Research on Operational Efficiency and Environmental Impact Reduction of Marine and Land Transportation in Smart Ports
| Project/Area Number |
23K21015
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
21H01564 (2021-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
渡部 大輔 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (30435771)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近藤 智士 福井工業大学, 経営情報学部, 准教授 (10848336)
平田 燕奈 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (20791891)
鳥海 重喜 中央大学, 理工学部, 准教授 (60455441)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
|
|---|
| Keywords | スマート港湾 / 国際海運 / デジタル化 / 運用効率化 / 環境負荷低減 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
スマート港湾に伴う自動化・デジタル化が港湾・船舶・陸上輸送に与える影響をまとめるとともに、輸送手段をまたいだ情報共有の円滑化に伴う運用効率化と環境負荷低減を評価するためのモデルを開発する。そして、スマート港湾の導入による環境負荷低減効果を明らかにし、今後必要となる港湾・船舶・陸上輸送におけるソフト・ハードのインフラ整備と国際貿易における制度設計について考察および提言を行う。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、スマート港湾に関する要素技術の開発や実証実験を対象に、昨年度に引き続き、海外の先進事例及び国内事例の調査を行った。昨年度はコロナ禍で国内外ともにヒアリング調査について制約が大きかったことから、今年度においては文献調査とともにヒアリング調査を行うことで、最新の事例調査に関する包括的な調査を行った。
そして、スマート港湾による情報共有に伴う運用最適化モデルの構築において、昨年度に引き続き、船舶航行データを用いた船舶入出港スケジューリングに関する最適化モデルを対象とした開発を行った。昨年度に購入した全世界・全船種を対象とした衛星AISデータを用いて、船舶動静データを用いた船舶入出港のスケジュールの現状把握を行った。今年度は、AIS データを活用して船舶の航跡を生成し、港湾への入出港に関する通航ルートの定量的な評価を行うとともに、スケジューリング問題として定式化について基礎的な分析を行った。
今年度より、陸上輸送を対象とした内陸コンテナ輸送における共同輸送や隊列走行などを活用した運用最適化モデルの開発を行った。海上コンテナを港湾と内陸の拠点を輸送する際、コンテナ・ラウンドユースと呼ばれる共同輸送や自動運転の一種であるトラック隊列走行の活用が期待されている。共同輸送や隊列走行区間における輸送コストの削減がある場合、直接最短距離で目的地へ向かうより、共同輸送や隊列のマッチングを行うために多少の迂回をした方がメリットがある場合が存在する。そこで、内陸のコンテナデポを想定するとともに、隊列形成を計画的に行うための専用施設の整備を前提とし、貨物ODと隊列区間の空間配置から隊列形成をした方がメリットのがある領域について解析的に導出する数理モデルを構築した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請書に記載した当初計画通り、進行しているため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
スマート港湾による情報共有に伴う運用最適化モデルの構築において、船舶航行データを用いた船舶入出港スケジューリングに関する最適化モデルを対象とした開発を行う。昨年度は、全世界・全船種を対象とした衛星AISデータを購入することで、船舶動静データを用いた船舶入出港のスケジュールの現状把握を行った。今年度は昨年度に引き続き、AIS データを活用して船舶の航跡を生成し、港湾への入出港に関する通航ルートの定量的な評価を行うとともに、スケジューリング問題として定式化を行い、船舶入出港の最適なタイミングを求めることとする。
陸上輸送を対象とした内陸コンテナ輸送における共同輸送や隊列走行などを活用した運用最適化モデルについて、開発を行う。昨年度に引き続き、内陸のコンテナデポを想定するとともに、隊列形成を計画的に行うための専用施設の整備を前提とし、貨物ODと隊列区間の空間配置から隊列形成をした方がメリットのがある領域について解析的に導出する数理モデルを構築する。
そして、ブロックチェーンを用いた港湾・船舶・陸上輸送の情報共有による需要予測モデルの構築を行う。国際物流に関するサプライチェーン全体における国際的かつ業際的な関係者間の情報共有において、国連CEFACTや世界税関機構など関係団体により、データ構造の標準化に関する議論が進められてきた。本年度は、貿易手続きの電子化において提案されているデータモデルなど国際標準を参照することで、データのやり取りに関するAPI規格におけるデータ構造について検討を行う。
|
Report
(1 results)
Research Products
(10 results)
