頻度で測定・分析するため、検査の精密化と効率化にもつながる。車両搭載機器から収集した動作データと、過去に発生した故障時のデータパターンや機器・部品の使用実績との照合により、機器・部品の寿命診断を支援し、最適な周期で交換できるようにする。
両社は、「10000系」車両での試験運用の結果を踏まえて、適用範囲を拡大する計画。車両推進制御装置や電源装置、保安装置などにも適用し、定期点検（Time Based Maintenance：TBM）の効率化と状態監視による予防保全（Condition Based Maintenance：CBM）の実現を図る。
