中堅中小企業のIoT導入を成功に導くプラットフォーム SensorCorpus - Universal IoT ... · I情報技術、センシング、機械制御などIoTシステムに求められる多様な要素技術に精通したメンバーに

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中堅中小企業のIoT導入を成功に導くプラットフォーム「SensorCorpus」

- Universal IoT Platform -

株式会社インフォコーパス

2018年7月１３日


１．会社概要

２．IoT Now

３．IoTプラットフォームが必要な理由

４．SensorCorpusの紹介

５．インフォコーパスが手掛けてきた事例

アジェンダ

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会社概要

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名称：株式会社インフォコーパス

設立：2013年6月10日

資本金：47,580千円

ボード：代表取締役社長鈴木潤一取締役堀智之取締役青木智英

事業概要：• 水平分業型汎用IoTプラットフォーム

「SensorCorpus」の開発と運営• IoT開発業務、IoTコンサルティング業務

会社概要

代表取締役社長鈴木潤一

早稲田大学理工学部卒、同年NEC入社。その後、日本オラクル(株)、サンマイクロシステム(株)で製品マーケティング、RDBやJavaエバンジェリスト。2008年より一般財団法人日本情報経済社会推進協会(JIPDEC)主任研究員。2013年にインフォコーパス創業。ビックデータに関する執筆や講演を行いデータの重要性を説く。

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会社概要：経営理念、ビジョン

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機械と情報の融合を目指す

OT (Operational Technology) IT (Information Technology)


会社概要：インフォコーパスは「IoT専業ベンダー」です

情報（IT）と機械（OT）に精通したメンバー

I情報技術、センシング、機械制御などIoTシステムに求められる多様な要素技術に精通したメンバーにより創業。

自社開発・汎用IoTプラットフォームを持っている

現場の声を聴き取り入れることで磨き上げられたあらゆる業種で利用可能なIoTプラットフォーム「SensorCorpus」を自社開発

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現場に強い

そもそも、モノのデータをどのようにして収集するのか、がIoTシステムにとって重要なポイント。現場に精通したメンバーによるコンサルティングできめ細かくIoT導入のサポートを提供


