基礎解説：IoT、IIoT、AIoTが産業用オートメーションの将来である理由

著者 Clive "Max" Maxfield 氏
Digi-Keyの北米担当編集者 提供
2019-12-04
マルツ掲載日：2020-02-25

　AIoTとは、IoTデバイスやインフラをAI技術で強化することを意味します。AIはIoTを機械学習(ML)と認知能力によって強化します。

産業の覚醒と、より重いモノのインターネット

　2017年のGartnerによる予測によれば、全世界でのIoTに対する支出は2018年に7,725億ドルに達すると見られていました。その一方で、IDCによれば2018年の全世界でのIoTに対する個人消費は約620億ドルでした。比較すると、製造業の支出は1,890億ドルで、輸送(850億ドル)と公益事業(730億ドル)を合わせたものを上回りました。また、Bain & Companyは、IIoTアプリケーションが2020年までに3,000億ドル以上を生みだし、民生IoT分野(1,500億ドル)の倍になると予測しています。

　「重工業」という用語は、大型で大重量の製品、大型で大重量の装置と設備(重機、大型機械工具、巨大建築物、大規模インフラなど)、あるいは複雑で多段の工程などの1つ以上の特性をもつ工業を指します。

　IoT以前には、モータ、発電機、重機械を使用する産業用システムは、概して接続されずに個別に運用されていました。しかし、インターネットに接続してIoTの一部とすることで、効率性、生産性、信頼性に関して得られる大きな利点があります。そうした利点には、遠隔監視や制御、故障検出、先行的保守ができることなどがあります。これが、新型の産業用装置がきわめて多様なセンサと通信機能を備えている理由です。

　問題は、既存の(旧式の)「ダム」インフラや機械設備が大量にあることです。米国だけで6.8兆ドル相当のそうした装置があると見積もられています。選択肢には、そのままにする、莫大なコストをかけて既存設備を最新の対応物で置き換える、または既存設備を最新のセンサ、制御、通信のシステムで増強や強化をしてなんとか21世紀にも使用する、があります。

　米国のベンチャーキャピタル企業Kleiner Perkinsは、IIoTやAIoTの能力によって産業用システムを増強することを「産業の覚醒」と呼びました。2015年公開の記事『The Industrial Awakening: The Internet of Heavier Things』(産業の覚醒：より重いモノのインターネット)でKleiner Perkinsは、世界経済フォーラムの報告書にある一文を引用し、この「産業の覚醒」が2030年までに全世界で14.2兆ドルを生み出すと期待される、と記しています。

旧式化した装置をIIoTとAIoTの能力で増強する

　電気モータは、単独では世界最大の電気消費者です。産業用消費電力の約2/3、世界全体の消費電力の約50%を占めています。これは、発電所や他の電源が刻々、もっぱらモータに電力供給するために使用されているということです。

　問題は、平均的な産業用モータの効率が約88%しかないことです(商用モータは、さらに大幅に低い場合があります)。この効率は、適切なセンサおよび制御システムによって劇的に改善できます。

　産業界の企業にとって特に大きなリスクの1つは、予期せぬ装置の故障によるダウンタイムです。この問題を緩和する1つの方法は、予知保全を実施することです。これには、装置を監視するセンサとIIoTやAIoTの能力を利用して、正常な動作からのあらゆる逸脱を検出し、発生しうる故障の状態と時期を予測することが含まれます(例えば、「本機のこの2次回転子は現在95%の効率で動作し、1日当たり0.9%ずつ低下しており、6日+/-1日後に決定的な故障を起こすことが予期される」)。

　IIoTやAIoTの能力を利用する理由は、これらがパターンの検出、履歴データからの傾向の抽出、発生しうる故障の推定を、人間よりもはるかに効率的にできることです。

　人間は膨大な量の数値データを与えられた場合にパターンを検出し、異常を特定することには困難を覚えますが、データをグラフィカルな形で与えられると、それがはるかに容易になります。

　たとえば、図1に示す数値データから問題を検出して特定することは、人間には不可能でないにしても困難です。一方、同じデータが図2に示すようにグラフィカルな形で与えられれば即座に異常を見つけられるでしょう。

図1：人間は膨大な量の数値データを与えられた場合にパターンを検出し、異常を特定することには困難を覚えます。(画像提供：「IoTシステムによる一般的な測定データを公開用に整えたもの」、Stephen Bates氏のプレゼンテーションより)

図2：人間は視覚的な形でデータを与えられた場合にパターンを検出し、異常を特定することがはるかに容易に感じます。(画像提供：「IoTシステムによる一般的な測定データを公開用に整えたもの」、Stephen Bates氏のプレゼンテーションより)

　ここでの要点は、IIoTやAIoTシステムは、データの提示方法に関わらず、パターンを検出し、異常を特定することができることです。さらに、多数の同一システム(世界中に散らばったまったく別々の場所にある場合もある)をすべて監視すれば、IIoTやAIoTシステムはそれらすべてから学習し、あるシステムから得た知識によって他のシステムの問題を予測することができます。

