2022 Fiscal Year Final Research Report
Implementation and Improvement Study on Infrastructure Asset Management System in local government
Project/Area Number |
19H02266
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
|
Research Institution | Kochi University of Technology |
Principal Investigator |
Nasu Seigo 高知工科大学, 経済・マネジメント学群, 教授 (30373129)
|
Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
Keywords | アセットマネジメント / 橋梁 / 定期点検 / ライフサイクルコスト / 劣化予測 / 長期修繕計画 / マネジメントサイクル |
Outline of Final Research Achievements |
A total “End to End” system required for asset management was implemented, from inspections to deterioration prediction and long-term repair planning, in local governments. We verified the consistency between the long-term rehabilitation plan formulated by this system and the actual plan, and obtained results showing a general agreement in repair methods. By setting the management level, we obtained a methodology to optimize Life Cycle Cost. In Addition, we organized a damage evaluation analysis model that combines working memory and long-term memory, and based on examples of actual damage errors, we sorted out methods for organizing error factors and improving errors. This enabled the realization of improvement in the inspector's capabilities, automatic detection of incorrect information in inspection data and repair histories, and based on these, we completed a system theory framework and manual of Asset Management System for deterioration prediction and long-term repair planning.
|
Free Research Field |
橋梁アッセットマネジメント
|
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は地方自治体を対象に、定期点検から長期修繕計画立案に至るトータルシステムとしての橋梁アセットマネジメントシステムを初めて実装した事例である。旧来のシステムとの違いは、橋梁のメインテナンスシステムを改善するマネジメントシステムを有すること、任意の時期に任意の修繕工法を組み合わせたLCC最小化計算を実現した国内外唯一のシステムである。従って、現場における橋梁技術者の感覚になじみ、従来の一種類の修繕工法を繰り返すLCC最小化を超えた最適化が実現し、実際の長期修繕計画との一致性が高いが、これを非常に誤差の大きい環境情報、建設時情報、点検情報により実現している点が挙げられる。
|