IoT Now～IoTを取り巻く変化～

7


IoT Now：IoTは大企業から中小企業へ

8

数量／プロジェクト規模、大数量／プロジェクト規模、大

数量／プロジェクト規模、小数量／プロジェクト規模、小

BtoC BtoB BtoC BtoB

2014年～2017年 201８年～20２０年

企業向けは中小は無縁

IoT検討は中小企業が主役に

PoC

（出典）図は各社ホームページより

PoC


IoT Now：垂直統合から水平分業へ

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センサー

近接NW

ゲートウェイ

広域NW

クラウド

IoTプラット

フォーム

アプリケーション

SI

センサー

近接NW

ゲートウェイ

広域NW

クラウド

IoTプラット

フォーム


SI

センサー

近接NW

ゲートウェイ

広域NW

クラウド

IoTプラット

フォーム


SI

SIer A社 SIer B社 SIer C社

工場向け医療向け農業向け …

…

…

…

センサー

近接NW

ゲートウェイ

広域NW

クラウド

IoTプラット

フォーム


SI

センサー

近接NW

ゲートウェイ

広域NW

クラウド

IoTプラット

フォーム


SI

センサー

近接NW

ゲートウェイ

広域NW

クラウド

IoTプラット

フォーム


SISIerA社

メーカーB社

SIerD社

工場向け医療向け農業向け

通信業者C社

垂直統合型水平分業型


IoTはなぜ難しいのか？

10


IoTはなぜ難しいのか

11

どこから手を付けていい

のか分からない

システムをどう設計すれ

ばいいのか分からない

まずはPoC（デモや実

証）をやりたいけど高す

ぎる

既存のITベンダーにお任せ。

SI(作り込み)ベースの特注で

拡張性や連携に乏しいシステ

ムを作りこんでしまう

ITデータとIoTデータの違い

やIoTのデータライフサイク

ルを理解せず、目先の一部の

データの可視化・分析に留ま

り、発展しない

スタート前のPoCだけで相当

な予算と時間を食ってしまい、

しかも効果が見えないので手

を出せない


IoTはなぜ難しいのか

12

どこから手を付けていい

のか分からない

システムをどう設計すれ

ばいいのか分からない

まずはPoC（デモや実

証）をやりたいけど高す

ぎる

既存のITベンダーにお任せ。

SIベースの特注で拡張性や連

携に乏しいシステムを作りこ

んでしまう

ITデータとIoTデータの違い

やIoTのデータライフサイク

ルを理解せず、目先の一部の

データの可視化・分析に留ま

り、発展しない

スタート前のPoCだけで相当

な予算と時間を食ってしまい、

しかも効果が見えないので手

を出せない

1. 経営における IoT に対する理解不足

2. IoT プロジェクトをまとめられる人材不足

3. 製造現場に対する理解不足


現場と経営の乖離－そもそも取得データが正しく共有されていない

取得データがバラバラ。目視などによって取られ、機器ごと、工程ごとのデータがローカルPCに保存されている

他部署や本社と正しく共有されない。上がってきているデータは果たして正しいデータなのか？？

？？？

本社現場

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現場と経営の乖離－目的により欲しいデータが違う

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不良品を

検出したい

機械の故障を

事前予知

したい

課題を

全社共有

したい

工場間で

リソースを

最適化したい

製品販売後の

使用状況を

知りたい生データを

その場で

分析したい

本社現場

生産工程の

不具合を

検出したい

異なる工場間

のデータで

分析したい

サプライ

チェーン全体

を考えたい

消耗材等の

取り替え時期

を知りたい

データ

断絶


IoTプラットフォームが必要な理由

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IoTの本質は「データ」

全ての機械、モノ、環境を

データ化して取り出すことにより

新たな発見を行ったり、

制御を行っていくということ

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IoTの本質


IoTデータの特性

多様な情報

データの属性をどう管理する？

ex) 属性、単位、日時、センサー、ゲートウェイ、・・・

種類・数の拡大・増加

機器の増大にどう対応していく？

ex)センサー追加、対象拡大（ライン、工場全体、工場間）

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機器が生み出す連続情報

流れてくるデータをどう管理する？

ex)ノイズ、欠損、時刻補正、・・・


IoTのデータマネジメント

– What? ：属性・単位・精度

– When? ：取得日時

– Where? ：センサー

– Who? ：ゲートウェイ

– How? ：通信方式、セキュリティ

– Why? ：活用方法（可視化,分析,制御）

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IoTデータのマネジメント

「IoTデータ」をマネジメントするための基盤（IoTプラットフォーム）が必要


IoTプラットフォームが重要なカギを握る

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IoTで求められる要素技術の多くを、IoTプラットフォームがカバー・IoTデータマネジメント・IoT情報の補正・制御活用・増加/拡大への対応（スケールアウト）

収集蓄積整形変換集約

可視化分析

通知制御

センサーゲート

ウェイ

広域

ネット

ワーク

システム機器連携

近距離

ネット

ワーク

IoT

プラットフォーム可視化、分析、通知、制御

IoTプラットフォームがシステム全体をカバー


IoTプラットフォーム「SensorCorpus」

ご紹介

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センサ

クラウド環境

IoTプラットフォーム機能を個別に開発？

ゲートウェイ

セキュリティ機能プライバシー保護機能

通信プラットフォーム

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必要な諸機能はパッケージ化すべき

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純国産／ユニバーサルな IoTプラットフォーム「SensorCorpus」

