• IoT = Internet of Things

キーワード

デジタル・ツイン

  • センサ・データを使って状態の把握、変化への対応、運用の改善、付加価値の提供を行う物理的なモノやシステムの動的なソフトウェア・モデル
  • 物理的なモノのデータを元に、物理的なモノのツイン(対)をデジタル上に作り上げ、そのデジタルツインに対して処理を行うことで、生産効率を上げたり、付加価値を付けたりするという概念
  • デジタル・ツインには、メタデータ(分類、構成、構造など)、状況または状態(位置及び温度など)、イベント・データ(時系列など)、アナリティクス(アルゴリズム及びルールなど)の組み合わせが含まれる
  • 2020〜2023年ぐらいに、数億個のモノがデジタル・ツインによって表されるようになる

デジタライゼーション

  • IoTによって生産におけるプロセス全体をデジタル化することで、バーチャル空間上にリアルの状態のコピーとなる「デジタルツイン」を構成し、デジタルツインがあることで未来を予測するようなシミュレーションを行うことができる
  • 例えば、ドイツのeGOという電気自動車の企業では、設計から製造までのプロセス全体をデジタルツイン上に展開し、衝突の際ドアの凹みがどうなるかなど、通常リアルで行うことをすべてバーチャルで行い、デザイン的にも理想的な形を設計したら、今度は生産の現場でその形が実現できるのかをシミュレーションする。
  • eGOのように、「設計・製造」のみならず、販売や顧客が受け取る体験までのプロセス全体をデジタル化し、未来を予測しながらシミュレーションした結果を、生産の現場に返すというやり方が「デジタライゼーション」

IoT

  • IoTとは「Internet of Things」の頭文字を取った単語
  • 様々な「モノ(物)」がインターネットに接続され(単に繋がるだけではなく、モノがインターネットのように繋がる、情報交換することにより相互に制御する仕組みである。それによるデジタル社会の実現も指す。
  • IoTではこれまでインターネットとは無縁だったテレビやエアコンがインターネットにつながることにより、モノが相互通信し、遠隔からも認識や計測、制御などが可能となる
  • 人が操作してインターネットにつなぐだけではなく、モノが自らインターネットにアクセスすることがIoTの特徴である

M2M

  • M2MはMachine-to-Machineの略で、人が介在することなく、機械同士が相互に情報をやりとりすることです。M2Mでは機械同士の情報のやりとりを指しており、その先にある情報をインターネットやクラウドに送るところまでの機能は持っていない
  • M2Mだけの世界では機械同士の相互の連携はあるものの、その情報はシステム内に閉じており、インターネットにその情報が出回ることはない
  • IoTではM2Mでやりとりされている情報をインターネットで収集できるようになり、収集したデータはクラウド上で共有することができる
  • データを共有することで新たなビジネス価値を創造できる

センサーネットワーク

IEEE802.15.4

  • IEEE802.15.4はワイヤレスセンサーネットワーク(WSN)の構築を目的としており、無線センサ通信に最も適した国際規格
  • センサーネットワークに参加できるノード数が多く、大規模なネットワークを構築できる
  • センサーネットワークへの接続が非常に短い時間で可能であるため、無駄な電力を消費しない
  • 通信速度をワイヤレスセンサーネットワーク(WSN)に最適化しており、省電力と通信感度を向上させている

デバイス

カメラ

センサ

  • センサで取得できる情報は多種多様
    • 位置情報(GPS)
    • 加速度/角速度
    • 方向/距離
    • 画像/動画
    • 光量/色
    • 重量/体積/密度
    • 圧力/衝撃力
    • 磁力
    • 電流/電圧
    • 温度/湿度
    • 成分量
    • 流量
    • 生体情報
    • 音声/周波数
    • 振動
    • ON/OFF状態

サーマルカメラ

マイコン

Arduino

Raspberry Pi

  • Raspberry Pi Zero

mbed

アクチュエータ

  • サーボモーター

ゲートウェイ

  • 単に通信を集約して中継するだけでなく、データを集積したり、加工したりして、ゲートウェイにぶら下がるデバイスの処理能力を補うようなことも行う
  • デバイスの処理能力が低い場合や省電力/小型であることが求められる場合には、センサデータの取得に必要最低限の処理能力を持ったデバイスを用い、クラウドとのやりとりやデータの加工などをゲートウェイに集約するようなことも可能
  • エッジコンピューティング/フォグコンピューティング
    • ゲートウェイに、より高い演算能力を持たせ、デバイスの近くで大量のデータ処理を行うこと
    • 例:NVIDIA DRIVE PX2

