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【特集:IoTデータの三段活用】IoTデータ見える化の進め方、STEP1「モニタリング(監視)」について

         

IoT(モノのインターネット)は、『IoTデータの三段活用』で取り組むことができる、というお話を前回お伝えしましたが、今回は具体的な取り組みをご説明したいと思います。

【IoTデータの三段活用】

  1. モニタリング(監視):IoTデータの収集補完(見える化)
  2. メンテナンス(保守):IoTデータより効率化・最適化する(省力化・効率化)
  3. コントロール(制御):データでモノを自由自在に動かす(遠隔制御・精密制御)

まず、STEP1として、最初に取り組むのは「モニタリング(監視)」についてです。 IoTデータを活用した様々なサービスを考えるためには、まずIoTデータを収集しなければなりません。例えば、IoTで設備や製品の予知保全を実現する場合、IoTデータの活用は、次のような手順で進めていきます。

①予知保全する設備に内蔵されているセンサーから各種稼働データを収集・転送する。

設備に内蔵されている各種センサーから、稼働データを収集します。

センサーで取得できるデータは、振動データ、温度データ、音データ、画像データなど人間の五感(視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚)は簡単に習得することができます。

デバイスのセンサーから収集するデータを、保存する場所(ストレージ)へ転送します。ここで全てのデータを収集します。

②収集された各種データを蓄積して必要なデータのみ抽出・変換する。

デバイスから随時入手されたデータは、クラウド上に蓄積されてここで必要なデータのみを選んで抽出・変換します。

ここで抽出するデータは、なんらかの変化や特徴のあるデータです。変化の無いデータに意味はありません。故障や寿命を予知するためには、なんらかの変化をきめ細かく察知する手掛かりとなるデータが必要となります。

③集めたデータをビッグデータ、人工知能で分析・可視化する。

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絞り込んで集められたデータを分析して、意味のある内容に可視化します。

予知保全では、振動データやノイズデータなどの変調から故障パターンなどを予測することができます。ここで可視化されるIoTデータは、表やグラフなどに加工して取り出すことができます。最新の技術では、データ解析にビッグデータ解析や人工知能(ディープラーニング)を使って高度な予知が可能になると言われています。  

 

[著]Wingarc1st Official The BLOG編集部
本記事はウイングアーク1st株式会社の運営するThe BLOGに掲載された記事を許可を得て掲載しています。

まとめ

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