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特長機能：センサープロファイル

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説明測定型

温度計 T

湿度計 H

超音波距離センサー US

圧力センサー PA

光センサー PD

ジャイロセンサー AV

放射線カウンター RC

３軸加速度センサー A3

人感センサー HD

CO2濃度センサー MC

開閉センサー FD

温度差センサー TD

動作センサー MD

騒音計 SP

照度計 I

GPS測位計 GL

… その他 …

単位意味

# 単位なし数値

% パーセント

dB エネルギー比

C 温度

m 長さ

g 重さ

m/s 速度

m/s2 加速度

G 重力加速度

hPa 圧力

deg 度10進法

deg/s 角度/秒

lx 照度

ppm 濃度

Bq 放射能量

uSv/h 被ばく量

… その他…

製品名型番製造元タイプモード

圧力温度計 DW2014-B-AC A社 T,PA

エリア検知センサー FK81-DR4 B社 HD 2

9軸コンボセンサー KVW3-25U C社 A3,M3,G3 4+1+1

色光センサー JV4-RY6 D社 PD

振動検知センサー 692-SM-P2 E社

…

セット名センサーリスト分析方式 …

機器監視A DW2014-B-AC692-SM-P2

A社故障検知分析パッケージ

…

機器監視B DW2014-B-AC692-SM-P2

B大学故障検知アルゴリズム

…

潤滑油劣化監視 JV4-RY6 C社劣化判定アルゴリズム

…

…

業種別・用途別に構成/運用を整理

センサープロファイル単位系製品情報

・センサー定義のテンプレートを提供

・データ属性を統合管理して早期導入と変更・追加をサポート


特長機能：データクレンジング

ノイズ処理

時刻補正

欠損処理

センサープロファイリングで管理されている測定範囲属性をもとにノイズかどうかの判断。また異常値を検出。

欠損値があった場合には、その欠損値を補完するアルゴリズムを用いて欠損値を補完。補間には、線形補間ないしスプライン補間を用いることも可能。

センサーの測定時刻は通常ゲートウェイの時刻をもとに設定。その時刻がSensorCorpus側の時刻と明らかにずれている場合、センサーの測定時刻を補正する処理を実施。

センサーから発生するデータに含まれるノイズの処理や欠損の補完。IoTデータで重要となる発生時間がずれた場合の補正。

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➢ 直近のデータを変換

– クレンジング、単位変換、しきい値判定

➢ 直近の複数系列のデータを処理

– 消費電力と振動の相関を見て、外れていないか？

➢ 直近のデータを複数系列に分流

– 色データをRGBに分解し特定色で判定

➢ 直前のデータとの差分を計算

– 色の急な変化を捕捉

➢ 区間データの集計

– 平均、最大、最小、標準偏差、無データ期間検出

➢ 区間の欠損データを補完

– スプラインなど

➢ 周期性データの成分分解

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特長機能：ストリーミングプロセッシング

・センサーから流れてくる情報をリアルタイムで加工


特長機能：制御

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機器からの情報、外部からの情報に基づいて、機器やデバイスを制御


SORACOM AirとSensorCorpusを接続することにより、センサーデータに基づく、様々な機器の制御が可能となります。

今回のデモは距離センサーを用いて、対象物との距離をセンシングし、その距離に応じてクラウド側でロボットの動きを制御しています。

距離センサー Raspberry Pi 3

ロボット

SCコントローラ(エッジ端末)

SORACOM Air

ロボットインターネット

ロボットの制御インターネット

（ご参考）「SensorCorpus for SORACOM」デモ概要

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特長機能：エッジ・クラウド連携

エッジ側およびクラウド側にインストールされたSensorCorpusがそれぞれ協調しながら分散処理を行う機能（エッジコンピューティング）

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ゲートウェイ（HPE Edgeline EL20）

センサー

⑤ エッジ側よりゲートウェイ側に、閾値判定の結果をフィードバック

① センサーから取得した温度と湿度のデータを、ゲートウェイからエッジ側に送信

② エッジ側でSDSPによる以下の計算を実施◼ 温度値(ⓐ),湿度値(ⓑ)の格納◼ 温度値(ⓐ),湿度値(ⓑ)から簡易計算による熱中症指数(ⓒ)を算出

◼ 温度値の単位時間平均(ⓓ)計算

③ クラウド側に、簡易熱中症指数値（ⓒ）と温度値の単位時間平均値（ⓓ）を送信

④ クラウド側の閾値判定に基づき、結果をエッジ側にフィードバック

簡易熱中症指数(ⓒ) 温度値の単位時間平均(ⓓ)

