IoT の社会応用への展望とその課題

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製造企業向けのソリューション

　 - 特に世界規模に展開されている企業さま –

品質と生産効率、予知保全

熟練技術者の継承問題

規模拡大による統一的な製造体制

検査ソリューションの革新

ＩｏＴ， Big data 解析、 Deep learning による故障診断、予知保全ソリューション実現

製造業向け IoT とは

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ERP

MES

SCADA, PLC

生産現場

製造業

•製造業の階層は現場に近づくほどハードウェア要素が高くなる

•従来のＩＴ化は上位層への取組が中心

•製造業の真のソリューションへの取り組みのために、装置メーカーさま、エンドユーザーさま、制御機器メーカーさまと連携したIoT 実現が期待される

製造業の生産現場を支えるシステムとは

IoT の活躍が期待される領域

ハー

ドウ

ェア

ソフ

トウ

ェア

IoT

多く

の生

産管

理ソ

リュ

ーシ

ョン

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実時間入力

センシングデバイ

ス大容量

データ

ビッグデータ解析

UIVR

機械学習　（ AI ）

ディープラーニン

グAI

解析 価値創成 出力蓄積

生産地、統轄地をシームレスに結ぶネットワーク

　　国際的な IPv6 網、クラウドサービス網

画像処理による検査管理基盤

生産現場での余地保全に向けた機械学習基盤

生産現場の IoT 導入により生産の管理と問題発生の予測を実現

製造現場に導入可能な小型高性能スーパコンピュータ

生産品質を検知する

画像処理／画像認識熟練技術者の知恵を学ぶ機械学習

要素技術の相互関係

軽量で強固なIoT 向け

セキュリティ

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技術的課題　（ネットワーク）1. 多量の IP アドレスが必要→ IPv6 の導入と経路制御システムの導入

2. 多量のアクセスに耐える軽量強固なセキュリティ

従来の SSL 技術は鍵の処理を負荷分散できない（鍵穴は負荷分散装置（ロードバランサ）にある )

場所 人 物 とノード数が爆発的に拡大⇨ ⇨

場所 10 億

人 50 億

モノ 500 億

グローバル化パーソナル化

サーイバー化

IPv6 の課題

★IPv4 の置き換えではない！！★　→ Web サービスは比較的延長線　　　・ net 構築はすでに確立　　　・ システムは課題を残している

　→ IPv4 のように人手で管理する　　　範囲を超えている

場所 人 物 とノード数が爆発的に拡大⇨ ⇨

場所 10 億

人 50 億

モノ 500 億

グローバル化パーソナル化

サーイバー化

IoT セキュリティの課題

Secure Socket Layer (SSL) では多数アクセスに耐えられない

IoT に向いた軽量かつ強固なセキュリティ手段が必要

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• (かつての ) オンライン・システム– 通信は 1対 1 、接続先に集中– 能力はホストコンピュータに集中– 均一、画一的な機能

• ( 現在の ) クラウド・システム– 通信は非対称、情報はクラウド側に集中– 部分的にクラウドサーバ間は連携– 能力はクラウドサーバに集中– クラウド側が頑張れば柔軟で拡張性– クラウド側に固定の公開アドレス (IPv4)– 端末側は発信だけなのでプライベートアドレス

（内線番号）でやっていける（アドレス枯渇対策）

• (次の ) サイバー・フィジカル・システム– 通信は対称、情報は分散

（現場の情報は現場で解決）– 各端末は連携– 管理はサイバー空間で実現– 全てに広大な公のアドレス空間 (IPv6) が必要

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IPv6 なんて、先の話‥‥　と思っていませんか？

• スマホの主力通信方式 LTE ではすでにデフォルト

• IoT通信サービスとして始まる NB-IoT なども、、、

• モバイルはすでに先行

人間がアドレスを打ち込む旧来の世界だけ見てませんか？

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中国と日本間で　 IPv6 の通信実験を実施

・ V6 over V4 により実現・有線及びモバイルで実施

機器も仕組みも Ready!

知らず知らずに IPv6 はモバイル通信の進展と共に広がりだしている。

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技術的課題（機械学習）

製造業向け小型スパーコンピュータの登場

製造業の特徴

①データを外部に出したくない②画像データが多量に発生し　　全てをクラウドに送信する　　ことができない　　 　現場に持ち込める⇨　　　　　　　　　　学習エンジン

小型スーパコンピュータの課題

機械学習ソフトがブラックボックス　　→オープンソフトを元に並列化 独自の基盤を整備

　　→得て不得手の克服　　　　 CPU⇄GPU 間転送、データ型

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機械学習状の課題

• 頻度の低い不良品についての学習データの確保　頻度よりも多次元データの活用⇨

• より現場導入に適した形状、価格、能力

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ハイシンク創研

京都リサーチパーク９号館http://www.LHCC.co. jpTel: 075-322-7088

製造業向けIoT 、機械学習など最新技術を皆様と共に、