すべてはセンサ(と処理とコネクティビティと……)にかかっている

　旧式化した産業用装置を増強する第一歩は、センサの追加です。実にさまざまなタイプのセンサがあり、さらにセンサの各タイプにも膨大な選択肢があります。センサで測定できる各種の特性量には、これですべてではありませんが、以下のものがあります。

・位置
・モーション
・速度と加速度
・荷重(タクタイルと閾値)
・圧力(単位面積当たりの荷重)
・フロー(流速と体積)
・音
・光
・放射
・湿度(絶対または相対)
・温度
・化学物質(種類、濃度、他)

　センサのタイプと選択肢には、文字通り数万の組み合わせがあります。数種の例を挙げると、Molexの光電センサであるContrinex 120254シリーズ、TE Connectivity Measurement Specialtiesの通気孔付き圧力ゲージM3041-000006-250PG(図3)などがあります。TE ConnectivityのMicrofused製品ラインに属するM3041-000006-250PGは、液体または気体の圧力測定に適しており、汚染水、蒸気、弱腐食性流体といった測定が困難な媒体でも測定できます。

図3：圧力トランスデューサM3041-000006-250PGは、液体圧またはガス圧の測定や、汚染水、蒸気、弱腐食性流体などの測定が困難な媒体の測定にも適しています。(画像提供：TE Connectivity)

　センサ開発キットや評価ボードの例としては、IoT Studio対応プラットフォーム、SensorTile STEVAL-STLCS02V1、SensorTileボックス開発キットSTEVAL-MKSBOX1V1、モーションMEMS評価ボードX-NUCLEO-IKS01A3があります(すべてSTMicroelectronicsの製品)。

　X-NUCLEO-IKS01A3は、Arduino UNO R3コネクタレイアウトと互換性のあるモーションMEMSと環境センサ評価ボードシステムです(図4)。このボードは、3軸加速度計と3軸ジャイロスコープLSM6DSO、3軸地磁気センサLIS2MDL、3軸加速度計LIS2DW12、湿度と温度センサHTS221、圧力センサLPS22HH、温度センサSTTS751を備えています。

図4：X-NUCLEO-IKS01A3は、Arduino UNO R3コネクタと互換性のあるモーションMEMSと環境センサ評価ボードシステムです。(画像提供：STMicroelectronics)

　センサに加えて、ローカルデータのコンディショニング、処理、制御が必要になります。これらの処理は、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)で実行でき、例としてはDelta Industrial Automationのモジュール式小型ミッドレンジPLCであるASシリーズなどがあります(図5)。

　ASシリーズは、あらゆる種類の自動機器向けに設計された高性能の多目的コントローラです。32ビットCPUをベースにしたDelta Industrial Automationの自社開発SoC(システムオンチップ)を搭載しており、実行速度は最大40kステップ/msに強化されています。最大で32個の拡張モジュール、すなわち1,024本までの入出力に対応しています。

図5：Delta Industrial Automationのモジュール式小型ミッドレンジPLCであるASシリーズは、最大40kステップ/ms、最大1,025本の入出力に対応します。(画像提供：Delta Industrial Automation)

　それと同時に、先進的なAIoTによる解析は遠くはなれたクラウドで行われるため、ネットワーク化や通信が必要になり、Weidmullerグループの産業用Ethernet接続のための完全なソリューションなどが用意されています。

まとめ

　モノのインターネット(IoT)の導入が加速してMLやAIが追加されるにつれ、設備管理者は生産性と効率性を高めるため、旧式化した設備を状況に応じて現代化する手段を見いだす必要があります。

　幸いなことに、旧式化システムにインテリジェンスとコネクティビティを追加してIIoT革命に組み入れることができる、すぐに使えるソリューションが多数のベンダーから提供されています。

出典
(1)The Industrial Awakening: The Internet of Heavier Things、2015年、Kleiner Perkins




免責条項：このウェブサイト上で、さまざまな著者および/またはフォーラム参加者によって表明された意見、信念や視点は、Digi-Key Electronicsの意見、信念および視点またはDigi-Key Electronicsの公式な方針を必ずしも反映するものではありません。

このページのコンテンツはDigi-Key社より提供されています。
英文でのオリジナルのコンテンツはDigi-Keyサイトでご確認いただけます。
　　　

Digi-Key社の全製品は 1個からマルツオンラインで購入できます

※製品カテゴリー総一覧はこちら

ODM、OEM、EMSで定期購入や量産をご検討のお客様へ【価格交渉OK】

毎月一定額をご購入予定のお客様や量産部品としてご検討されているお客様には、マルツ特別価格にてDigi-Key社製品を供給いたします。
条件に応じて、マルツオンライン表示価格よりもお安い価格をご提示できる場合がございます。
是非一度、マルツエレックにお見積もりをご用命ください。