背景

IoTの本格的な各種現場への普及が始まる機運を見せているが、
まずは「見える化」してみようというプロジェクトが圧倒的に多いのでは無いか?

そもそも、見える化とはトヨタ用語(らしく)、PDCAサイクルを回す上で、現場が見えて無くてどうすんの?という所から始まっている(きっと)。

ここでいう「見える化」とは、ICTを使っての見える化という事になるわけだが、
一口に「ICTを活用した見える化」といっても、実際には80年代から既に始まっている枯れたシステムであり、ここ数十年にわたり脈々と「設備管理システムの一種や亜種」として根付いていると思われる。

見える化2.0の要件

前段

「見える化のVer2.0」とは、ICTによる見える化の進化版を指すことになるので、この要件を考える上で重要なのは、
IoTテクノロジがどのように活用されているか?
に尽きるのではないか。
しかし、テクノロジとしてはIoTが活用されていると言っても、その設計思想や出来た実装には大きな隔たりが出てきている。

「見える化2.0」に必要と考えられる要件を書き出してみたい。

要件1:永続的なデータソース管理

事業ドメインや管理対象内の全てのモノが一意のIDで永続的にキチンと管理されている必要ある。

残念な事例

データの永続性の毀損

また、IoTのデータを保存する先も、RDBMSといった例も少なくなく、とある企業では

エネルギーデータの生値保存は、72時間と決まっていて、72時間を過ぎると30分単位でAVEした値しか取得できなくなる。三連休に入る際は、泣く泣く休出して生値を吸い上げている

という笑えるに笑えない話がある。これは、大量に収集されるセンサデータをRDBMSに貯め込む故、データ量の削減とDB内の整理の為に「生値を削除」して、当面エネルギー管理に必要なAVEった値のみを永続保存しているからに他ならない。

データの一意性の毀損

現場に設置されているセンサや計測機器が変わったからといって、測定対象が変わる訳ではないのに、同じデータソースとして扱えないという例をよく耳にする。
これでは

折角データをKVS的なDBに突っ込んでいたとしても「残念極まりない」
としか言いようがない。

これはデータソースとしてのIDが、センサや計測起点で管理されいているため、データの一意性が失われてしまっている事を意味する。

要件1を満たすために

これらの残念な事例やアルアルから考えるに、
・IoTデータの保存先として「RDBMSのからの脱却」
  ⇒ ソフトウェアの問題
・IoTデータの管理方法の改善
  ⇒ エンジニアリングの問題
は、避けて通れないと結論づけられる。

~ つづく ~

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