機械から機械へ

マシンツーマシン（M2M ）とは、有線や無線を含むあらゆる通信チャネルを使用したデバイス間の直接通信です。[ 1 ] [ 2 ] M2M通信には、センサーが記録したデータ（温度や在庫レベルなど）を通信する産業用計測機器や、M2Mを使用して車両テレマティクスシステムが移動資産を監視できるようにするテレマティクスが含まれます。[ 3 ]このような通信は、もともと、リモートネットワークのマシンが情報を中央ハブに中継して分析し、その後、パーソナルコンピュータなどのシステムに再ルーティングすることで実現されていました。[ 4 ]

近年のM2M通信は、個人向け家電製品にデータを伝送するネットワークシステムへと変化しました。IPネットワークの拡大により、M2M通信はより高速かつ容易になり、消費電力も削減されました。これは、モノのインターネット（IoT）の構成要素となっています。[ 5 ]これらのネットワークは、消費者とサプライヤーに新たなビジネスチャンスをもたらします。[ 6 ]

歴史

有線通信機器は20世紀初頭からシグナリングを用いて情報交換を行ってきました。機械間通信は、コンピュータネットワーク自動化[ 7 ]の出現以降、より洗練された形態をとるようになり、携帯電話通信よりも古くから存在しています。テレメトリ、産業オートメーション、SCADAなどの用途で利用されてきました。

電話とコンピューティングを組み合わせたマシンツーマシンデバイスは、 1968年に発信者IDシステムに取り組んでいたセオドア・パラスケバコスによって初めて概念化され、後に1973年に米国で特許を取得しました。このシステムは、電話番号を機械に伝える1920年代のパネル呼び出し表示器や1940年代の自動番号識別と似てはいますが、異なるもので、番号を人に伝える 現在の発信者IDの前身です。

最初の発信者番号通知受信機
処理チップ

数々の試行錯誤を経て、彼は電話機が発信者の電話番号を読み取るためには知能が必要だと気づき、発信者の番号を着信者のデバイスに送信する方式を開発した。彼の携帯型送信機と受信機は1971年、アラバマ州ハンツビルのボーイング施設で実用化され、世界初の実用的な発信者識別装置のプロトタイプとなった（右図）。これらはアラバマ州リースバーグのピープルズ電話会社とギリシャのアテネに設置され、複数の電話会社に実演され、大きな成功を収めた。この方式は現代の発信者番号通知技術の基礎となった。また、彼は電話機に知能、データ処理、視覚表示画面の概念を初めて導入し、スマートフォンの誕生につながった。[ 8 ]

1977年、パラスケバコスはフロリダ州メルボルンにMetretek社を設立し、電力サービスの商用自動検針と負荷管理事業を展開しました。これが「スマートグリッド」と「スマートメーター」の誕生につながりました。パラスケバコスは、大衆への普及を目指し、シングルチップ処理・伝送方式を開発することで、送信機のサイズと電話回線を介した伝送時間の短縮を目指しました。 1978年、モトローラ社がシングルチップの開発・製造を請け負いましたが、当時のモトローラ社の能力ではチップが大きすぎました。結果として、2つの別々のチップ（右図）に分割されました。

携帯電話は普及しつつあるものの、多くの機械は依然として固定回線（POTS、DSL、ケーブル）を使用してIPネットワークに接続しています。セルラーM2M通信業界は、シーメンスが携帯電話事業部内に部門を設立し、M2M産業用途向けにシーメンス携帯電話S6をベースにした「M1」[ 9 ]と呼ばれるGSMデータモジュールを開発・発売した1995年に誕生しました。このモジュールにより、機械は無線ネットワークを介して通信できるようになりました。最初のM1モジュールは、初期のPOS（販売時点管理）端末、車両テレマティクス、遠隔監視、追跡アプリケーションに使用されました。マシンツーマシン技術は、GMやヒューズ・エレクトロニクス・コーポレーションなどの早期導入企業によって初めて採用され、その利点と将来的な可能性を認識しました。1997年までに、自動車テレマティクスなどの様々な垂直市場の特定のニーズに対応する耐久性の高いモジュールが開発・発売され、マシンツーマシン無線技術はより普及し、高度化しました。

