インダストリアル・インターネット・オブ・シングスとは何か？
「モノのインターネット」とは、物理的な機器で構成された無線ネットワークを指します。 これらのデバイスは、スマートフォン、スマートウォッチ、スマート冷蔵庫、あるいは自動運転車など、さまざまなエッジアプリケーションに組み込まれています。
製造業や農業、物流などの産業界でモノのインターネットを活用する「インダストリアル・インターネット・オブ・シングス」。
技術的な意味では、Industrial Internet of ThingsとConsumer Internet of Thingsのアプリケーションに違いはほとんどなく、どちらも無線相互接続の同様の原理を使用しています。 そのため、技術的な重複が見られることも少なくありません。 しかし、Industrial Internet of Thingsは、依然として最も急速に成長している市場の一つです。
「モノのインターネット」のパワーは、相互に接続されたセンサー、機器、コンピューティングデバイスの広大なネットワークにあり、前例のない方法でデータを収集、監視、分析することを可能にしています。 これにより、モニタリング、監視、制御システムがさまざまに改善され、産業プロセスの信頼性と安全性が向上しました
言うまでもなく、Industrial Internet of Thingsは産業安全のために活用できる8つの方法です!
1.環境安全性の監視。
産業界の安全性を向上させるためにIoTデバイスを利用する最も分かりやすい方法は、有毒ガスや物質などの環境危険性を監視するために利用することでしょう。 例えば、ガスセンサーを導入することで、作業環境に有害なガスがある場合、オペレーターに簡単かつ迅速に警告を発することができます。 避難することで、作業者の健康への影響を軽減したり、危険源を素早く特定し排除したりすることができます。
2.動作状態を維持する。
所定の動作条件から外れることは、作業者に大きな安全リスクをもたらす可能性があります。 特に、精密製造業など高性能な機器を使用する業種や、危険物・危険製品を使用する業種では重要です。 モニタリング環境と同様に、センサーを搭載したInternet of Things機器によって、産業プロセスの稼働状況をリアルタイムに遠隔監視することができます。 その結果、異常な動作状態を検出した場合、安全リスクを低減するための対応を即座に行うことができます。
3.予知保全を行う。
特に予知保全は、稼働状況を監視することで、保全の重要な役割を果たすこともあります。 データから動作条件が満たされていないことが判明した場合、機器のメンテナンスが必要になることがあります。 IoTソリューションを通じて、予測できない安全上のリスクや、全故障による高いコストを回避するためのアクションを適時に行うことができます。
4.フェイルセーフ。
しかし、場合によっては、監視やアラートだけでは十分でないこともあります。 例えば、監視されたリスクは、効果的な対策を講じるのに十分な時間がない場合があります。 また、特定の状況下での人為的なミスがシステム障害につながることもあります。
幸いなことに、モノのインターネットは、異なるデバイスが互いに通信して協力できる、いわゆる機械通信機（M2M）によって、人間の介入なしに大規模に実装することができます。M2M通信によって、IoTシステムの使用は、ネットワーク内のアラームに基づいてフェールセーフを開発し、自動的に保護措置を発動することが可能になります。 こうすることで、異常のある装置をすぐに停止させ、他の機械を通して自動的に再加工を行うことができるのです。
5.遠隔監視：物流と輸送。
NB-IoTやLora/LoraWANなどの無線伝送技術により、低電力伝送は多くの産業で新しいアプリケーションの可能性を広げ、物流や輸送分野は交通安全の向上の恩恵を最も受けることになります。
運送事業者は毎日数え切れないほどの時間を道路で過ごし、常に道路交通の危険と隣り合わせにいます。 IoT（Internet of Things）の力を借りれば、車両の性能やドライバーの状態をリアルタイムに把握することができます。 一方、無謀な運転は、運転行動やパターンを監視することで防ぐこともできます。 このモニタリングにより、より良い、より安全なチームマネジメントの判断が可能になります。
6.収束型モニタリング：効率的な管理。
マネジメントの観点から、産業プロセスや労働者の状況を全体的に把握することは、非常に困難なことです。 幸い、ヒューマンマシンインターフェースの助けを借りれば、モノのインターネットは収束的な監視によってこれらの課題のいくつかを解決することができます。
一般的にHMIは、人間が簡単に操作できる産業システムの一部であり、多くの場合、グラフィカルユーザーインターフェースを介して操作します。 統合ダッシュボードのHMIは、慎重に設計され、進行中のプロセスを完全に理解するために、運用データを表示します。 また、アラームも用意され、工場管理者が是正措置を取れるように誘導しています計糧系統。
7.データ解析と機械学習。
データが新しい金であるならば、Internet of Thingsはほとんど金鉱のようなものです。 IoTデバイスの数は、2025年には倍増して約400億個になると予想されています。 今日、モノのインターネット産業は、ほとんどすべての産業において、大量のデータへのアクセスを向上させています 高度なデータ分析、さらには限界のある機械学習によって、データを使ってより良いビジネス上の意思決定を行い、さらにはIoTデバイスに複雑なデータを予測・処理させ、ソリューションを管理させることができるのです
しかし、これが産業安全とどう関係があるのでしょうか？ スマートな機能でデバイスを強化することで、安全システムをより高い次元で実現します。 例えば、コンピュータビジョンシステムを使って、工場に安全上のリスクがないかどうかを目視で検査したり、機械の異常な振動を検知したりすることも可能です
8.従業員の健康状態の把握。
最後に、産業プロセスや機械のモニタリングに加えて、ビジネスにおける最も重要なリソースである従業員に注意を払うことも重要です! IoTに対応したウェアラブル端末（スマートウォッチなど）は、従業員の姿勢や生理的なデータなど、作業状況の把握に使われることが多い。
そのため、この同じデータは、職場に共通する危険を特定し排除するために、安全行動や傾向をよりよく理解するためにも使用することができます。
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