Módulo lora serie inalámbrico

5G ネットワークは、膨大な量のデータを生成するインテリジェントなネットワークとアプリケーションを介して人と物を接続することを約束します。 より多くのデバイスを接続しながら、すべてのパフォーマンス要素の中で最高のものを提供することを目指しています。 これらのネットワークの進歩は、私たちの生活と働き方を変えるコンピューティングと技術革新の新しい波を推進し、刺激するでしょう。 しかし、5G が現実になる前に、ネットワークを圧倒する数十億のデバイスと数兆テラビットのデータをサポートするネットワーク インフラストラクチャを構築する必要があります。
次に、5G が光ファイバーの需要にどのように影響するかを見てみましょう。Antena
元のセルラー ネットワーク機能はかなり単純でしたが、各世代の機能、アプリケーション、およびサービスが拡張されるにつれて、それらをサポートするネットワーク インフラストラクチャはますます複雑になりました。 5G のすべての機能を実現するには、より高密度のネットワーク インフラストラクチャが必要になり、主要なパフォーマンス メトリックを実現する必要があります。これには、レイテンシの短縮、バッテリ寿命の延長、データ レートの向上、超高信頼性、接続デバイスの増加などがあります。
セルラー機能は、アナログ音声の 1 秒あたり 14.4 キロビットから、IoT 接続の 1 秒あたり数ギガビットまで進化しました。 5G へのワイヤレス アクセスの進化における次のステップは、これまでのステップとは大きく異なります。
なぜ5Gは違うのですか？
5G は、ほぼすべての業界に影響を与える真に接続された社会のビジョンをもたらします。 モノのインターネット (IoT) が経済と私たちの生活を変えるように、5G も変化し、新しい経済的機会を生み出します。
5G スマート ビル/都市/コミュニティは、より効率的なサービスを市民に提供し、さまざまな経済部門間の協力を強化し、民間部門と公共部門で革新的なビジネス モデルを促進します。
ヘルスケアでは、5G によって仮想医療が可能になり、予防医療とロボット手術の有効性が大幅に向上します。
自動運転車は、交通をより安全にし、駐車を容易にし、交通の流れと渋滞を改善するのに役立ちます。
前述の機会はリアルタイム データに大きく依存しているため、より低いレイテンシとより高い帯域幅の必要性がさらに重要になります。 これにより、重要なデータの迅速な転送を可能にするエッジ コンピューティングの必要性が高まっています。
セルラー ネットワークの初期の開発では、最大 25 マイル離れた広い物理領域をカバーできるロー タワー スペクトルを使用するマクロ タワーが使用されていました (トポロジーが許す場合)。 ただし、タワーはどこにでも配置できるわけではなく、無線をユーザーに近づけるために、スモール セルと無線ヘッドがますます展開されています。 「高密度化」という用語は、スモール セルが 3G および 4G 展開のカバレッジと容量を拡大し始めたときに導入されました。
5G では、以前のバージョンとは異なり、新しいサービスを実装するために異なる周波数セットが使用されます。 サブ 6 GHz は、都市全体のモバイル接続の基礎として世界的に使用されますが、スペクトルのより高い部分 (24 GHz 以上のミリ波周波数) は高帯域幅のカバレッジに使用されます。 この新しい高帯域スペクトルは、本質的に距離範囲の制限が大きくなります。 したがって、「高密度化」はまったく新しい意味を持ちます。
現在使用されている一般的な 4G マクロ セルは、理論的には 10 平方マイル (1 マイル = 1.609 キロメートル) をカバーできます。 5G は、1 平方マイルをカバーする最大 60 個のスモール セルを持つことを計画しています。
「現在の 4G ネットワークと将来の 5G ネットワーク」の図に示されているように、今日の典型的な 4G マクロ セルの範囲は、理論的には 10 平方マイルをカバーできます。 5G プランには 60 ものスモール セルがあり、わずか 1 平方マイルの領域をカバーしています。 実際の展開のニーズは異なる場合がありますが、1:600 の比率は考慮すべきまったく新しいレベルです。
ファイバーは、既存のワイヤレス バックホール ネットワークの最適な媒体であり、そうでないネットワークでも、最終的にはワイヤレス バックホールをファイバー バックホールに接続する必要があります。 ファイバーは、5G スモール セルの高密度ネットワークを接続する、いわゆる「フロントホール」の最初の選択肢にもなります。 これはなぜでしょうか? 光ファイバーが正しい選択である多くの理由の中には、速度の向上と低減衰の組み合わせ、電磁干渉に対する耐性、サイズの小ささ、事実上無制限の帯域幅の可能性などがあります。 問題は、「各ユニットをサポートするには何本のファイバーが必要か?」ということです。答えは、使用される技術プロトコルに大きく依存します。
1 平方マイルあたり 60 ユニットの例を使用すると、それらを接続するには 8 マイルの光ファイバー ケーブルが必要になるとの見積もりもあります。 しかし待ってください、もっと情報が必要です...
現在、多くの通信事業者は、マクロ タワーの無線ヘッドに Common Public Radio Interface (CPRI) プロトコルを使用して、さまざまなセルラー サービス (2G、3G、および 4G/LTE) をサポートしています。 従来、各セクターと各周波数帯域は専用のペア (データの送受信用にそれぞれ 1 本のファイバー) を受信します。 通信事業者は、セル サイトに 24 本または 36 本のファイバーを投入でき、そのサイトに容量を追加する余地があると確信できます。
通信事業者は、ポイントツーポイントのプライベート ネットワークとプロトコルを維持するか、必要なファイバー数を減らすために波長分割多重 (WDM) ソリューションを選択するかを決定する必要があります。
WDM ソリューションを使用すると、前述の同じマクロ タワーに 2 本のファイバーのみを使用してサービスを提供できます。 どちらのアプローチにもトレードオフがあり、個々の状況によって異なる決定が下される場合があります。
スモール セルの高密度化が進むにつれて (将来の 5G のニーズだけでなく、既存の 3G および 4G のニーズにも対応)、これらのネットワークに沿ったファイバーと接続ポイントの急増が急速に拡大します。
5G によってもたらされる機会は、リアルタイム データに大きく依存しているため、レイテンシと帯域幅を削減することがこれまで以上に重要になっています。
事業者がスモール セル サイトにサービスを提供するために 1、2、または 12 のファイバーを使用することを選択した場合、コストへの影響はどのようなものになるでしょうか? ネットワーク インフラストラクチャの展開では、最初に物理容量を追加するよりもはるかに安価です。戻ってカバレッジを追加します。 ユニットあたりのファイバー数が増加しても、コストの増加は予想されるほど劇的ではありません。 1 本のファイバーから 12 本のファイバーにジャンプするコストの増加は 10% 未満です。
通信事業者は、無線ネットワークが外部ネットワークの有線展開と重複する外部プラントでの統合アプローチに向かっています。 地下鉄では何年も前から見てきましたが、現在では、Fiber-to-the-home のビルドアウトがワイヤレスの高密度化イニシアチブと融合しています。 ファイバーの需要は、消費者の需要、新しいアプリケーション、および堅固なインフラストラクチャのサイクルに牽引されて、増加し続けています。
屋内
5Gは屋外だけでなく、屋内でもその影響を感じることができます。 5G は、多くの分散型アンテナ システム (DAS) ネットワークを「破壊」します。これは、アンテナを 3G および 4G 展開よりも近くに配置する必要があるためです。
さらに、従来の銅ベースのインフラストラクチャは、5G 帯域幅に対応できなくなります。 ペースを維持するために、スマート ビルディングは独自の水平ファイバー変換を行います。Tipo de aislamiento CC-CC
エレベーターのドアが閉まるとすべての信号が失われることを覚えていますか? 今日のセルラー通信のほとんどは屋内で行われているため、多くの建物ではセルラー カバレッジがアップグレードされているため、これらのイベントは今ではほとんど発生しません。 シームレスな接続に対する消費者の需要に基づいて、DAS とスモール セルは、建物や大規模な公共施設のセル内のカバレッジを強化しました。 実際、ワイヤレス通信は、業界では水、電気、HVAC などの建物にとって重要な第 4 のユーティリティと呼ばれることがよくあります。 この傾向は、消費者接続の必要性が続く限り続くでしょう。