クラウド／データセンター（c7000 Enclosure／ProLiant BL460c

MSA2040 SAN）

SC Agent SC Edge SensorCorpus

参考：「エッジ・クラウド機能」日本HPE様共同検証

エッジ（HPE Edgeline EL1000）

EL20 EL1000

C70003PARStoreSsrve8200


SensorCorpus の強み

１．データの収集・管理に強い

各種様々なセンサーを効率的に管理する仕組み（センサープロファイル）やデータ処理の前工程（データクレンジングなど）機能を実装

２．高いポータビリティ（クラウドフリー）

好きなクラウド環境にSensorCorpusを実装可能

３．実装が早い

IoTプラットフォームに求められる機能をAll in One で提供。短期間PoCを構築できるため、PDCAサイクルを素早く回すことができる

４．横展開、本番導入への移行が容易

顧客別のシステム作りこみ要素が少ない汎用的な機能を実装したプラットフォームのため、スモールスタートからの横展開、本番導入への移行が容易

５．拡張APIによる外部ツールとの連携

制御から分析、外部ツール（ERP、CRM等）と連携するための拡張APIを用意。IoTデータの可視化から経営への利活用までシームレスに手提供

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小さく始めて大きく育てられる

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IoT導入は、小さく始めて大きく育てていくことが必要。SensorCorpus はお客様の成長スピードに合わせて、アーキテクチャを変えずに柔軟にスケールアウトしていくことが可能


インフォコーパスが手がけてきた事例

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SensorCorpusの活用事例

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顧客企業測定対象利用センサー

エレクトロニクス商社冷蔵庫の監視（温度、開閉、食材管理）

温度、加速度、圧力センサー

大手設備メーカー機械設備の消耗材の劣化光センサー等

センサーメーカー工事現場の騒音音センサー

大学ロボットが収集する環境情報温度、大気、土壌センサー

教育機関温度温度センサー

センサーメーカー気温や明るさ等の環境、電池の残量、無線環境等

温湿度、気圧、照度、電圧、電界強度センサー

中小メーカー機械の温度監視温湿度センサー

防災機器メーカー防災設備の監視火災センサー等

大手メーカー（工場）生産ラインのスマート化、稼働状態監視、設備の予防検知、品質管理

PLC（機械制御）、電圧、カメラ等

中小メーカー可食プリンターのリモート監視温度、湿度、振動、圧力、インク残量

大手産業設備メーカー工場向け設備機器の稼働状態監視、予防検知

横行、走行等の操作データ等

大手事務機器メーカー会議中における社員の集中力可視化脳波センサー


活用事例：定周期保全から状態監視保全へ

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可視化

通知

分析アルゴリズムセンサー A

B

消耗材

全体の合成指数で

劣化状況を判断

C

原データ

×巡回不要 D

➢ 設備の消耗材の劣化監視にSensorCorpusを活用

➢ 消耗材に関する複数のデータを収集して合成指数を作成し、それをもとに劣化の度合いを可視化・通知する仕組みを導入


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活用事例：計測データのリアルタイム表示

計測データのリアルタイム表示

天候データ（オープンデータ）

地図上に測定位置をプロット

➢ 工事現場の騒音監視にSensorCorpusを活用

➢ 騒音センサーのデータと、天候オープンデータ、地図上へのプロット等を組み合わせ、専用ダッシュボードとして提供


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活用事例：某大手製造業の製造ライン監視

製箔表面処理加工・切断

電圧監視稼働状態監視

品質管理

工場のライン各工程にセンサーを設置し、電解液の濃度、電圧、設備

稼働状況等をリアルタイムで監視。また検査機結果との付き合わせで品

質管理に活用。さらにAIを導入することで省人化を推進。

モデル工場での利用を国内工場に横展開中。


プリンター納入後の機器利用状況を把握し、予防保全や従業員の巡回コスト削減を安価に実現。今後は他機種にでも実装予定。

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活用事例：可食プリンターのリモートメンテナンス（（株）ニューマインド様事例）

SORACOM


本日のまとめ

➢ IoTではデータマネジメントが重要

– 多様な情報

– 機器が生み出す連測情報

– 種類・数の拡大・増加

➢ IoTを実践するうえでIoTプラットフォームが極めて有効

– PoCや導入がすぐ始められる

– IoTに必要な基本機能・要素技術が揃っている

– クラウド・オンプレ等どこでも稼働・導入できる

– 取得情報の種類・数の増加にそのまま対応できる（スケールアウト)

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