IoT活用 自動車編 |
自動車におけるIoTは、現在随所に利用開始され、「電動化」「自動運転」「コネクティッドカー」などのキーワードのもと急速に発展展開していきます。その概要を見てみましょう。
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自動車のIoTの意味するもの
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今、将来の自動車のテーマは「電動化」「自動運転」「コネクティッドカー」になります。
それは、環境問題対応、安全性をベースに、高齢者の運転問題や、地方の過疎化、渋滞問題に起因する交通効率化問題、運送の人材難問題など多くの社会的テーマに対する回答を求めたものです。
国家や自動車メーカーそれにとどまらず電機メーカーや電池ンメーカーなど産業総力を挙げて次世代の車の有り方を含めて研鑽が行われています。
例えば 「自動運転」を実践するには、クルマにAIを使った自動運転ソフトや精度の高い3次元デジタルマップを搭載してないといけないし、これらを働かせるには、そもそもインターネットを介してサーバーに繋がっている必要がある。「コネクティッドカー」はまさに言葉通り、クルマとクルマ、クルマと人がインターネットや電波を介して「繋がっている」事から始まるのです。
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車の整備状況を自動判断
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車には数多くにコンピューターがすでに積まれて、車の制御のみならず、エンジンやブレーキなど数々の状況のデータを蓄積されています。また、運転者のアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作などのデータ化も行われています。
現在でも整備工場でまず行われるのは、コンピュータ診断で車の譲許を把握、故障の状況やなぜ発生したかを把握しています。コネティッドカーになれば、随時その状況をインターネット経由で把握出来、安全や運用コストの低減などに役立てられます。
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事故の把握
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先進事故自動通報システムは、事故自動通報システムである。車両の衝突が発生した場合、自動的に、事故の大きさなどをAIが把握してセンターにデータを送信することで、運転手が救急医療センターでの治療を必要とするかどうか、より迅速に判断を行い、救急医療関係者により良い支援を提供するシステムである。
すでに一部の車種に装着されてる。今後コネティッドカーが広がりシステムコスト下がればもしもの事故の軽減につながっていきます。
予防安全としても、運転者の運転状況を把握して、居眠り運転や無理な運転にたいする予防通報などで事故を防ぐことも可能です。さらに道路の自己経歴や時間帯データなどと連動させればさらに効果的な安全対策も可能です。
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安全 エコ運転支援
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通信機能を搭載したドライブレコーダーなどによって、ドライバーの安全運転やエコ運転を管理するシステムです。走行距離や速度、急ブレーキ回数などのデータをもとに、個人の安全運転診エコ運転診断等のフィードバックをしてくれます。 また、会社では運転者の安産運行やエコ対策による経費節減、運航ルートのデータ化などにより運航経路や荷物の積載状況から、運航の効率化を図れ安全やコストダウン既存の車種搭載することもできるようになります。さらにこのデータをオープンにすることにより運送業界の連携をはかることにより、より大きな効果も期待されます。車のコンピューターの連動できれば更なる機能追加も可能である。
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交通ネットワーク管理 渋滞の回避 |
コネクティッドカーの拡大により、道路の混雑状況の把握がリアルタイムに出来るようになります。例えば片側二車線の道路であれば、どの車線が混んでいるか、どれくらいのスピードなのか把握出来、また、過去のデータベースとも連動して最適な渋滞の回避の指令をナビに表示できます。
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自動運転と将来の交通インフラ |
現在車線維持機能など第一段階の自動運転が実現してきています。2020年にも高速道路や地域限定の自動運転が現実のものとなろうとしています。高精度のGPS、新通信規格「5G」による高速大容量通信の開始、車や交通インフラのセンサーや検知システムの進歩、人とAIのコミュニケーション技術の発達などにより、自動運転は現実的なものとなってこようとしています。
我々の生活にとって目に見えるIoTの形が車になります。
自動運転に代表される自動車のIoTは
〇 より安全な交通システムの構築
〇 渋滞の無い効率的な交通システムの構築
〇 電車・バスに並ぶ公的運航手段
〇 過疎地の交通手段
などなど、生活革命ともいえる技術革新となっていくでしょう。
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コネクティッドカーの実践例 |
トヨタの新型タクシーは、24時間走り回るコネティッドカーとして、各種実証実験としても活用されています。車の渋滞情報を利用してカーナビの渋滞回避に利用したり、乗車率の改善で場所と時間を絞り込んで乗車率をアップしたり、車のメンテナンスを走りながら実施して、効率の良い整備をしたり、あらゆる情報を収集しながら運航しています。これらの実証実験としての役割は今後のIoT自動車システムに活用されていきます。
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IoTの活用産業編
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IoTha第4の産業革命ともい言われています。消費者と販売、物流、製造がインターネットでネットワーク化され、自動的に最適化されたシステムで商品が流通していく近未来が見えてきています。
どのようなシステムがどうしだしているか見てみましょう。
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工場のIoT |
生産効率の向上 |
工場の設備や機械にセンサーや通信機器をつけることによって、製造現場のリアルタイム管理が可能になります。
設備稼働のちょっとした停止などは、これまではあまり把握出来ていないことがほとんどだと思います。設備運転の実働や製造実績が正確に把握できるなどから、効率化は間違いなく上がりますし、稼働分析を進めていけば、不良品の事前予測や制御も可能になると言われています。
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消費者と工場を結びつける |