それがすべてではありません。 モノのインターネットについては簡単に触れただけでしたが、再び、ユーティリティや照明、冷蔵庫、ゴミ箱、セキュリティ システム、駐車場など、IoT をスマートにするほぼすべての「モノ」にセンサーやデバイスが搭載されていることを想像しました。 ウェアラブルと拡張現実を追加すると、屋内と屋外の両方で可能性が見え始めます。
5G が今日のネットワークの進化であることは間違いありませんが、その影響はさらに大きくなる可能性があります。 発展的であることに加えて、5G は潜在的に革命的でもあります。 可能性はほぼ無限ですが、このビジョンを実現するには、スマートでディープなファイバー インフラストラクチャが不可欠です。  

メルボルンを拠点とする再生可能エネルギー企業 AgBioEn は、農業廃棄物を再生可能燃料に変える 20 億ドルの計画の一環として、IoT デバイス、ドローン、テレメトリーを組み合わせて使用​​しています。
同社は、高収量で持続可能な方法で栽培された作物から廃棄物を取り出し、それを再生可能なディーゼル、バイオジェット燃料、液化石油ガス、農場温室の熱、食品グレードの液化二酸化炭素、プラウを回転させる燃料に加工することを計画しています。より多くの作物を育てる土壌養分。4G/Cat-1/NB DTU
AgBioEn には、農業、バイオエネルギー、環境の 3 つの主要セクターがあります。 農務省は現在、穀物や小石の収穫量が多く、バイオマスが多く、土壌中の炭素隔離が多く、水の使用量が少ない、より良い作物を育てる革新的な方法を模索しています。
AgBioEn は、ラトローブ大学およびマイクロソフト パートナーの LAB3 と協力して、さまざまな条件下でさまざまな作物を栽培する一連の農場試験を実施しています。
IoT センサーとデバイスを使用して作物の健康と成長を監視し、テレメトリとドローン データを Azure クラウド エッジ コンピューティング プラットフォームに保持します。 同社と協力している LaTrobe の研究者と農家は、データ分析ツールとダッシュボードにアクセスできます。
作物試験は今後3〜4年間継続され、AgBioEnは燃料製造施設の設計を今年完成させ、建設は来年初めに開始され、燃料生産は2023年に開始される予定です。
今後 4 ～ 5 年間で、AgBioEn は再生可能エネルギーおよび燃料基金に 12 億豪ドルを投資して農業廃棄物 (バイオマス) を燃料に変換し、10 万ヘクタールの耕地にさらに 8 億豪ドルを投資する予定です。 その計画は、燃料施設の半径 200km 以内の農場からの農業廃棄物 (バイオマス) を再生可能燃料に変換することです。
最終的に、同社は年間 1 億 5000 万リットルの燃料を生産する予定です。
LAB3 は、LoRaWAN ネットワークを介して Azure IoTHub にアップロードされた農場センサーとドローンからのデータを確認する作物試験システムの設計を支援しました。E/S Ethernet
Stream Analytics は、Azure Data Lake に格納されたデータに対して初期分析を実行し、Azure CosmosDB を通じて分析できます。  

調査会社 Gartner の調査レポートは、2014 年に、モノのインターネットがデータセンターに 7 つの主要な課題をもたらすことを示していました。それは、膨大なデータ量、サーバー技術、データセキュリティ、データセンターネットワーク、消費者のプライバシー、およびより高いセキュリティに対する要求です。可用性、およびより高いデータ処理要件。
現在、IoT の影響はデータセンターやネットワークで顕著になっています。 ガートナーの予測のいくつかは正しかったが、それらがどのように展開するかについてはよりよく理解されている.
レイテンシーと信頼性
自動運転車であろうとインダストリー 4.0 であろうと、常時オンのユビキタスなネットワーク接続の世界では、遅延と信頼性の問題が密接に関係しており、今後数年間にネットワーク設計で見られる可能性が高いものを大きく後押しします。DTU GPRS
業界関係者がモノのインターネットの可能性を実現するには、より多くのマシン ツー マシン (M2M) 通信をリアルタイムでサポートする能力を向上させる必要があります。 自動運転車などのアプリケーションでは、遅延要件はミリ秒単位です。 国際モバイル技術協会であるGSMAは、5Gの遅延は1ミリ秒である必要があると指摘しており、これは現在の4Gの​​50ミリ秒よりも50倍高速です。
これらの要求を満たすには、ネットワーク全体でアセットを展開する方法と場所を完全に再考する必要があります。 たとえば、従来のハブ アンド スポーク ネットワーク設計を使用したデータのルーティングとバックアップは、ますます現実的ではなくなります。 大量のトラフィックと遅延の要件により、南北のデータ フローが容易に圧倒される可能性があります。 そのため、より多くの東西ネットワーク接続を提供するために、トポロジが再設計されています。
リンクの信頼性は、遅延と同じくらい重要です。 これには、データがどこに転送されるかに関係なく、複数のフェイルオーバーが含まれます。 たとえば、車両誘導では、情報の収集、処理、および保存の作業を、さまざまなマイクロ データ センターとスマート シティ道路施設の間で共有できます。
コンピューティング/ストレージ容量をエッジにシフト
より高速なデータ転送が必要な場合は、通常、帯域幅を増やします。 最終的には、光ファイバーを使用しても、帯域幅が不十分になります。 IoT のデータ量が増加していることを考えると、これはより早く実現するでしょう。
その結果、ますます多くの IoT データが SoC (システム オン チップ) を介してデバイス上で処理され、ネットワークのエッジに保存されます。 あるいは、IoT デバイスは生データをネットワークのエッジにあるコンピューティング/ストレージ資産に直接送信して、処理とストレージを行うことができます。 いずれの場合も、これにより、ネットワーク オペレータは、デバイスとコンピューティング/ストレージ ロケーション間のリンク容量を増やすことができます。
これらすべてのエッジ ノードをサポートするということは、必要なフェールオーバーの信頼性と遅延の要件を満たすために、より多くのメッシュ タイプの設計を展開することを意味します。 各ノードには、複数のサービス配信ポイントと並列のポイント ツー ポイント接続が必要です。つまり、より多くのファイバーが必要になります。 一方、この設計の利点の 1 つは、バックホール ネットワーク上のトラフィックを削減できることです。これは、データをデータ センターにバックホールするだけでよいためです。
開発を促進するための標準化
マシン ツー マシン (M2M) 通信には、高度に自動化されたサービス配信とリソース割り当てが必要であり、ネットワーク セキュリティ、API セキュリティ、ID 管理に課題が生じます。 IEEE や OpenFog コンソーシアムなどの組織は、人間の介入なしにネットワーク上のすべてのノードを自動的に検証するための標準に取り組んでいます。 ベンダーに依存しないネットワークで効果的に使用するには、これらのソリューションをすべてのセンサー、デバイス、およびその他の IoT ハードウェアに統合する必要があります。 これには相手先ブランド供給 (OEM) からのサポートが必要です。
標準化の必要性は、インフラストラクチャの変化も促進しています。 たとえば、5G ネットワークの短期的な目標は、仮想ネットワーク スライシングを有効にすることです。 インフラストラクチャを独立した仮想ネットワークに分割することで、事業者はコントロール プレーンの上に個別の標準化されたレイヤーを作成し、独自の付加価値サービスを提供できるようになります。 主な課題は、トラフィックの優先順位付けとルーティングを行って、キャリア固有のサービスが他のすべてのプロバイダーのネットワークで同じサービス レベル アグリーメント (SLA) 内で動作するようにすることです。
課題は、波長分割多重 (WDM) やコヒーレント伝送などのテクノロジを使用して十分に作成できる帯域幅だけでなく、仮想ネットワーク スライシングをサポートするためにプロバイダーのインフラストラクチャの一部を標準化する必要もあります。 このタイプの標準化は、最終的には、ネットワークの維持にかかる時間とコストを大幅に削減し、平均修理時間を短縮するために使用できる既製のモジュラー ネットワーク コンポーネントの開発につながります。servidor serie
