IoT技術で実現する次世代スマート漁船フリート管理
龍葉羅盤株式会社のIoT統合スマートフリート管理システムは、リアルタイム監視とデータ分析により、安全性向上とコスト削減を同時に実現する統合管理システムです。

- IoTセンサーによる船舶状態リアルタイム監視: 速度、位置、機関状態、燃料消費などを高精度で把握。
- AI分析による運航効率最適化: 過去データと気象情報を基に最適な航路や操業パターンを提案。
- 予防保全によるメンテナンスコスト削減: 機器の異常を事前に予知し、計画的な修理・交換を可能に。
- 統合ダッシュボードによる一元管理: 全ての船舶情報を直感的なインターフェースで可視化。
高精度船舶センサー・監視システム

龍葉羅盤は、多様な高精度センサーを統合し、船舶のあらゆる挙動と状態を詳細に監視するシステムを提供します。これにより、運航の安全性と効率性を飛躍的に向上させます。
- エンジン監視センサー:回転数、温度、圧力、振動をリアルタイムで検知。
- 燃料管理システム:消費量、残量、効率をリアルタイムで監視し、燃費改善を支援。
- 高精度GPS・位置情報システム:詳細な航行記録と地理的境界設定。
- 気象センサー:風速、風向、気圧、海水温などを収集し、安全な航行をサポート。
- 安全監視:船体傾斜、浸水、火災、CO検知を常時監視し、緊急事態に即座に対応。
AIとビッグデータによる運航最適化・分析機能

当社のシステムは、収集した膨大なデータをAIで解析し、フリート全体の運航を最大限に効率化するソリューションを提供します。 無駄をなくし、収益性を向上させます。
- 航路最適化:AI学習により、燃料消費と時間を最小限に抑える最効率ルートを提案。
- 燃料消費分析:運航パターン、積載量、気象条件との相関を詳細に分析。
- 漁獲効率分析:位置、魚群探知データ、漁獲量を統合分析し、漁獲量を最大化。
- 乗組員パフォーマンス:操船技術や安全行動を評価し、スキル向上と安全意識を高めます。
- コスト分析:燃料費、人件費、メンテナンス費用を統合的に管理・最適化。
予防保全でコストとリスクを削減

突然の機械故障は、運航停止、高額な修理費用、そして安全上のリスクをもたらします。当社のシステムは、予防保全によりこれらの問題を未然に防ぎます。
- AI故障予測:機器データパターンを学習し、異常の兆候を早期に検知。
- メンテナンススケジュール:最適タイミングでの自動計画と通知。
- 部品在庫管理:予測に基づいた部品発注で、在庫不足や過剰在庫を解消。
- 作業履歴管理:デジタル整備記録により、技術継承と履歴管理を効率化。
- コスト削減効果:計画的な保全により、緊急修理費用と運航停止による損失を大幅に削減。
究極の安全管理とコンプライアンス

海上の安全は最優先事項です。龍葉羅盤のシステムは、最新の技術で船舶の安全を確保し、複雑な法規制への対応をサポートします。
- 安全運航監視:速度制限、航行区域、気象条件を常時チェックし、危険を警告。
- 法規制対応支援:漁業法や海事法規制の変更に自動で対応し、コンプライアンス違反を防止。
- 緊急対応システム:自動通報、救助要請、位置情報送信により、迅速な対応を支援。
- 乗組員安全管理:作業時間、休息、健康状態を監視し、過労や事故を防止。
- 事故防止:リスク予測と警告システムで、潜在的な危険を事前に通知。
途切れない接続で、常に情報を手に

広大な海の上でも、重要な情報へのアクセスを途切れさせません。龍葉羅盤の通信・接続システムは、安定性と信頼性を追求します。
- 衛星通信:遠洋を含むあらゆる場所で安定したデータ通信を確保。
- 無線統合:VHF、MF、衛星電話を組み合わせた統合通信管理。
- データ同期:沖合でのデータ蓄積後、帰港時に自動でクラウドへ同期。
- クラウド連携:リアルタイムでのデータ共有、バックアップ、遠隔からのアクセス。
- オフライン対応:通信断絶時もローカルでデータを記録し、接続回復後に自動同期。
導入効果と優れたROI事例
龍葉羅盤のIoTフリート管理システムは、単なるコストではなく、貴社の事業に明確な投資効果(ROI)をもたらします。 実際の導入事例を通じてその効果をご覧ください。
燃料コスト25%削減
AIによる航路最適化とリアルタイム燃料管理により、無駄な航行を排除し、大幅な燃料費削減を実現しました。
運航最適化メンテナンス費40%削減
予防保全システムが機器の異常を早期に検知。計画的な修理により緊急メンテナンスとそれに伴う高コストを削減。
予防保全安全事故ゼロ達成
リアルタイム監視、リスク警告、緊急対応システム導入により、過去3年間で重大事故発生件数をゼロに抑えました。
安全管理漁獲効率20%向上
魚群探知ソナーデータと過去の漁獲データを統合分析し、最適な操業海域と時間を割り出すことで漁獲量が大幅に増加。
データ分析