スマートトランスデューサー
トランスデューサー、処理装置、通信インターフェースを備えたスマートトランスデューサー
スマートセンサーの概要

スマートトランスデューサーは、アナログまたはデジタルのトランスデューサー、アクチュエーター、またはセンサーと処理装置および通信インターフェースを組み合わせたものです。[1]

センサーとアクチュエータは複雑になるにつれて、さまざまな動作モードとインタフェースをサポートするようになりました。一部のアプリケーションでは、フォールト トレラントな分散コンピューティングがさらに必要になります。このような機能は、従来のセンサー/アクチュエータに組み込みマイクロコントローラを追加することで実現でき、適正な価格で複雑さへの対応力が向上します。通常、スマート センサーのこれらのオンボード テクノロジは、周波数からコードへの変換またはアナログからデジタルへの対話、インタフェース機能、および計算などのデジタル処理に使用されます。インタフェース機能には、自己適応、自己診断、自己識別機能などの意思決定ツールだけでなく、センサーが完全に起動している時間とタイミングを制御して消費電力を最小限に抑え、データをダンプして保存するタイミングを決定する機能も含まれます。

これらはCMOSやVLSI技術を用いて製造されることが多く、MEMS [2]デバイスを搭載することでコストを削減できる場合もあります。インターフェースを容易にするために完全なデジタル出力を提供する場合もあれば、パルス幅変調のような準デジタル出力を提供する場合もあります。マシンビジョン分野では、撮像機能と完全な画像処理機能を兼ね備えた単一のコンパクトなユニットは、スマートセンサーと呼ばれることがよくあります。

スマートセンサーは、モノのインターネット（IoT）という現象において重要な要素です。このようなネットワークでは、複数の物理的な車両やデバイスにセンサー、ソフトウェア、電子機器が組み込まれています。データは収集・共有され、デジタル環境と現実世界の統合が強化されます。センサー間の接続性は、IoTイノベーションが効果的に機能するための重要な要件です。したがって、相互運用性は接続性の結果として得られるものと言えます。センサーは互いに連携し、補完し合います。[3] [4]

従来のセンサーよりも改良

IoTの一部としてのスマートセンサーが従来のセンサーと異なる主な特徴は以下のとおりです。[5]

  • 小型
  • 自己検証と自己認識
  • 低消費電力
  • 自己診断
  • 自己校正
  • インターネットやその他のデバイスへの接続

従来のセンサーは、物体や状況に関する情報を収集し、それを電気信号に変換します。物理的な環境、プロセス、または物質の状態を測定可能な方法でフィードバックし、環境に変化が生じたときに信号を送信または表示します。センサーネットワークにおける従来のセンサーは、3つの部分に分けられます。1つはセンサー本体、2つ目はデータが収集・処理される集中型インターフェース、そして3つ目はプラグ、ソケット、ワイヤーなどのネットワークを接続するインフラストラクチャです。[6]

スマートセンサーネットワークは、(1)センサーと(2)集中型インターフェースの2つの部分に分けられます。従来のセンサーとの根本的な違いは、スマートセンサーに組み込まれたマイクロプロセッサが既にデータを処理していることです。そのため、伝送するデータ量が少なくなり、データは様々なデバイスで即座に利用・アクセスできるようになります。スマートセンサーへの移行は、伝送技術と処理技術の密接な連携を解消することを意味します。[7]

デジタルトレース

デジタル環境内では、行動や活動はデジタルの痕跡を残す。スマートセンサーは物理環境でこれらの活動を測定し、それをデジタル環境に変換する。したがって、プロセス内のすべてのステップがデジタルで追跡可能になる。生産プロセスのどこかでミスが発生した場合は、これらのデジタル痕跡を使用して追跡することができる。その結果、生産プロセス内の非効率性を追跡することが容易になり、生産プロセスのどの部分が非効率であるかをより簡単に分析できるため、プロセス革新が簡素化される。[8]すべての情報がデジタル化されているため、企業はサイバー攻撃にさらされている。これらの情報漏洩から身を守るためには、安全なプラットフォームを確保することが不可欠である。[9]