より明確ですが、より多くの問題があります
上記のような変化をもたらすような大規模な IoT 展開が見られるまでには、おそらく数年かかるでしょう。 しかし、いくつかのロールアウトが実現し始めると、変化のペースは加速します。 タイミングに関しては、産業用アプリケーションの IoT はすでに出現し始めており、ROI 機能に基づいて徐々に導入される予定です。
サービス プロバイダーは、エッジベースの処理、ストレージ、および配信システムの経験が豊富であるため、有利なスタートを切ることができます。 アクセス ネットワークへの投資のほとんどは無線ネットワーク (xRAN) の最適化に向けられていますが、IoT エコシステムをサポートするためにどれだけの技術と知識を移転できるかは不明です。 2014 年以降、IoT に対する理解は深まりつつありますが、まだ多くの未解決の問題があります。  

すべての食品の 3 分の 1 以上が最終的にゴミ箱に捨てられ、お金が無駄になり、資源が枯渇します。 IoT、人工知能、機械学習は、業務用厨房が過剰生産による廃棄物を削減するのに役立っています。
レストランは、料理の選択、ポーション サイズ、メニュー価格のバランスを取る必要があり、具体的なフィードバックが得られるとは限りません。 Winnow Solutions はこの問題を解決します。
Winnow Vision は、食品廃棄物を削減する業務用厨房向けに設計されています。 壁に取り付けられたユニットは、廃棄物コンテナの上に取り付けられています。 Winnow システムは、カメラ、体重計、コンピューター ビジョン、機械学習を使用して、コンテナに投棄された食品の種類と量を特定できます。Módulo CAN
LEDスクリーンは、野菜、肉、魚介類、果物、ロールパンなどの食品の種類の画像とラベルを表示できます. また、腐敗または損傷した食品、キッチンの間違い、皿に無駄になった食品の種類に関する情報も提供します。 システムが食べ物を認識できるようになると、キッチン スタッフはその種類を特定するのを手伝わなければなりませんが、機械学習が賢くなるにつれて、そのステップは不要になります。
システム ダッシュボードは、廃棄されている食品の量に関する情報をスタッフに提供し、そのコストを計算します。 この情報を使用して、キッチン スタッフは提供するメニューやポーション サイズを変更する方法を決定できます。 ソフィテル バンコク スクンビットでは、Winnow システムにより、ホテルのキッチンでの食品廃棄物全体が 58% 削減され、年間 68,000 ドルが節約されました。
食べ物を節約する
コペンハーゲンでは、Too Good To Go が、レストラン、ホテル、食料品店と、食べ残しを利用できるコミュニティ メンバーをマッチングするアプリを作成しました。 Too Good To Go は長年ヨーロッパで活動しており、最近北米でサービスを開始しました。 現在までに、同社は 8,630 万食以上を節約しています。NB DTU
消費者は、Too Good To Go アプリをダウンロードし、その日の残り物を提供する地元のレストランや店を選択します。 消費者は割引価格で食品の袋を購入し、袋の中身を知らずに特定の時間に受け取ります。 Too Good To Go は売り上げの一部を占めます。
IoT と AI は、食品を提供する業務用厨房とそれを消費する組織や人々をつなぐことで、廃棄物を削減する草の根の取り組みを推進しています。 さらに、食料を節約することで、エネルギーを節約し、天然資源を節約し、CO2 排出量を削減し、埋め立て廃棄物を減らすことができます。 これは、ビジネス、消費者、地球の間のウィンウィンのパートナーシップです。  

「スマートシティ」と聞くと、テクノロジーに満ちた未来都市のイメージが浮かびますが、それらはすでに存在しています。 多くの人が知っているように、都市は早期警報システム (EWS) を使用して、人工知能 (AI) アルゴリズムを使用して分析されたデータを通じて、津波や暴風雨の可能性を市の管理者に警告しています。 一部の都市は非常にスマートで、一般市民が気付かないうちに人工知能プログラムがシームレスに動作することを知っている人はほとんどいません。 たとえば、ラスベガスでは、インターネットに接続されたカメラなどのモノのインターネット (IoT) デバイスを使用して、トラフィック データをリアルタイムで収集および分析し、衝突の可能性を予測し、地方自治体に予防措置を警告しています。 インドでは、プラヤグラジ スマート シティ ミッション チームが、特定のフェスティバル中の混雑を防ぐために、群衆の密度を計算する群衆管理アプリケーション (CMA) システムを使用しています。 このシステムは、700 のクローズド カメラ テレビ (CCTV) 信号を使用して、その場所にいる人の数を監視し、治安部隊が介入する必要がある場合に警告信号を発します。 毎年恒例の Magh Mela フェスティバルの 2 億 5000 万人の視聴者はその監視を見ることができませんが、管制センターはケープカナベラルの発射管制センターに似ています。 スマートシティの構成要素についてはコンセンサスが得られていませんが、IoT ソリューションを備えたスマートシティは世界中にあると思います。Módulo SOC
「スマート」シティとは、都市のインフラ サービスをインターネットに接続して、交通からエネルギー ネットワークまで、都市のさまざまな側面を追跡することを具体的に指すものであり、多くの人が「モノのインターネット」(IoT) と呼んでいる慣行です。 近年の人工知能の台頭により、「デジタル シティ」という用語が生まれました。これは、都市がデータを集約および分析して、都市全体の行動を導き、実行する方法を指しています。 どちらの用語もデータに関連しているため、「スマート シティ」と「デジタル シティ」という用語はしばしば同じ意味で使用され、混乱を招きます。 データ自体と、データを最適に保存、管理、分析、および実行する方法について言及する場合、「デジタル シティ」を参照することは理にかなっています。 これらのデジタル シティは、機能するために集中型インフラストラクチャを必ずしも必要としないため、スマート シティとは言えません。 駐車スペースの検索、バスの追跡、地元住民や観光客からのクラウドソーシングによる犯罪データの表示など、無数のサービスを実行するスマート アプリが多数ある都市を多くの人が「スマート シティ」と呼ぶと、定義はさらに複雑になります。 では、問題は、何が都市を「スマート」にするのか? スマート アプリケーションの集合体はスマート シティを構成しないと主張する人もいるかもしれません。 スマート シティは、都市の管理者、ビジネスマン、住民に、都市をより安全に、より効率的にし、より良い生活の質を提供するシステムを接続する機能を提供するインフラストラクチャで構成されています。
多くの都市は、スマートであるためには、異種のシステムとデータがインフラストラクチャの一部である必要があることを認識しています。 これらの都市は、独自のデジタル インフラストラクチャを開発するか、他の組織から取得します。 たとえば、FIWARE は、IoT センサーと他のデバイス間の相互作用を容易にする標準化されたスマート シティ オペレーティング システム (OS) を提供します。 保存されたリアルタイム データを処理し、ダッシュボードを作成して、都市で何が起こっているかをリアルタイムで監視します。 多くの都市では、Cisco の Kinetic for Cities プラットフォームなどの独自のプラットフォームを採用しています。このプラットフォームは、複数の IoT センサーやその他の都市リーダー向けデバイスからのリアルタイム データも集約します。 ただし、Cisco のプラットフォームに依存している都市には問題があります。Cisco は 2020 年にプラットフォームの販売を停止し、2024 年にはサポートを停止すると発表しました。 米国のラスベガス、英国のハル、インドのジャイプール、米国のシラキュース、デンマークのコペンハーゲンなどの都市では、代替プラットフォームを見つけるか、独自のプラットフォームを維持する必要があります。 これは、都市と契約する企業の運命に関係なく、都市の能力が成長し、維持されることを保証するために柔軟性が必要であることを示唆しています.