IoTは、消費と生産を直結させる手段として、最大効率で活用される時代になってきています。実例としては自動車をディーラーで注文すると、すぐに生産ラインにその仕様が送られます。同時に部品の発注や運送の手配も行われます。滞留の無いシームレスな生産を行えることが出来、最大限の効率とコストで生産、販売が可能になってきています。
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無人生産 |
生産ラインは無人で24時間稼働、人の姿はほとんど管理するわずかの人員だけです。
無人の工場では、原材料・資材・部品の調達、搬入から、各ラインへの振り分け、ラインでの生産工程の標準化まで、すべて自動的に工業用ロボットが行っています。そればかりか、完成品のチェック、製品の保管、在庫管理、物流ラインへの生産個数の指示なども自動的に行います。
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物流のIoT |
トラック、バスなどのもの、人を運ぶ物流についてもこれからはIoTの活用が必須になってきます。運転手の確保の難しさ、長時間運転の弊害、昨今にぎわしているトラック・バスの起こす事故問題、運送費コストアップなどな、さらに通販の拡大による、宅配事業の疲弊も連日伝えられています。産業構造として最も遅れている業種ともいえます。ぶつからない車から自動運転化、コネティッドカーによる膨大な情報の集約により、安全で効率の良い運送システムを構築する機会が出てきています。
〇 企業を超えた経路や空送の無い効率的な物流システム
〇 注文や生産現場と連携した時間にロスがない物流の実現
〇 高速の自動運転による、複数台の長距離距離トラック運送システム
〇 ドローン配送や自動運転カーの無人配送システムの実現
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農業におけるIoT |
食物工場 |
植物工場とは、施設内の温度、光、炭酸ガス、養液などの環境条件を自動制御装置で最適な状態に保ち、作物の播種、移植、収穫、出荷調整まで、周年計画的に一貫して行う生産システムのことです。1年中安定的に生産できる、工業団地・商店街の空き店舗等農地以外でも設置できる、多段化で土地を効率的に利用できる、自動化や多毛作で高い生産性を実現できる、品質が揃うので加工が容易、栄養素の含有量を高めることが可能、無農薬で育てられるなどの特徴があります。
もともとIT化されたシステムですのでが、インターネットに接続することにより、生育情報の蓄積とか市況を反映した生産の構築などIoTによりさらなる発展が望めます。
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種育成管理の自動化 |
たとえば、ハウス栽培における行くことなく、スマホやタブレットで作物の状態を確認できるシステムです。圃場には、CO2や土壌の温度などを測定できるモニタリングシステムが設置され、様々なデータを解析することで、作物の生育状態を遠隔で確認することができます。遠隔で管理することで、育ちの悪いエリアを優先的に回るといった作業の効率化も可能になり、生産コストを下げることに繋がるようです。水や肥料をの散布を自動化、計測データにより水や肥料の量や与えるタイミングも最適化。IoTを農業に活用することにより、後継者問題の解決が図れ、育成能力や節水などのコストダウンもを可能にしています。
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機械の自動化 |
耕作機械のスマートアシストとは、農作機械に取り付けられたセンサーからの情報をもとに、GPSを活用して機会を自動的に運航するシステムとなっています。トラクターの無人運転や、ドローンによる肥料や農薬散布など飛躍的にな効率的な農業を行おうとするものです。センサーからの情報は、機械の稼働状況や作柄状況なども含めてビックデータとして活用、流通分野にもその効率は波及していきます。
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その他 IoT |
畜産分野 |
牛や豚などの体温測定など健康管理情報、餌の配合、天候や市況などをIoT化することにより、繁殖や肥育、病気の予防に役立て、良質の食肉を生産するシステムを構築していきます。スマホを見ながら牛の目の前で状態を記録。記録後は牛のデータを横断的に確認しつつ、いつどの牛にどんな世話をするか、作業の進め方を効率よく決めていきます。
家畜の状況を逐次把握できるので、少人数でより多くの飼育が可能になり、人材不足 低収益の事業改革が進んでいます。
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漁業分野1 |
魚の養殖の採算性を確保するには、飼育規模を拡大の必要が、水温と給餌量の関係を明確化し、生残率を高める必要がある。労働人口の減少や高齢化に伴い、ノウハウの継承の問題も顕在化していて。IoTを活用して漁業をデータ化し、リアルタイムデータに基づく効率的な養殖の実現を目指す必要があります。
養殖いけすに、水温、酸素濃度、塩分濃度を測定するIoTセンサーを設置。測定データはモバイル回線で自動的にサーバへ送信するため、船を出さなくてもいけすの状況を把握するシステム構築。いけすごとの給餌場所、給餌量、タイミング、現場の記録といった情報と収穫情報を記録、管理し、ノウハウをデータ化する。作業の確認を振り返ることで、効率化につなげることもできるという。とにより、後継者問題の解決が図れ、育成能力や節水などのコストダウンもを可能にしています。
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漁業分野2 |
漁業においても、Iotを利用して気象情報や海流や温度などを分析して漁の適地を推測できれば、そのエリアに動き回ることなく移動でき効率的に魚が捕れるようになります。また、定置網漁でも、センサーを利用して適切な量のサケなどが入った網の揚げ時を知らせるシステムができるます。
また、「漁場・漁獲を予測するシステム」により、魚の保護のもとに最適な漁獲量を決定できるので、長期的な漁業の維持にも貢献できると考えれらています。
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建築分野 |
ショベルカーなど大型建設機械にGPSを搭載し、世界中の建機のデータを見える化し成功してきました。また、現場の測量をドローンなどによって3D化する「スマートコンストラクション」を推進しています。今まで人が行なってきた測量をドローンにさせることで、時間の短縮だけでなく、正確性の向上も可能になっています。また三次元設計図面と建機に搭載されたGPSを連携させ、建機を自動で動かすことにも成功しています。これにより、生産性の向上だけではく、事故リスクも軽減できるとしています。また、建設業界のIoT化を急ぐ理由は、国内の建設分野の人材不足が迫っていることが挙げられます。少ない人員でも今まで以上の生産性を確保できる仕組みが、IoTの導入によって実現されようとしています。
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