21世紀のマシンツーマシンデータモジュールには、車載GPS（全地球測位システム）、フレキシブルランドグリッドアレイ表面実装、MIM（マシンツーマシン識別モジュール）と呼ばれる組み込み型マシンツーマシン最適化スマートカード（携帯電話のSIMカードなど）、そしてモノのインターネット（IoT）を加速させる重要な基盤技術である組み込み型Javaなど、新しい機能や性能が備わっています。初期の例としては、OnStarの車両追跡システムがあります。[ 10 ]

マシンツーマシンネットワークのハードウェアコンポーネントは、少数の主要企業によって製造されています。1998年、Quake Globalはマシンツーマシンの衛星および地上モデムの設計・製造を開始しました。[ 11 ]当初、衛星通信サービスにOrbcommネットワークを大きく依存していたQuake Globalは、衛星ネットワークと地上ネットワークの両方を活用することで通信製品の提供を拡大し、ネットワーク中立型の[ 12 ]製品を提供する上で優位性を獲得しました。

2000年代

2004年、Digi Internationalは無線ゲートウェイとルーターの製造を開始しました。その後まもなく、2006年にXBee無線機メーカーのMax Streamを買収しました。これらのハードウェアコンポーネントにより、ユーザーは機器がどんなに遠く離れていても接続できるようになりました。それ以来、Digiは複数の企業と提携し、世界中で数十万台ものデバイスを接続してきました。

2004年、英国の通信起業家クリストファー・ロウリー氏は、M2M分野における初期の仮想移動体通信事業者（MVNO）の一つであるワイレス・グループを設立しました。事業は英国で開始され、ロウリー氏は固定IPアドレスとVPNを介したプラットフォーム管理接続を組み合わせたデータ保護・管理の新機能を導入する複数の特許を取得しました。同社は2008年に米国に進出し、大西洋の両岸でT-Mobileの最大のパートナーとなりました。

2006年、Machine-to-Machine Intelligence (M2Mi)社はNASAと共同で、自動化されたマシンツーマシンインテリジェンスの開発に着手しました。自動化されたマシンツーマシンインテリジェンスは、有線または無線のツール、センサー、デバイス、サーバーコンピュータ、ロボット、宇宙船、グリッドシステムなど、様々なメカニズムが効率的に通信し、情報を交換することを可能にします。[ 13 ]

2009年、AT&TとJasper Technologies, Inc.は、マシンツーマシンデバイスの共同開発を支援する契約を締結しました。両社は、家電製品とマシンツーマシン無線ネットワーク間の接続性をさらに推進し、デバイスの速度と全体的なパワーを向上させることを目指しています。[ 14 ] 2009年には、マシンツーマシンネットワークプロバイダーのKORE TelematicsがPRiSMPro™プラットフォームを発表し、マシンツーマシンアプリケーション向けのGSMおよびCDMAネットワークサービスのリアルタイム管理も導入されました。このプラットフォームは、マシンツーマシンデバイスとネットワークの利用における効率向上とコスト削減のために、マルチネットワーク管理を重要な要素とすることに重点を置いていました。[ 15 ]

同じく2009年、ワイレス・グループは、マルチオペレータ、マルチアプリケーション、デバイス非依存のオープンデータ管理プラットフォーム「PORTHOS™」を発表しました。同社は、ネットワーク、デバイス、アプリケーションの顧客向けプラットフォーム管理を網羅する、新たな業界定義「グローバル・ネットワーク・イネーブラー」を導入しました。

また2009年には、ノルウェーの既存企業であるテレノール社が、バリューチェーンの上流（サービス）と下流（接続）を担当する2つの事業体を設立し、10年間のマシンツーマシン研究を締めくくりました。スウェーデンのテレノール・コネクション[ 16 ]は、ボーダフォンの子会社ユーロポリタンにおける以前の研究能力を活用し、物流、車両管理、自動車の安全性、ヘルスケア、電力消費のスマートメーターなどの典型的な市場にわたるサービスを欧州市場で提供しています。 [ 17 ]テレノール・オブジェクトも同様の役割を果たしており、欧州全域のマシンツーマシンネットワークへの接続を提供しています。英国では、ビジネスMVNOのアビカが、プライベートAPNとHSPA+ / 4G LTE接続による静的IPアドレスによる安全なデータ転送を必要とする遠隔医療およびテレケアアプリケーションの試験を開始しました。