複数のソースからデータを取得できるスマート シティ インフラストラクチャが理想的です。 ただし、都市はスマート シティ ソリューションの恩恵を受けることができます。 都市は、IoT アプリケーションを使用して都市の問題を解決できます。 これらのアプリケーションはスマート シティ インフラストラクチャではなく、道路を走る車両に似ています。 スマート シティのインフラストラクチャは、アプリケーションが実行される基盤です。 駐車アプリケーションの場合、「インフラストラクチャ」は、駐車スペースが満車かどうかに関する情報を送信するために使用されるネットワークになります。 スマート シティの開発を加速するために、スマート シティはオープン スタンダードの構築に注力し、特定のスマート シティ ソリューションの提案を求めることができます。 たとえば、2018 年のレポートによると、クロアチアのさまざまな都市がワークショップやハッカソンを後援し、各都市のニーズと関心に応えています。 ザグレブでは観光向けのスマート ソリューションを作成するためのコンペが開催され、ドゥブロヴニクではハッカソンが開催され、赤外線パーキング センサーを使用してスマート パーキングを支援し、大規模な交通監視の基礎を築くスマート スプリンクラー灌漑プロジェクトなどのプロジェクトが作成されました。 報告によると、クロアチアの 128 都市のうち 40 以上がスマート シティ ソリューションを使用しています。 これらの例は、都市の利益に対するスマート シティ ソリューションの重要性を示しています。 さらに、スマート アプリケーションの台頭は、アプリケーションの作成を容易にするための共通の基盤を提供するオープン スタンダードを使用することで強化できます。Módulo NB
問題は: スマート シティ ソリューションで都市を構築できるのに、なぜスマート シティを構築するのか? このインフラストラクチャは、アプリケーション開発者が大量のデータに簡単にアクセスできるようにし、そのようなデータ ソリューションにアクセスする一般的な方法を提供することで、よりスマートな都市の構築を促進します。アプリケーション同士の通信を容易にすることができます。 単一ソースの情報システムを使用すると、データが複数のソースから取得され、矛盾する可能性がある場合の混乱も回避できます。 たとえば、Google マップは公共バスの時刻表からバスの時刻表データを取得しますが、Transit などのアプリは車両自体から GPS 座標を使用し、データが衝突することがあります。 定義に関係なく、スマート シティ ソリューションの目的が人々の生活をより良くすることである場合、スマート シティの作成は非常に重要です。  

IoT は、スマートな教室、キャンパス、およびその他の多くの教育アプリケーションの作成と調整において重要な役割を果たしています。
現代の大学では、データの可用性、情報転送、およびキャンパス内の学生と教職員の接続性を向上させる高度なデジタル ツールが必要です。 したがって、これらのニーズを満たすために、スマートキャンパスの概念が近年登場しています。 大学教育における IoT の適用は、この出現の主な原動力の 1 つです。Módulo NB
学習と教育の方法は、過去数十年で大きく変化しました。 教室は、他のほとんどの場所と同様に、もはやホワイトボードといくつかのマーカーだけではなく、学習者と教師を支援するために、長年にわたってますます多くのデジタル技術が注ぎ込まれてきました. 世界中のいくつかの学校や大学でのスマート教室の出現は、この流入の集大成です。 今後、スマート教室市場はさらに拡大すると予想されます。
しかし、私たちが知っているように、学習は学生の教室に限定されません。 そのため、最近ではスマートキャンパスという概念も注目されています。 IoT は、スマートな教室、キャンパス、およびその他の多くの教育アプリケーションの作成と調整において重要な役割を果たしています。 スマート キャンパスは、IoT 対応の接続されたネットワーク インフラストラクチャを使用して、大学キャンパスのすべてのデータ転送および処理デバイスを同期します。 ここでは、大学での使用における IoT の関与が、学生の学習やその他のキャンパス関連の優先事項に貢献できる方法をいくつか紹介します。
スマートラボに基づく研究
電子顕微鏡、可変絶縁変圧器、マルチメーター、オシロスコープなどの電子制御実験装置は、IoT を介して公衆ネットワークに接続できます。 この接続により、研究者は潜在的に危険な実験をリモートで正確に行うことができます。 さらに、Smart Lab を使用すると、学生や研究室の教師は、実験データを最短時間で作成して記録できます。 大学が資金提供する研究プロジェクトに IoT を組み込むことも、新しい発見と理論の開発にとって重要です。 さらに、人工知能などの技術を使用することで、研究者は実験結果を予測し、その予測に基づいて仮説を立てることができます。
駐車場管理
教育機関の駐車場では、授業前後の混乱の中で合理的に管理する必要があります。 キャンパスの利用者は、自分の車を駐車場に持ち込んで、駐車スペースを見つけるのが難しいと感じるかもしれません。 そのため、相互接続された IoT カメラ、レーダー サービス、およびその他のシステムは、駐車場の指定された管理チームが大学の駐車場に出入りする交通を監視し、誘導するために重要です。 さらに、大学の IoT 対応駐車場では、セルフサービス キオスクを介して、ユーザーが自分の車を駐車できる空きスペースを知ることができます。 スマートキャンパスのこれらの機能により、管理者は駐車スペースの占有率を制御して混乱を防ぐだけでなく、車両の駐車時間を追跡し、特定の制限を超えたときに罰金を徴収することで収益を増やすことができます。módulo serie
これら 2 つ以外にも、大学や教育機関の IoT ベースのアプリケーションの多くは、キャンパスの利害関係者に無限の可能性を提供しています。 研究所は、そのようなシステムをキャンパスにインストールして実装するために多額の費用を支払う必要がありますが、そのアプリケーションの肯定的な属性は、コストをはるかに上回ります.  

