IoTについて、調べたり、学んだ内容を記載していいます
最終更新 2021-05-17
IoTに関わることになったので、調べたり、学んだりしたこと
そもそもIoT
- Internet of Things の略
- 2020年時点において、5,6年前から用語IoTが使われる
- モノのデータをネットワーク（インターネット）を介して収集、蓄積、利活用する
- フィードバックする
- 改善する
昔のモノとネットワーク
- M2M（ Machine to Machineの略）
- IoTとは言わず、区別される
- ネットワークで繋がった機械が通信する
- センサーを使いセンシング
- アクチュエータを制御してデータを取得
- （アクチュエータ：ここではセンサー、モータ等）、
- 遠隔制御（電源ONやOFF）
- クローズドで独自、インターネットには接続していない
- 高コスト、大量デバイスには不向きで少数
IoTとM2M違い
- M2Mでは利活用がない
- 低コスト
IoTにおけるデータ
- ビッグデータの源泉
- 活用できないと単なるコスト
- 通信量、データ蓄積が増えていくだけ
- 無駄なデータは取得しない
- 後から活用できる、使える ということは幻想かもしれない。とりあえず取得していても実際に使う時になったら欲しいデータは違う
- どう活用、分析、利活用するかが進んでいない、データ分析、統計、AI・機械学習を使って利活用する必要がある
- 電力
- スマートグリッド
- スマートメーターは2024年までに導入完了で進んでいる
- xEMS
- エネルギーマネジメントシステム（Energy Management System）
- xには、HEMS（Home)、FEMS（Factory）、CEMS（Community）
IoTの目的
- 改善、課題の解決
- イノベーション
- 利活用
スマートアグリ
- 農業分野
IoT事例
Honda FLEET MANEGEMENT ビジネスバイクを利用する企業の車両管理
- https://honda-fleet-management.jp/
- 運転特性
- 車両管理（予約、稼働状況）
KOMTRAX 建設機械等の稼働管理
- https://kcsj.komatsu/service/service_support/komtrax.html
- 車両位置、稼働状況
- 故障の検出
中小企業での事例
- 2017年、旭鉄工の事例 https://www.youtube.com/watch?v=AanyOK3_yQU
- 汎用のセンサーを使ってシステムを安価に構築
- 光センサーを使って、ラインでの機器の稼働
- 磁気センサーで機器の稼働、１つの製品の完成までの時間計測
- 正確な数値を元に改善（可動率、１個あたりの制作時間、単位時間あたりの個数）
- 結果をもとに改善、細かい改善
ペット
-
https://blog.softbankselection.jp/32403/
- ケットの給餌 カリカリマシーン、見守り Furbo
トヨタコネクティッドシティ（ウーブンシティ）
- https://www.woven-city.global/jpn
- 水素エネルギー利活用
- 街そのものをIT化、暮らしを改革
さまざまな事例
導入業界
- 運輸、物流
- 公共サービス
- 製造
- 社会インフラ（電気、ガス、水道）
- 施設（駐車場、建物）
- 福祉介護
- 農林業
- サービス
導入と目的
- 現状の課題解決が多い
- 新しい価値を創造（イノベーション）
- ビジネスとして利益がでるか、費用対高価がわからない点から導入が難しい
IoTでできること
- モノのデータ収集と利活用
- モノ識別、状態検知、クラウドにデータ蓄積
- トレンド、傾向・予測
- モノの制御
IoTの用語理解、区分け
-
その用語がどの位置のものであるか
-
階層１）デバイス・端末 <-> 階層２）通信 ネットワーク <-> 階層３）アプリケーション・サービス
- 例えば、アクチュエータは 階層１デバイス側に位置する
- 例えば、MQTTは階層２通信ネットワークに位置する
- 例えば、AWSは階層３アプリケーション・サービスに位置する（デバイス側にもAWSの機能は除外して考えた場合）
-
階層１
- 検知、動かす デバイス、センサー、無線通信モジュール、マイコン、アクチュエータ
- エッジ（端っこという意味から）
- Raspberry Pi （通称 ラズパイ）、Arduino（あーるでぃーの）
-
階層２
- 通信プロトコル
- CoAP、MQTT、HTTP、TCP UDP
- TCP/UDPはデータ量が多い、携帯電話網（無線利用）
-
階層３
- データ分析、可視化
- クラウドのIoTサービス（AWS IoT Core、Amazon Kinesis 、Amazon Kibana、Amazon S3、Amazon DynamoDB 、Amazon Timestream 等）
-
機能として分類
- 検知 センサー
- 制御 マイコン
- 動き アクチュエータ
- スマートフォンには３次元加速度センサーがついている、それにより歩く、走るが識別できる、スマートフォン用カーナビアプリでも応用される
- マイコン 小型コンピュータ
-
センサーとして分類
- 温度、湿度、気圧、バイタル（体温、脈拍）、人感センサー、CO2、アルコール
-
マイコン
- Arduino OSなし、LED、モーター、スピーカー として動く。電子工学 体験入学で簡易マイクを作成したのを思い出した。ハンダコテで抵抗くっつけたり、組み立てるだけの作業だった。
- Raspberry Pi Linux、ARMプロセッサを踏査したコンピュータ、dockerやPythonやNode.jsが動く
- M5Stack
IoTと一緒にでてくる用語
- PoC（ぴーおーしー、ぽっく）
- 概念実証実験
- デモ、開発者の机上やPC内で
- プロトタイプ
- 実際に組み合わせ、現場に近い環境で動かす
IoTのプロトタイプ
- Ambient では、エッジ（デバイス・端末）からデータを送ることで可視化（グラフ化）をしてくれる
- 公開されている情報 https://ambidata.io/bd/openBoard.html
- チュートリアル https://ambidata.io/docs/
- 環境に左右される
- 温度、雷、結露、塩害、振動、水、泥、電波・電力
IoTのセキュリティ
- 物理（フィジカル）とサイバー空間
- サイバーセキュリティへの対応はIT界の人なら想像がつきやすい
- 物理セキュリティは無線LAN、有線、ノード（デバイス、センシング）
- 物理破壊、盗難、盗聴（データ改ざん）、施工段階
- IoTのセキュリティ IPAより
その他
- 趣味で乗るバイクを整備に出してわかったこと
- 近年のバイクは走行情報が取得されている
- 転倒履歴、エンスト履歴なども見ることができる
- 整備記録（リコール対応など）
- バイクそのものに情報を蓄積し、整備・点検でバイクとパソコンをUSB接続するとデータ取得ができる、そのデータをメーカー本社に送ることで不具合等の発見にもつながる。
- エンジン始動性が非常に悪く、その時にバイク屋さんからメーカーにデータ送ってもらったが解決には至らなかった
- メーカーとしては購入後に年間どれくらい走って、どういった状況なのかといった情報はこれまでは聞いたりした情報だったものが実データになったのは大きな違いだと思う。また、謎のエンスト現象があれば、メーカー側は不具合検知が早くなるであろう。
- バイクと個人情報を結びつけると（年齢、身長、歴と車両を紐付ける）、かなりのデータになると思うがそこまでには至っていない
- IoTは自分の私生活に見つけることができる