ホーチミン市工科教育大学の学生グループが、審査員団に化学物質モニタリングシステムを発表した。写真：トロン・ニャン
化学薬品輸送車両のリアルタイム管理。
ホーチミン市工科教育大学（HCMUTE）の学生グループが、化学薬品輸送車両を管理するためのアプリを、 7月25日にアリゾナ州立大学（米国）とダウ社が主催する、応用可能性の高い革新的なアイデアを募集するeProjectsイノベーションショーケースプログラムで発表した。
フリート管理システム（FMS）と呼ばれるこのソリューションは、危険化学物質の輸送管理における特有の課題に対処するために設計されたプラットフォームです。
自動車工学科の学生でチームメンバーのジア・バオ氏は、現在のシステムは包括的な統合が欠けていることが多く、車両の状態監視、安全基準の遵守、輸送ルートの最適化といった要件を十分に満たしていないと述べた。
あなたの意見では、化学品輸送分野において、断片的な手作業による管理やリアルタイム監視機能の欠如は、高いリスク、コストの増加、および業務効率の低下につながる可能性があります。
そこから、学生チームはFMSを2つの主要コンポーネントで設計した。1つは配車担当者向けのシステム（デスクトップ）、もう1つは運転手と顧客向けのアプリケーション（モバイル）である。
このシステムは、リアルタイムの車両追跡、車両状態監視、運転記録管理、化学物質輸送に関連する免許証やその他の許可証の管理を可能にし、最適な配送ルートをサポートします。
さらに、プロセスの完全性を確保するために、ドライバー、貨物、配送ルートを統合した認証メカニズムが導入されています。
端末にカードをスワイプするだけで、化学薬品運搬車の情報がリアルタイムで企業と顧客に更新されます。 - 写真：TRONG NHAN
国際研修プログラムの学生であるコン・グエン氏は、グループの成果として、物流および車両管理企業が業務効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、安全性とコンプライアンスを強化し、顧客に透明性の高いコスト詳細を提供するのに役立つ包括的なソフトウェアソリューションが開発されたと述べた。
将来的には、チームはシステムを列車や船舶などの他の輸送手段にも拡大し、国際的な追跡サービスプロバイダーとの連携を図る予定だ。
ホーチミン市工科教育大学自動車工学部電気自動車研究所所長のグエン・チュン・ヒエウ修士は、FMSは学生たちが実践的でありながら非常に複雑な問題に取り組み、解決しようとした、非常に称賛に値する努力であると述べた。
これは、ますます厳格化する安全要件の中で、車両群と化学貨物を管理することを伴う。
彼によると、注目すべき新たな側面は、輸送管理の問題において見落とされがちな要素にチームが焦点を当てている点だという。例えば、運転免許証の管理、危険物輸送証明書、運転手と貨物間の認証メカニズムなどが挙げられる。
さらに、チームはシステムの規模を拡大し、国際的なパートナーと連携する可能性についても検討を開始しており、これはシステム思考のアプローチと長期的なビジョンを示している。
「しかし、チームがプロジェクトを実際にさらに進めたいのであれば、システムの安定性やセキュリティなど、改善すべき点がまだいくつかある」と彼は述べた。
自動ラベル検査
学生グループがeProjects 2025の審査員団にプロジェクトを発表する様子 - 写真：アリゾナ州立大学
統合型船隊・化学貨物管理システム（FMS）プロジェクトが、eProjects Innovation Showcase 2025で有望プロジェクト賞を受賞しました。
さらに、今年のプログラムでは、実用性の高い様々なテーマも取り上げています。
ダナン工科大学の学生グループが、貯蔵タンクから包装に至るまでのラベル検査を自動化するシステムに関するプロジェクトで、周囲を感銘させた。
チームの一員であるタイ・ミン・タム氏は、このプロジェクトは、特に中小企業における生産ラインでの、エラーが発生しやすい手作業による品質管理の問題に対処するものだと述べた。
このシステムは光学文字認識（OCR）技術を使用しており、包装の種類やラベルの形状に関係なく、ラベル名を高精度で照合することができます。
導入の容易さ、柔軟性、そして費用対効果の高さから、このソリューションは専門家によって非常に高い実用化の可能性を秘めていると評価されている。
このプロジェクトは、今年のeProjectsでも最優秀賞を受賞しました。
一方、ラックホン大学の学生グループは、AIを用いた産業機器の保守システムを発表した。
現在の産業機器の保守方法は主に事後対応型またはルーチン型であり、無駄やリスクにつながっていることを認識し、チームは人工知能（AI）とIoTセンサーを組み合わせた、故障の初期兆候を検知するシステムを開発した。
データはリアルタイムで分析され、タイムリーなアラートを提供するとともに、予防保全を支援することで、製造工場のダウンタイム削減と運用コストの最適化に貢献します。
審査員の総合評価によると、今年のプロジェクトは人工知能、自動化、5G通信、スマートロジスティクス、デジタルデータなど、幅広い分野に及んでいる。
最も優れたプレゼンテーションを行った3チームには、それぞれのプロジェクトの革新性と実現可能性が認められ、総額1,200ドルの賞金が授与された。
トロン・ニャン
出典：https://tuoitre.vn/sinh-vien-lam-app-quan-ly-van-tai-hoa-chat-2025072517544418.htm
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