ボーダフォンと WPI エコノミクスのレポートによると、モノのインターネットや 5G などの新興技術は、英国が年間 1,740 万トンの二酸化炭素を回避するのに役立つ可能性があります。
今年初め、英国は、2050 年までに正味ゼロ排出を達成する取り組みの一環として、2035 年までに炭素排出量を 78% 削減するという目標を法律で定めました。 英国の目標を達成し、できればそれ以上の目標を達成するには、あらゆる可能なツールを使用する必要があります。
TechUK の気候、環境、持続可能性のアソシエート ディレクターである Susanne Baker 氏は、次のように述べています。Módulo SPI
「デジタル技術は、私たちが気候目標を達成するのに役立つ大きな可能性を秘めています。デジタルは、ネットゼロへの移行をサポートする重要なツールになりました。このレポートが示すように、既存のデジタル技術は、経済全体の二酸化炭素排出量の削減に大きな違いをもたらすことができます。 COP26が近づいている今こそ、行動する時です。」
モノのインターネットや 5G などのテクノロジーは、効率を高め、二酸化炭素排出量を削減しながら、大きな混乱を招くことなく生活、仕事、旅行を行う人々の能力への影響を最小限に抑えるための鍵となります。
新しいレポート「Connecting to Net Zero: Solving the Climate Crisis through digital technologies」は、農業、製造、運輸の 3 つの重要でありながら汚染度の高いセクターに焦点を当てています。
農業はすべての市民に十分な量の生産物を確保しますが、その過程で歴史的に大量の炭素が生成されてきました。 この報告書は、スマートセンサーを採用して作物、土壌、肥料、飼料、水の監視を改善し、資源効率を高めることで、年間約 480 万トンの CO2 相当量 (牛乳 30 億パイントの生産量に相当) を回避できると推定しています。廃棄物を減らします。
製造は生活の向上に役立ちますが、そのためには莫大な環境コストが伴います。 人工知能やスマート ビルディング ソリューションなどの新しいテクノロジーを組み合わせて生産ラインとエネルギー効率を改善すると、年間約 330 万トンの CO2e を削減できます。これは、約 60 万台の自動車を生産するのに相当します。
交通機関は、愛する人を訪ねたり、仕事をしたり、日常業務を行ったり、世界中を旅したりするために不可欠ですが、汚染の最大の原因でもあります. 運輸省の数値は、「輸送排出量は時間の経過とともにほとんど変化していない」ことを発見し、2009 年から 2019 年にはわずか 3% 減少しました。
テレマティクスなどのソリューションを強化することで、ロジスティクス企業は、インテリジェントなルート計画を通じて配送ルートを短縮し、アイドル時間を削減できます。これにより、年間推定 930 万トンの CO2e を節約できます。これは、道路から 200 万台の車を取り除くことに相当します。
ボーダフォンUKの最高ネットワーク責任者であるアンドレア・ドナは、次のように述べています。
「ビジネスと政府は協力して、効率を最大化し、英国が重要な環境目標を達成するために脱炭素化を加速するのに役立つ技術の採用を推進する必要があります。」Módulo inalámbrico WiFi
Vodafone の場合、同社は最近、同社のヨーロッパでの事業が現在 100% 再生可能電力で賄われていると発表しました。 オペレーターは、2027 年と 2040 年までに、英国での事業を全世界でネット ゼロにすることを計画しています。
昨年、Vodafone UK は、1 億 2,300 万の IoT 接続の 54% によって顧客が排出量を削減できると推定しました。  

医療施設の運営は決して簡単ではありません。 複雑な可動部品が運用上の困難な環境を作り出しているため、病院は非効率になったり取り残されたりするわけにはいきません。 ヘルスケア組織が現在リソースをどのように使用しているかは、将来の成長の鍵です。
業界は劇的に変化しています。 ヘルスケアは、相互接続と相互運用性を向上させるためにシステムの統合にすでに取り組んでおり、COVID-19 のパンデミックにより、そのイニシアチブが増幅されています。 新旧の施設は、より柔軟で、接続性が高く、効率的であるよう努めています。 組織は、医療記録だけでなく、HVAC から物理的なセキュリティなどの物理的な運用も改善したいと考えています。
しかし、施設管理者は、これらの異種システムの監視、調整、および管理にどのように影響を与えるのでしょうか? 世界的な大流行の際に優先順位が変化すると、緊急性の低い手続きのバックログでさえ収益が低下し、迅速に行動してより効率的になるというプレッシャーがあります。Módulo CAN
Honeywell からのこの新しいレポートは、1 年以上にわたるパンデミックの後、医療管理者が自分の考えや懸念を表明する機会を提供します。 このレポートによると、医療管理者の 94% が、リモート管理は運用効率にとって重要であると述べています。 そのようなシステムを持っているのは回答者の 4 分の 1 にすぎませんが、26% は来年から 18 か月以内にこのテクノロジーに投資する予定であると述べています。
レポート「Rethinking Healthcare Facilities as Integrated Entities」では、米国、中国、ドイツ、サウジアラビアの医療施設管理者が直面している課題、懸念、優先事項について考察しています。 これは、ヘルスケア建設の動向に関する一連のレポートの第 4 回です。
回答者によると、労働安全性も高く評価されており、95% が居住者に価値を提供するには強力な人命安全システムが重要であると述べています。 また、90% 以上の評価は次のとおりです。
エネルギー効率と持続可能なソリューション (94%)
室内空気質の改善 (93%)
居住者のニーズに合わせて変化するフレキシブルなスペース (93%)
リモート管理の話題に戻ると、中国とサウジアラビアは、リモート管理が非常に重要であることにほぼ同意しており、99% に達しています。
前述のとおり、回答者の 25% のみがリモート管理を実装しています。 回答の割合が最も低かったその他の分野には、人や資産のリアルタイム位置追跡 (26%)、非接触型の建物への侵入 (33%)、吸引煙検知 (34%) が含まれます。
COVID-19の影響
COVID-19 は、医療のほぼすべての側面に影響を与え、医療施設の管理に確実に影響を与えています。
カナダ、オンタリオ州ハミルトンにあるセント ジョセフ メディカル センターのファシリティ プランニング ディレクターであるカレン ランスタッフは、次のように述べています。 「今後、私たちはベスト プラクティスを共有する必要があります。特に、出現するすべての新しいテクノロジーについてです。協力して接続すれば、どの要因が最高の投資収益をもたらし、どの要因が投資利益をもたらすかをよりよく把握できるようになります。私たちの施設と患者への実際の影響.また、パンデミックの次の波が私たちにもたらすものに、より適切に対処できるようになります.」
Honeywell のレポートによると、COVID-19 により、効率を改善し、コストを削減し、障害やダウンタイムのリスクを軽減する手段として、予知保全分析に対する認識が高まっています。
回答者の 30% のみが予知保全分析を実装していますが、さらに 30% が今後 12 ～ 18 か月以内に実装する予定です。 また、その時間枠での改善のリストには次のようなものがあります。
大気質ソリューション (28%)
より深い洞察を提供する消防システム ソフトウェア (28%)
吸引煙検知 (28%)
さらに、居住者にとって最も有益であると回答者が選択した 5 つの改善点 (ダウンタイムの短縮、空気の質の改善、問題の予測または特定の向上、職業上の生産性の向上、効率の監視の向上) のうち、予知保全は 4 つに貢献しました。
統合機能への関心の高まり
マネージャーはプロセスの改善に前向きであることは明らかですが、回答者の 4 分の 3 が必要な財源を確保するのに苦労していることがわかりました。特に COVID-19 により待機手術などの有利な処置が中止されたためです。 資金調達は、改善やアップグレードのためだけの問題ではありません。ほぼ同じ数 (74%) が、増大する容量の需要に追いつくことを心配していると述べています。
その他の主な懸念事項には、ロックの監視、バックアップ システム、冗長性への対応、空気ろ過、封じ込めのキャプチャなどがあります。
米国の回答者は特に資金調達について懸念を表明しており、84% が最大の懸念事項として挙げています。
パンデミック中およびパンデミック後のニーズに優先順位を付ける
他の課題にもかかわらず、回答者にとって患者満足度の向上は依然として最優先事項であり、31% が今後 12 ～ 18 か月間の最優先事項として挙げています。 効率の改善は 29% で続き、居住者の安全性の改善 (26%)、自動化、効率または持続可能性の改善 (26%)、火災および人命安全システムの改善 (25%)、情報へのアクセスと行動の改善 (25%) が続きます。 .