デジタルセンサーの階層化モジュールアーキテクチャ

階層化モジュラーアーキテクチャという用語は、製品の物理コンポーネントのモジュラーアーキテクチャとデジタルシステムの階層化アーキテクチャを組み合わせたものです。[9]コンテンツ層、サービス層、ネットワーク層（（1）論理伝送、（2）物理トランスポート）、デバイス層（（1）論理機能、（2）物理機械）があります。[9]デバイス層から始めると、スマートセンサー自体が物理機械であり、その物理環境を測定します。論理容量はオペレーティングシステムを指し、Windows、MacOS、またはプラットフォームを実行するために使用される別のオペレーティングシステムです。ネットワーク層では、論理伝送は、Wi-Fi、Bluetooth、NFC、Zigbee、RFIDなどのさまざまな伝送方法で構成できます。スマートセンサーの場合、通常はワイヤレスであるため、物理的な伝送は必要ありません。ただし、充電コードとソケットは依然として一般的に使用されています。 サービス層は、スマートセンサーによって提供されるサービスに関するものです。センサーはデータを自分で処理できます。したがって、センサーは複数のことを同時に処理するため、センサーの特定のサービスは1つではありません。例えば、特定の資産の修理が必要であることを通知できます。コンテンツ層は、洞察を得て価値を創造するために構築・利用される集中型プラットフォームです。

業界全体での使用

保険

従来、保険会社は顧客のリスク評価において、申込書の内容を確認し、その回答を信頼して毎月の保険料を支払うという単純な手法を採用していました。しかし、情報の非対称性により、特定の顧客のリスクを正確に判断することは困難でした。保険業界におけるスマートセンサーの導入は、様々な点で従来の慣行に破壊的な変化をもたらしています。スマートセンサーは大量の（ビッグ）データを生成し、保険会社のビジネスモデルに以下のような影響を与えています。

顧客の自宅やウェアラブル端末に搭載されたスマートセンサーは、保険会社がより詳細な情報を取得するのに役立ちます。例えば、ウェアラブル端末は心臓関連の指標をモニタリングでき、位置情報に基づくシステムはセキュリティ技術に、スマートサーモスタットは住宅に関する重要なデータを生成できます。保険会社はこれらの情報を活用して、リスク評価とリスク管理を改善し、情報の非対称性を低減し、最終的にはコスト削減を実現できます。

さらに、顧客が自宅のセンサーデータを提供することに同意すれば、保険料の割引を受けることも可能です。このように情報を交換して特別な取引を得る方法は物々交換と呼ばれ、データ収益化の一形態です。[10]データ収益化とは、情報に基づく製品やサービスを法定通貨または同等の価値があると認識されるものと交換する行為です。[11]つまり、データ収益化とは、新たな収益を生み出す機会を活用することです。保険会社が現在日常的に利用しているデータ収益化のもう一つの形態は、データを第三者に販売することです。

製造業

製造業における最近のトレンドの一つは、データ交換と自動化が重要な役割を果たすインダストリー4.0の革命です。従来、機械は特定の小さなタスク（例えば、バルブの開閉）を自動化することができていました。スマートファクトリーにおける自動化は、これらの単純なタスクにとどまりません。人間が通常行う複雑な最適化の判断も、ますます含まれるようになっています。[12]機械が人間の判断を下せるようになるには、詳細な情報を取得することが不可欠であり、そこでスマートセンサーが役立ちます。

製造業において、効率性は最も重要な側面の一つです。スマートセンサーは、接続された設備からデータを取得し、継続的に処理します。工場やプロセスに関する詳細なリアルタイム情報を提供し、パフォーマンス上の問題を明らかにします。小さなパフォーマンス上の問題であれば、スマートファクトリーが自ら問題を解決することも可能です。スマートセンサーは欠陥を予測することもできるため、メンテナンス担当者は問題を事後的に修正するのではなく、未然に防ぐことができます。これらにより、優れた資産効率が実現し、あらゆる生産プロセスにとっての敵であるダウンタイムを削減できます。

スマートセンサーは工場以外にも応用可能です。例えば、車両や輸送コンテナなどの物体に搭載されたセンサーは、配送状況に関する詳細な情報を提供します。これは製造業だけでなく、サプライチェーン全体にも影響を与えます。

自動車

ここ数年、自動車業界は「旧来の」エコシステムに挑戦してきました。スマートセンサーなどの新しい技術が、このプロセスにおいて重要な役割を果たしています。現在、これらのセンサーは、自動駐車サービス、障害物検知、緊急ブレーキといった、安全性を向上させる小規模な自動運転機能を実現するにとどまっています。多くの企業が自動車の性能向上や自動化に向けた技術開発に注力していますが、業界全体の完全な破壊的変化はまだ見られません。しかし、専門家は、人間の介入を一切必要としない自動運転車が10年後には道路を席巻すると予想しています。

スマートセンサーは、車両とその周囲のデータを生成し、それらを車両ネットワークに接続し、それを車両が世界を認識し解釈するための貴重な情報に変換します。基本的に、センサーは次のように動作します。物理的データと環境データを抽出し、その情報を用いて計算を行い、結果を分析し、それを行動に変換します。他の車両のセンサーも車両ネットワークに接続し、相互に通信する必要があります。