2010年代

2010年初頭、米国ではAT&T、KPN、Rogers、Telcel / America Movil、Jasper Technologies, Inc.が協力して、マシンツーマシンサイトの構築を開始しました。このサイトは、マシンツーマシン通信エレクトロニクス分野の開発者向けハブとして機能します。[ 18 ] 2011年1月、Aeris Communications, Inc.は、Hyundai Motor Corporationにマシンツーマシンテレマティクスサービスを提供すると発表しました。[ 19 ]このようなパートナーシップにより、企業はマシンツーマシンをより簡単に、より迅速に、よりコスト効率よく使用できるようになります。2010年6月、モバイルメッセージングオペレータのTyntecは、M2Mアプリケーション向けの高信頼性SMSサービスを提供すると発表しました。

2011年3月、M2MネットワークサービスプロバイダーのKORE Wirelessは、Vodafone GroupおよびIridium Communications Inc.とそれぞれ提携し、180カ国以上で携帯電話および衛星接続によるKORE Global Connectネットワークサービスを提供開始しました。課金、サポート、物流、リレーションシップ管理を一元管理しています。同年後半、KOREはアジア太平洋市場におけるM2M需要の高まりに対応するため、オーストラリアに拠点を置くMach Communications Pty Ltd.を買収しました。[ 20 ] [ 21 ]

2011年4月、エリクソンは成長分野でより多くの技術とノウハウを獲得するために、テレノール・コネクションのマシンツーマシン・プラットフォームを買収しました。[ 22 ]

2011年8月、エリクソンはテレノール・コネクションの（マシンツーマシン）技術プラットフォームを買収するための資産購入契約を無事に完了したと発表した。[ 23 ]

独立系ワイヤレス分析会社バーグ・インサイトによると、2008年にマシン間通信に使用された世界中の携帯電話ネットワーク接続数は4,770万だった。同社は、マシン間接続数は2014年までに1億8,700万に増加すると予測している。[ 24 ]

E-Plus Groupの調査研究[ 25 ]によると、2010年にはドイツ市場に230万枚のM2Mスマートカードが存在すると予測されています。この調査によると、この数字は2013年には500万枚を超えると予想されています。主な成長の原動力は「追跡・トレーシング」分野で、平均成長率は30%と予想されています。ドイツで最も急速に成長するM2M分野は、平均年間成長率47%の家電分野です。

2013年4月、M2M/IoT環境での通信に適した軽量で信頼性の高いパブリッシュ/サブスクライブ型メッセージングトランスポートプロトコルの開発を目的としたOASIS MQTT標準化グループが結成されました。 [ 26 ] IBMとStormMQがこの標準化グループの議長を務め、Machine-to-Machine Intelligence (M2Mi) Corpが事務局長を務めています。[ 27 ] 2014年5月、委員会はMQTTとNISTサイバーセキュリティフレームワークバージョン1.0の委員会ノートを発行し、NISTの重要インフラのサイバーセキュリティ向上フレームワークに準拠した方法でMQTTを導入したい組織にガイダンスを提供しました。[ 28 ]

2013年5月、マシンツーマシン・ネットワーク・サービスプロバイダーであるKORE Telematics、Oracle、Deutsche Telekom、Digi International、Orbcomm、Telitは、国際マシンツーマシン評議会（IMC）を設立しました。マシンツーマシン・エコシステム全体にサービスを提供する初の業界団体であるIMCは、企業によるマシン間の通信の導入と管理を支援することで、マシンツーマシンをユビキタスにすることを目指しています。[ 29 ] [ 30 ]

アプリケーション

一般的な消費者向けアプリケーション

相互接続された無線ネットワークは、自動車製造に携わる機械や、製品開発者に特定の製品のメンテナンス時期とその理由を知らせる機械など、様々な分野で生産性と効率性の向上に役立ちます。こうした情報は、消費者が購入する製品の効率化に役立ち、すべての製品を最高の効率で稼働させるのに役立ちます。[ 6 ]