OS

Android Things

Windows 10 IoT

mbed OS

ネットワーク

PAN(Personal Area Network)

BLE(Bluetooth Low Energy)

  • 通信速度:1 Mbps
  • 通信距離:10m
  • 通信方向:双方向
  • 消費電力:20〜40mA
  • 周波数帯:2.4GHz
  • ほとんどの主要OSでドライバ、フレームワークがサポートされている
  • IPv6 over LoWPAN が実装されれば、BLEデバイス一つ一つにIPv6アドレスが付与できるようになる

Zigbee

  • 通信速度:250 kbps
  • 通信距離:30〜100m
  • 通信方向:双方向
  • 消費電力:20〜40mA
  • 周波数帯:2.4GHz
  • メッシュ型ネットワークに対応 ... 親機に直接通信できない場合は、隣接する別モジュールに中継してもらうことが可能
  • Zigbee間では16bitのネットワークアドレスで通信管理(最大2^16 = 65,536 デバイス/ネットワーク)
  • HEMSで活用されている

Wi-SUN

  • 通信速度:
  • 通信距離:
  • 通信方向:
  • 消費電力:
  • 周波数帯:920MHz(無線局免許がいらない特定小電力無線通信用帯域)

アンライセンス系LPWA(Low Power, Wide Area)

LoRa?

  • 通信速度:最大 37.5 kbps
  • 通信距離:数Km(規格上は10〜20Kmだが、日本での最大出力(20mA)だと数Km)
  • 通信方向:双方向
  • 消費電力:低消費電力(送信時:20mA、待機時:0.2mA)
  • 周波数帯:920MHz(無線局免許がいらない特定小電力無線通信用帯域)

Sigfox

  • 通信速度:100 bps
  • 通信距離:最大数十Km
  • 通信方向:Uplinkのみ
  • 消費電力:
  • 周波数帯:920MHz(無線局免許がいらない特定小電力無線通信用帯域)
  • 1国1事業者のみが提供するというビジネスモデル

ライセンス系LPWA

LTE Cat.0

  • 通信速度:
  • 通信距離:
  • 通信方向:
  • 消費電力:
  • 周波数帯:

LTE Cat.M1

  • 通信速度:
  • 通信距離:
  • 通信方向:
  • 消費電力:
  • 周波数帯:

LTE Cat.NB1(NB-IoT)

  • 通信速度:
  • 通信距離:
  • 通信方向:
  • 消費電力:
  • 周波数帯:

通信プロトコル

MQTT

クラウド

IoT用クラウド

IoT用クラウドに必要な3つの機能

ディスパッチ

  • デバイスとデータを送受信する機能と、それを適切に処理するもの(プロセッシング)に振り分ける機能
  • デバイスとのデータ送受信をスケーラブルに行う
  • 適切にプロセッシングに渡すため、大量のデバイスからの接続要求があった場合はスケールアウトし、必要であればデータのバッファリングを行い、デバイスからの通信を滞留させないようにする

プロセッシング

  • デバイスからのデータを元に何らかの処理を行う
  • 例:データ保存/異常値の検出を行ってアラートメール送信/画像解析して結果送信

ストアリング

  • センサからのデータを直接保存したり、プロセッシングで処理されたデータを保存

アプリケーション

活用分野

  • 日常生活
    • ヘルスケア
    • コネクテッドホーム
  • 交通・商業
    • テレマティクス
    • コネクテッドカー
    • オムニチャネル
  • 地域・都市
    • 見守りシステム
    • スマートシティ
  • 産業
    • センサやドローンを活用した農業
    • 工場のロボットや機器などの設備保全
  • 社会インフラ・公共
    • 建造物のモニタリング

アプリケーションの要素

  • モニタリング/可視化(Monitoring / Visualizing)
    • データ可視化
    • データ分析
    • 異常検知
    • トラッキング
  • 制御(Control)
    • 遠隔操作
    • デバイス管理
    • 通知
  • 自動化(Automated)
    • 予測分析
    • 予知保全
  • 最適化(Optimized)
    • 自己診断
    • 性能向上
    • ワークフロー
    • コグニティブ ... ある事象についてシステムが自ら考え、学習し、自らの答えを導き出す
  • 自律性(Autonomous)
    • 自律分散
    • 自己学習
    • 他システム間協調

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Last-modified: 2023-04-11 (火) 18:33:57 (381d)