エッジコンピューティングによる重要データの抽出がかぎとなる

１０月７日CEATEC 2016に行って

　　インダストリアルIoTの実現に必須のセンサー計測とエッジコンピューティング
　　講師：ナショナル　インスツルメントの人

を聞いてきた！ので、その内容のメモメモ
（表題は、下記メモより）

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・会社概要
　測定器・制御用装置　GPIB
　LabView(らぼびゅー）：バーチャル計測器
　幅広い業種
　　ひっぐす粒子からマインドストームまで

・NIが提供するIoT向けエンドツーエンドソリューション
　　センサーを作っているのではない
　　計測ソフトウェア
　　FA,ロボット制御：センサー計測がキー
　　高い接続性

・The　Internet of things
　ビジネスメリットがポイント→産業向けと一般向け
　産業向け：スマートファクトリー(Industry4.0)、スマートグリッド・・
　　セキュリティの違い、バスの違い（EtherCAT,PROFIBUS)

・CPS/IoT
　黎明期からインダストリアルIoTに関与
　　２００６年
　　ビッグアナログデータ
　コンソーシアムの活動
　　IIC　６月会議
　　IIC　テストベッドプロジェクトにて活動中
・莫大なデータを処理しきれないセンサー＋クラウド
　　　センサー　→　System of Ststem → クラウド
　なぜ、クラウドで上手く取り扱えないか
　　Bigデータに３種類
　　　　・業界のデータベースに入っているデータ
　　　　・社会的データ（ソーシャル）
　　　　・センサーデータ→ビッグアナログデータ
　　ビッグアナログデータ
　　　　アナログ現象から、センサーでデジタル化したデータ
　　　平均で全データの５％しか解析されていない
　　　　例：自動車データ
　　　　　　だれがどういう条件で測定したのかわからない
　　　　　　タグ付けされていない

　　エッジコンピューティングによる重要データの抽出がかぎとなる
　　（１）莫大なデータを演算処理し、意味のある情報に変換
　　　　スペクトラム、平均値、最大・最小、タグ付け
　　（２）データ管理
　　センサー計測状態監視における昨今の課題
　　　・複数のセンサー信号の同期計測
　　　・データ表示・解析・管理
　　　・産業向けのデータサイエンティスト

　　例：予知保全
　　　　サーモグラフィー（動画）とセンサー信号の同期計測
　　　　　DIAdem AVIで時間タイミングを埋め込んでいる

　　産業向けデータサイエンティスト
　　　→一般消費者と違う知識
　　　　予知保全：こわれたことがない
　　　　　→故障モードがわからなければX
　　→現場の人とペアで取り組む
　　　　例：ベアリングの損傷診断

・事例
　エッジコンピューティング
　　インダストリアルIoT
　　　　発電所もにたりんぐ
　　　　特殊なセンサー：サーモグラフィーとオイル
　　エアバス
　　　　スマートファクトリー：ねじあなの締め付け→品質保証

　なぜNI：マイコン・PLCでは？
　　IoTを実現する上で最適なプラットフォーム
　　　→高い接続性、様々な工業用バス、計測制度
　　　　施策に向いている

　銭高組のIoTシステム
　　トンネル工事の安全管理と省エネを同時に実現
　　電力のピークカット　６６００Vの電気
　　作業員の位置：安全管理

　HPE（ひゅーれっとぱっかーどえんたーぷらいず）との協業
　　EdgeLine　IoTのために専用開発されたプラットフォーム
　　現場でデータ処理

・まとめ
　　課題：データの大半が解析されず眠っている
　　解決：エッジコンピューティング、同期計測、データ表示