しかし、自動車業界におけるスマートセンサーは、より持続的な形で活用することも可能です。自動車メーカーは、車体の様々な箇所にスマートセンサーを設置し、情報を収集・共有しています。ドライバーとメーカーは、この情報を活用して、計画的なメンテナンスから予測的なメンテナンスへと変革することができます。既存企業はこうした持続的なイノベーションに重点を置いていますが、新規参入者の出現を予見できず、適応に苦労するというリスクがあります。[13]したがって、破壊的イノベーションと持続的イノベーションを区別することが重要であり、経営者にとって異なる意味合いをもたらします。

参照

参考文献

  1. ^ Elmenreich, W. (2006). 「タイムトリガー型スマートトランスデューサネットワーク」(PDF) . IEEE Transactions on Industrial Informatics . 2 (3): 192– 199. arXiv : 1507.04394 . Bibcode :2006ITII....2..192E. doi :10.1109/TII.2006.873991. S2CID  11764613.
  2. ^ Sheu, Meng-Lieh; Hsu, Wei-Hung; Tsao, Lin-Jie (2012). 「容量性センサインターフェースのためのパルス幅変調出力を備えた容量比変調電流フロントエンド回路」. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement . 61 (2): 447– 455. Bibcode :2012ITIM...61..447S. doi :10.1109/TIM.2011.2161929. S2CID  25171486.
  3. ^ ハラルド・サンドマカー;ギルミン、パトリック。フリース、ピーター (2010)。モノのインターネット実現に向けたビジョンと課題。ルクセンブルク: 欧州連合出版局。ISBN 9789279150883. OCLC  781160155.
  4. ^ Bishnu, Abhijeet; Bhatia, Vimal (2018). 「干渉制限環境におけるIEEE 802.11ah向け受信機」. IEEE Internet of Things Journal . 5 (5): 4109– 4118. Bibcode :2018IITJ....5.4109B. doi :10.1109/jiot.2018.2867908. ISSN  2327-4662. S2CID  53434450.
  5. ^ "スマート センサー - IoT の技術". ADUK GmbH (ドイツ語)。 2022-01-31 。2022-02-23に取得。
  6. ^ Spencer, BF; Ruiz-Sandoval, Manuel E.; Kurata, Narito (2004). 「スマートセンシング技術：機会と課題」.構造制御とヘルスモニタリング. 11 (4): 349– 368. doi :10.1002/stc.48. ISSN  1545-2255. S2CID  7428936.
  7. ^ Deloitte. (2018). スマートセンサーを活用したサプライチェーンイノベーションの推進 [電子書籍]
  8. ^ Kelly, Sean Dieter Tebje; Suryadevara, Nagender Kumar; Mukhopadhyay, Subhas Chandra (2013年10月). 「家庭における環境状態モニタリングのためのIoT実装に向けて」. IEEE Sensors Journal . 13 (10): 3846– 3853. Bibcode :2013ISenJ..13.3846K. doi :10.1109/jsen.2013.2263379. ISSN  1530-437X. S2CID  15230040.
  9. ^ abc Yoo, Youngjin; Henfridsson, Ola; Lyytinen, Kalle (2010年12月). 「研究解説—デジタルイノベーションの新たな組織化ロジック：情報システム研究の課題」.情報システム研究. 21 (4): 724– 735. doi :10.1287/isre.1100.0322. ISSN  1047-7047.
  10. ^ Woerner, Stephanie L; Wixom, Barbara H (2015-01-20). 「ビッグデータ：ビジネス戦略ツールボックスの拡張」. Journal of Information Technology . 30 (1): 60– 62. doi :10.1057/jit.2014.31. ISSN  0268-3962. S2CID  205123873.
  11. ^ Wixom, BH (2014). 「データ活用術」 スローン経営大学院情報システム研究センター、マサチューセッツ州ケンブリッジ
  12. ^ Burke, R., Mussomeli, A., Laaper, S., Hartigan, M., Sniderman, B. (2017). 『スマートファクトリー』, Deloitte University Press
  13. ^ クレナー、フィリップ、ヒュージグ、ダウリング、マイケル（2013年5月）。「確立された価値ネットワークにおける破壊的感受性の事前評価：市場はいつ破壊的イノベーションを受け入れる準備ができているか？」『リサーチ・ポリシー』42 (4): 914– 927. doi :10.1016/j.respol.2012.12.006. ISSN  0048-7333. S2CID  153857396.
  • IEEE Spectrum: スマートセンサー
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