将来を見据えて、調査の回答者は、運用効率を改善するという目標を達成するには、システムと分析が統合されたスマート ビルディングが不可欠であると述べています。 回答者の 64% が、パンデミック前よりも現在、スマート ビルディング テクノロジーへの投資に積極的であると述べています。
これらの改善はすべて関連しています。回答者の 56% は、スマート ビルディングを計画する際に従業員の生産性と建物の運用を改善することが最優先事項であると述べています。 ほぼ同じ数 (54%) が、従業員の生産性と建物の運用よりも持続可能な建物のエネルギー使用を優先しています。
効率性は多くの回答者にとって最優先事項であり、52% が単一のプラットフォームからすべてのビル システムを管理することを最優先事項として挙げています。
スマートヘルスケアの台頭
これらの望ましい改善はすべて、よりスマートでより接続された施設、つまり患者のケアと臨床転帰を改善し、医療関連感染を減らし、全体的な効率を向上させることが示されているタイプの施設につながります。 施設がより効率的であるほど、スタッフは患者と症例をより適切に処理し、患者の満足度を向上させることができます。DTU GPRS
このレポートは、オーストラリアのパースにあるフィオナ・スタンレー病院の具体例を挙げています。 新しいプロジェクトとして、古い医療機関と同じ多くの落とし穴に遭遇し、レガシー システムが最新のテクノロジーの成功を妨げていました。
4 つの市区町村にまたがるこの病院は、65 の個別のシステムを 1 つのプラットフォームに統合し、1,000 のカード リーダー、300 を超える閉回路カメラ、および 200 のインターホンを 1 つのインターフェイスに接続しました。 これにより、監視と制御、レポート、アラーム管理、および分析が 1 つの管理プラットフォームにまとめられ、回答者が求めていたような統合されたスマート ファシリティ調査が可能になります。
Honeywell Building Technologies のグローバル サービス担当バイス プレジデント、キース フィッシャー (Keith Fisher) 氏は、「コネクテッド ヘルスケア施設は、患者のケア、臨床転帰、運用効率を改善することが証明されています。運用に関する洞察が増えると、資産の使用を最適化してボトルネックを回避し、コストを削減するのに役立ちます。これらの目標の多くは、既存の建物管理システムを完全に取り替えずにアップグレードすることで達成できます。施設は、予算をほとんど、またはまったく追加せずに運用することがますます期待されているため、これは重要です。条件を犠牲にすることなく、日々の結果と効率を向上させます。」  

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) は、過去 10 年間を定義してきました。 ビッグデータやクラウド アーキテクチャなどの概念が大規模に展開されて以来、データを生成、保存、処理する能力は倍増しました。 これにより、業界や地域全体でデータ分析が大規模に実装されるようになり、企業はさらに AI 戦略を取り入れるようになります。 企業が人工知能の大きな可能性を徐々に発見するにつれて、モノのインターネットとそれに関連する自動化されたプロセスは、ビジネスの不可欠な部分になりました。
長期的には、AI テクノロジーの使用が過去 4 年間だけで 270% 増加したことを理解することが重要です。 これに加えて、AI 開発部門も 2025 年までに約 1,180 億ドルの価値があると予想されています。 もう 1 つの側面は、モノのインターネットです。 レポートによると、2020 年には 307 億 3000 万台を超えるデバイスが IoT インフラストラクチャに接続されており、2025 年までには、毎分 152,200 台近くのデバイスがインターネットに接続されるようになるでしょう。Módulo 4G
AIoTとは
まず第一に、AI と IoT は補完的な技術概念です。 データはすべての支点であるため、ほとんどのアプリケーションで AI と IoT は表裏一体になります。 両者の統合を含む用語は AIoT と呼ばれます。 これら 2 つのテクノロジが連携して、ユーザーと企業に最高のエクスペリエンスとアプリケーションを提供します。 一部の IoT メカニズムは、自動化と予測分析からのディープ ラーニングや機械学習など、人工知能とそれに関連する概念に依存しています。
AI IoT のメリット
IoT 製品開発における AI は、運用、管理、顧客行動分析などの面で多くの利点を提供します。 大まかに言うと、AIoT の利点は次のとおりです。
(1) IoTのスケーラビリティの向上
IoT のスケーラビリティとは、既存のエコシステムにデバイスを追加することです。 この追加により、既存のプロセスを最適化したり、新しい機能を導入したりできます。 人工知能の統合により、特定のコンポーネントに必要なデータのみが到達し、プロセスが非常に具体的になります。
たとえば、ウェアラブル ヘルス デバイスは心拍数とバイタル サインに関するデータのみを受信し、GPS やナビゲーション情報は受信しません。 データ処理が行われるにつれて、インフラストラクチャに新しいデバイスを展開することが容易になります。
(2) 業務効率化
最適な組織効率の達成を目指す組織や企業は、AIoT の助けを借りてそれを実現できます。 IoT の AI を使用して、生成されたデータからパターンを検出し、他の方法では見えない新しい洞察を発見し、予測分析と予防分析を実装し、自動化を導入し、運用上の脆弱性を検出して修正し、離職を正確に予測し、従業員の幸福と士気を向上させることができます。 . . AIoT を使用すると、機器の故障を正確な時間で予測して、正確な是正措置を取ることさえ可能です。 これらにより、操作が永続的になります。
(3) 新しい商品やサービスの組み込み
一部の既存のデバイス、製品、またはサービスを AI の概念と組み合わせて、高度な機能を導入したり、AI 製品を完全に開発したりできます。 たとえば、音声認識や自然言語処理を高度な HMI システムに実装したり、商用フリートを人工知能や IoT デバイスと統合して洞察を生成したり、道路やドライバーの高度な安全対策を導入したり、より多くの Web サイトやマーケティングを行うことができます。特定のパラメーターやアクティビティ シミュレーション メカニズムによって効率的かつ目標駆動型になります。
(4) リスク管理の最適化
前述したように、予測分析を展開して、組織に起こりうるリスクを評価し、予防措置によってそれらを防ぐことができます。 機器の故障、サイバー攻撃、従業員と職場の安全などの状況を予測し、迅速な対応プロトコルを実装して状況をより適切に処理できます。 AI を使用したリスク管理の簡単な例は、ドライバーの行動と履歴に完全に依存する自動車保険のカスタム保険料です。
(5) リアルタイム監視とアクション
自動化と IoT の概念が重要になったのは、リアルタイム監視です。 これにより、デバイス、デバイス、およびモジュールの一貫した監視が容易になり、問題が発生したときにシステムが自律的な決定を下してアクションを実行できるようになります。 たとえば、リアルタイム モニタリングにより、車両のナビゲーション システムが現在のルートで交通量の増加を検出すると、車両は別のルートを探索し、中断のない運転をドライバーに提案できます。
(6) 計画外ダウンタイムの防止
石油とガス、石炭火力発電所、自動車工場、およびその他の多くの産業では、特に計画外のダウンタイムに関しては、ダウンタイムを許すことはできません。 彼らは指定された時間枠内でスケジュールや計画をいじくり回し、結果として損失や配達の遅れが生じる可能性があります。
