国土交通省 — 国土交通省のDXに向けた取組 p.28

キーファクト

• 本船荷役時間の最小化 (インフラ)
• 港湾労働者の労働環境の改善 (インフラ)
• コンテナターミナルにおける「ヒトを支援するAIターミナル」の実現 (インフラ)
• 荷役機械の燃料・維持修繕費節約によるコスト削減 (インフラ)
• 外来シャーシの構内滞在時間の最小化 (インフラ)
• AI等を活用したターミナルオペレーションの最適化 (インフラ)
• 遠隔操作RTGの導入促進 (インフラ)

このスライドの図表

• [concept_diagram] 目指すべき方向性を示す概念図。4つの楕円の中に、それぞれ「本船荷役時間の最小化」「港湾労働者の労働環境の改善」「外来シャーシの構内滞在時間の最小化」「荷役機械の燃料、維持修繕費節約によるコスト削減」という目標が記載されている。
• [infographic] AIを活用したスマートターミナルのイメージ図

抽出テキスト

コンテナターミナルの生産性革命～「ヒトを支援するAIターミナル」の実現に向けて～ 港湾局 〇 我が国コンテナターミナルにおいて、「ヒトを支援するAIターミナル」を実現し、良好な労働環境と世界最高水準の生産性を確保するため、AI等を活用したターミナルオペレーションの最適化に関する実証等を行うとともに、遠隔操作RTGの導入を促進する。 目指すべき方向性 本船荷役時間の 最小化 港湾労働者の 労働環境の改善 外来シャーシの構内 滞在時間の最小化 荷役機械の燃料、維持修繕費 節約によるコスト削減 「ヒトを支援するAIターミナル」 のイメージ ① AI等を活用した荷繰り回数の 最小化等によるターミナルオペレー ションの最適化 ② 遠隔操作化によるRTG(※)処理能力の 最大化とオペレーター労働環境の改善 ③ 新・港湾情報システム「CONPAS」の活用によ るコンテナ搬出入処理能力の向上 ④ コンテナダメージチェック支援 システムの開発によるコンテナ 搬出入の迅速化 ⑤ 外来トレーラーの自動化による ドライバーの労働環境改善と コンテナ輸送力の維持 ⑥ 熟練技能者の荷役操作の 暗黙知を継承することによる 若手技能者の早期育成 ⑦ 荷役機械の作動データの蓄積・ 分析による故障の予兆の事前把握 IC IC ※RTG：タイヤ式門型クレーン (Rubber Tired Gantry crane) 28