AIoT を使用すると、予知保全の概念により、計画外のダウンタイムが防止されます。 機械学習アルゴリズムは、過去のデータと現在の運用傾向に基づいて、ダウンタイムを正確に予測し、高度な修理やコンポーネントの交換をスケジュールして、プロセスが中断されないようにすることができます。
(7) 最適化された顧客体験
消費者行動に関連する変動性は、企業が優れた顧客サービスを提供する上で常に課題となっています。 AIoT を使用すると、これは、アナリストが顧客の行動を包括的に理解できるようにするヒート マップなどの側面を備えた、新しいデータ タッチポイントを導入することで実現できます。
市場のニーズを理解することから、売れるものと売れないものを解読することまで、AI を使用すると、企業は製品と製品のポジショニング レベルで変更を加えて、より多くの収益と市場浸透を得ることができます。 また、AIoT は、パーソナライズされたマーケティングとセグメント化されたターゲティングへの道を開き、マーケティング キャンペーンの効果を高めることもできます。
業界の影響力
AIoT は、関連するすべての業界にすでに影響を与えています。 製造からヘルスケアまで、AIoT の力をまだ経験していない業界はほとんどありません。 それでは、より良いアイデアを得るために、さまざまな業界における AIoT の影響を簡単に調べてみましょう。
(1) 製造
製造業では、産業オートメーション、ロボット アーム、ディープ ラーニング アルゴリズムなどの出現により、効率が最適化されるだけでなく、運用コストを削減する道が開かれます。
(2) スマートシティとホーム
スマート シティとスマート ホームは、気密性の高いセキュリティ システムを通じて、一般市民と住宅所有者に高レベルのセキュリティを確保します。 さらに、再生不可能な資源の責任ある消費、汚染の管理などにも貢献しています。
(3) 電子商取引
e コマースの AIoT は、高度な製品ポジショニング、サプライヤーとの関係の最適化、請求と請求の自動化、パッケージの配送と出荷に関するリアルタイムの洞察の生成などで企業を支援できます。
(4)航空会社
センサーとテレマティクスの助けを借りて、AIoT は航空会社をより安全にし、追跡可能にします。 飛行経路から生成されたデータは、燃料消費や天気など、さまざまな目的にも使用されます。 さらに、AIoT はシームレスなチェックインと空港手続きも容易にします。
(5) ロジスティクスとオペレーション
AIoT により、サプライ チェーンが最適化され、在庫管理が簡素化されます。 センサーとデバイスが商品の在庫切れを検出し、商品を自動的に補充します。 AIoT は、安全でシームレスな運用のために商用フリートと配送モジュールにも影響を与えています。
(6) ボディセンサー
人体センサーは、人が心停止を経験する可能性が最も高い時期を正確に予測し、自動的に医師に通知できます。 スマートウォッチが人類を救う実例もあります。 産業界では、ボディ センサーを使用して、災害を防止し、産業上の危険に適切に対応することができます。
(7) ヘルスケア
mHealth、電子カルテ、遠隔医療相談、医薬品研究、腫瘍学、遺伝学研究は、AIoT が取り組んでいる分野の一部です。 臨床試験をより厳密にすることから、医師が皮膚や臓器の小さな物理的変化を検出するのを支援することまで、AI アプリケーションは想像を絶することさえも可能にします。
(8)車
自動車業界は、テレマティクス、ヒューマン マシン インターフェース システム、車載インフォテインメント、電気自動車および自動運転車の制御、アダプティブ クルーズ コントロールなどのコンセプトを実装することで、AIoT がもたらす多くのメリットを享受しています。
(9) 音声アシスタント
音声アシスタントはキーワードを検出し、ユーザーが高度または超正確なクエリ結果を取得できるようにします。 また、ユーザーの好み、好み、興味、オンラインでの行動について常に学習し、それに応じてパーソナライズされたコンテンツを推奨します。
(10) エッジコンピューティング
エッジ コンピューティングでは、AIoT は、待ち時間の短縮、ネットワークの可用性の向上、ストレージとデータ通信のコストの削減、リアルタイムの意思決定システムの導入などの利点を提供します。
(11) 顔検出
IoT アプリケーションは、ユーザーが携帯電話のロックを解除できるようにするだけでなく、行方不明者や子供の発見、小売店での犯罪の防止、学校でのセキュリティ対策の実施、カジノ詐欺の検出、行方不明のペットや動物の発見などにも役立ちます。
実世界の AIoT アプリケーション
(1) ETシティブレイン
前述したように、AIoT は都市をよりスマートにし、道路をより安全にすることができます。 現実世界でのこの概念の例は、ET City Brain です。 アリババ グループによって開発および開始されたこのプラットフォームは、人工知能と IoT テクノロジを使用して、交通と道路の使用状況を監視し、事故を検出し、違法駐車を追跡し、交通信号を変更して救急車への道を開きます。 このコンセプトには、中国でのトラフィックを 15% 削減した実績もあります。Módulo CAN
(2) テスラの自動運転車
本や映画でしか見られない概念が、AIoT の助けを借りて現実のものになりました。 自動運転車は、センサー、イメージング デバイス、ガジェット、クラウド アーキテクチャ、およびデータ処理モジュールのハブです。 これらすべてが連携して、Tesla の車がドライバーを必要とせずに自動運転できるようにします。
車は、道路や気象条件、流入する交通量、歩行者の詳細、車両の方向転換、速度、燃料消費量など、さまざまな側面からデータを収集し、シームレスな移動のために正確な運転判断を (毎秒) 行います。
(3) アマゾンスマートリテール
Amazon GoはAmazonが立ち上げた革新的な意味を持つコンセプトストアです。 これにより、ユーザーは店に足を踏み入れ、通路から商品を手に取り、店を出ることができます。 IoT デバイスが実行されてユーザーの仮想ウォレットからお金が引き落とされるため、店舗にはレジ係がいません。 アイテムが選択されるとすぐにカートに追加され、返品されると再び削除されます。 ユーザーが離れると、システムはカートの注文をすばやく処理し、それに応じて支払いを処理します。 (出典: 漢雲デジタルファクトリー)
人工知能がなければ、IoT は今日ほど効果的でも強力でもありません。 これらの 2 つの概念が一緒になって、新しい時代の経験と現実を私たちの意識にもたらします。 AI と IoT の融合は、近い将来に出現する高度な概念の始まりを示すだけです。 私たちは何を目撃すると思いますか？  

テクノロジー調査会社インフォメーション サービス グループ (ISG) の新しいレポートによると、5G ネットワークの可用性の向上により、エンタープライズ IoT 展開への関心が高まっています。 5G ネットワークへの移行中のコストを抑えるために、モバイル ネットワーク事業者はレガシー ネットワークをシャットダウンし、利用可能なスペクトルを 5G に再割り当てすることを選択する場合があります。
「5G の誇大宣伝は続いていますが、特定の国や特定のモバイル ネットワークですべてのスペクトル タイプが利用できるわけではありません。企業はネットワークや IoT プロバイダーと連携する必要があります。以前は、 5G 展開と組み合わせて使用​​するのが最適な、代替テクノロジのマネージド オプションです。」SPI-модуль
米国企業は、産業用モノのインターネット、相互接続されたセンサー、機器、および製造やエネルギーなどの産業用アプリケーション用にネットワーク化されたその他のデバイスで進歩を遂げています。 ISG Manufacturing のパートナーである Dave Lewis 氏は、次のように述べています。 「多くの組織はすでに IoT プラットフォームとユース ケースを選択しており、サービス プロバイダーに導入の拡大を支援してもらいたいと考えています。」
サイバーセキュリティに関する企業の懸念に応えて、多くのIoTサービスプロバイダーがセキュリティサービスをコンサルティングおよびマネージドサービス事業に組み込んでいる、とレポートは指摘しています。 特に、IT と運用技術 (OT) の融合に焦点を当てたプロジェクトは、サイバーセキュリティに焦点を当てています。 多くのセキュリティ サービスは、エッジからクラウド、オンプレミス システムまで、IoT エコシステム全体に広がっています。
レポートによると、IT システムと OT システムの融合は、IoT システムを展開する企業にとって大きな課題です。 両方の世界でレガシー システムを使用すると、統合とモビリティが遅くなります。 サービス プロバイダーは、業界の専門知識と IT 機能を活用して、コンバージド システムを開発します。
また、サービス プロバイダーは、企業がエッジを含む IoT システムに AI を導入するのを支援している、とレポートは付け加えています。 AI は、IoT システムが大量のデータをより適切に処理するのに役立ちます。サービス プロバイダーは、多くの場合、顧客の特定のニーズに合わせてカスタマイズされた AI for IT Operations (AIOps) システムを提供します。
老朽化した産業用制御システムの更新を継続
多くの業界では、産業用資産を監視および制御するために産業用制御システムを採用していますが、これらのシステムは老朽化しており、メンテナンスには時間がかかります。 ビジネス プロセス アプリケーションのローコード開発プラットフォームを提供する会社である Flowfinity のブログ投稿によると、多くの業界は、デジタル プロセス管理ワークフローと統合することでシステム効率を改善する機会を見出しています。
最新の IoT プラットフォームは、OT システムを再考し、既存の制御システムの更新に必要な複雑な統合を維持するコストを削減する機会を提供します。 今日、開発者は、社内の処理能力と組み込みのデータベースおよびワークフロー統合を備えた事前構成済みのコントローラーを購入できます。 たとえば、開発者はダッシュボードを構成してリアルタイムのセンサー データを視覚化し、それを既存の OT システムと統合して大量のデータを迅速に分析し、物理的に分散した大規模なユーティリティや製造施設全体のビューを提供できます。
予知保全はそのような利点の 1 つです。 IoT センサーは、1 分間に複数回キャリブレーション データを収集できます。 マシンが許容範囲外になると、エッジ デバイスは自動的にエラーにフラグを立て、ワークフロー ソリューションでメンテナンス オーダーを作成します。 これにより、スタッフは迅速に評価を実行し、修正措置を講じて重大な障害を防止したり、アップタイムを最適化するために将来のメンテナンス サイクルをいつスケジュールする必要があるかを正確に予測したりできるようになる、と Flowfinity ブログは示唆しています。
同社の M1 コントローラーは、適切なワークフロー アクションを開始してデータを記録しながら、物理的な資産を制御できるため、この自動化を可能にすると言われています。
エンタープライズ IoT 展開を保護するための重要な手順
IoT アプリケーションへの移行は、ネットワークに追加された各デバイスが潜在的に脆弱なエンドポイントを表すため、新たなセキュリティ リスクをもたらします。 ロンドンを拠点とする IoT 通信会社 Telit のブログ投稿によると、IDC のアナリストによる調査では、IoT デバイスの数は 2025 年までに 4,100 万台に増加すると予測されています。
同社の最高情報セキュリティ責任者である Mihai Voicu 氏は、次のように述べています。 「侵害のリスクが発生するまでに、それらを管理するには手遅れになることがよくあります。」IoT 展開を保護するための彼の推奨事項には、次のようなものがあります。
データの暗号化を確実にします。 企業の IT チームは、標準の暗号化方法を使用して、すべてのデータが各エンドポイントから双方向に暗号化されていることを確認する必要があります。 「エンドポイントが増えるということは、悪者の侵入口が増えることを意味します」と Voicu 氏は述べています。 「ネットワーク化されたデバイスには、悪用可能な攻撃面があります。」
フィールド デバイスに対する物理的なセキュリティの脅威を最小限に抑えます。 アクセス権を持つ従業員、アクセス権を取得した方法、および必要に応じてそれらのアクセス許可を取り消す方法を決定します。 許可されたユーザーのみがデバイスにアクセスできるようにするための措置を講じて、デバイスが危険にさらされたり盗まれたりしないようにします。
エンドツーエンドの通信を保護します。 エッジ コンピューティングは、デフォルトのパスワードを変更できないことや、オペレーターが進化する IoT サイバーセキュリティ環境に慣れていないことなど、新たな脆弱性をもたらします。 オペレーターは、エンド ツー エンドの暗号化、エッジ コンピューティング展開の長期計画、強力なパスワード、暗号化キー、さらには生体認証システムによるデバイスの保護など、ベスト プラクティスを調査する必要があります。
「デバイスからデータ転送、プラットフォーム通信まで、安全な通信を確保することが最優先事項であるべきです」と Voicu 氏は述べています。 「データを安全に保つ最も効果的な方法は、すべてのハードウェア、エッジ デバイス、および管理ソフトウェアに対して単一のベンダーを選択することです。単一のベンダーを持つことで、潜在的なセキュリティ リスクが軽減され、サイバー犯罪者の侵入を減らす閉鎖的な環境が作成されます。」
IoT デバイスを追跡します。 最近の Ponemon Institute と Shared Assessments の調査に対する回答者の 20% 未満が、組織の IoT デバイスの大部分を特定できました。 さらに、56% は IoT デバイスの在庫を維持していないと述べています。
「この研究は深刻な問題を浮き彫りにしています」とVoicu氏は述べた。 最適なセキュリティを維持するには、ファームウェアとハ​​ードウェアを最新のセキュリティ パッチと追加機能で更新する必要があります。 時間が経つにつれて、デバイスはバッテリーの交換、修理、またはその他のメンテナンスが必要になる場合があります。 「展開前にこれらのタスクを管理する方法について時間をかけて考えれば、セキュリティ リスクを最小限に抑えることができます」と彼は言いました。Модуль 4G
IoT 接続プロバイダー Eseye の CEO である Nick Earle 氏は、企業の IoT 展開を計画することが重要であるとアドバイスしています。 これまでの IoT 展開の実績はそれほど大きくありません。 IoT News によると、Cisco Systems は、IoT 展開の 75% 以上が失敗することを発見し、Microsoft は、IoT プロジェクトの 30% が概念実証 (PoC) 段階で失敗すると推定しています。
Earle 氏は、デバイスの設計、プロトタイピング、導入前のテストに投資することを推奨しています。 デバイスの設計では、標準化の必要性と、生産と展開の容易さを考慮する必要があります。 「電化製品は将来を見据えたものであるべきです」と彼は述べ、単一の SKU と 1 つの SIM カードを備えた IoT デバイスがグローバル展開に適していることを示唆しています。
「成功の鍵は、機器が予測可能な方法で動作することを確認することです」と Earle 氏は言います。 「デバイスはネットワークに接続する必要があるだけでなく、ネットワークの変化に自動的に適応し、接続を維持する必要があります。」