もう1つの用途は、ユーティリティメーターなどのシステムを監視する無線技術を使用することです。これにより、メーターの所有者は特定の要素が改ざんされたかどうかを知ることができ、詐欺を阻止するための質の高い方法として役立ちます。ケベック州では、ロジャーズがハイドロケベックの中央システムを最大600のスマートメーターコレクターに接続し、州内の380万のスマートメーターから中継されたデータを集約します。英国では、テレフォニカが17億8000万ユーロ（24億ドル）のスマートメーター契約を獲得し、国の中央部と南部で15年間にわたって接続サービスを提供しました。この契約は、業界最大の契約です。[ 31 ]ケニアのM-kopaなどの一部の企業は、支払い未払いの顧客の太陽光発電デバイスを遠隔で停止することにより、M2Mを使用して支払い計画を強制しています。[ 32 ]「私たちの融資担当者は、遠隔操作で電源をオフにできるデバイス内のSIMカードです」と、M-Kopaの財務責任者であり3人目の共同創設者であるチャド・ラーソン氏はこの技術について説明している。

3つ目の応用は、無線ネットワークを利用してデジタル看板を更新することです。これにより、広告主は時間帯や曜日に応じて異なるメッセージを表示できるようになり、ガソリン価格の変更など、メッセージを迅速にグローバルに変更することが可能になります。[ 33 ]

企業が地理的に分散した人、デバイス、センサー、機械を企業ネットワークに接続する価値をますます認識するにつれ、産業用M2M市場は急速な変革を遂げています。今日、石油・ガス、精密農業、軍事、政府機関、スマートシティ／自治体、製造業、公共事業など、様々な業界でM2M技術が様々な用途に活用されています。多くの企業が、高速データ伝送、モバイルメッシュネットワーク、3G/4Gセルラーバックホールなどの機能を提供するために、複雑かつ効率的なデータネットワーキング技術を導入しています。

テレマティクスと車載エンターテイメントは、マシンツーマシン開発者にとって注力分野です。最近の例としては、フォード・モーター・カンパニーがAT&Tと提携し、フォード・フォーカス・エレクトリックに組み込みのワイヤレス接続と専用アプリを搭載しました。このアプリでは、オーナーが車両の充電設定を監視・制御したり、1回または複数回の停車を含む旅程を計画したり、充電ステーションを探したり、車内の予熱・冷房を行ったりすることができます。2011年には、アウディがT-MobileおよびRACO Wirelessと提携し、Audi Connectを提供しています。Audi Connectを利用すると、ニュース、天気、燃料価格にアクセスできるだけでなく、車両を安全なモバイルWi-Fiホットスポットに変えて、乗客がインターネットにアクセスできるようになります。 [ 34 ]

予後と健康管理におけるネットワーク

マシンツーマシン無線ネットワークは、機械の生産性と効率性の向上、複雑なシステムの信頼性と安全性の向上、そして重要な資産や製品のライフサイクル管理の促進に役立ちます。機械ネットワークに予後・健全性管理（PHM）技術を適用することで、以下の目標を達成または改善できます。

  • 機械およびシステムのダウンタイムがほぼゼロのパフォーマンス。
  • 類似の機械群のヘルス管理。

インテリジェント分析ツールとデバイスツービジネス（D2B）TMインフォマティクスプラットフォームの応用は、機械とシステムのほぼゼロのダウンタイムパフォーマンスにつながるe-メンテナンスマシンネットワークの基礎を形成します。[ 35 ] e-メンテナンスマシンネットワークは、工場フロアシステムとeビジネスシステム間の統合を提供し、したがって、ほぼゼロのダウンタイムに関するリアルタイムの意思決定を可能にし、不確実性を減らし、システムパフォーマンスを向上させます。[ 36 ]さらに、高度に相互接続されたマシンネットワークと高度なインテリジェント分析ツールの助けを借りて、今日ではいくつかの新しいメンテナンスタイプが可能になっています。たとえば、現場にエンジニアを派遣しない遠隔メンテナンス、稼働中のマシンまたはシステムをシャットダウンしないオンラインメンテナンス、およびマシンの故障が壊滅的になる前の予測メンテナンスです。e-メンテナンスマシンネットワークのこれらすべての利点が相まって、メンテナンスの効率と透明性が大幅に向上します。

[ 37 ]で説明されているように、e-メンテナンス マシン ネットワークのフレームワークは、センサー、データ収集システム、通信ネットワーク、分析エージェント、意思決定支援知識ベース、情報同期インターフェイス、および意思決定のための e-ビジネス システムで構成されています。最初に、データ収集機能を備えたセンサー、コントローラー、およびオペレーターを使用して、機器から生データを収集し、インターネットまたはイントラネット経由で自動的にデータ変換層に送信します。次に、データ変換層は信号処理ツールと特徴抽出方法を使用して、生データを有用な情報に変換します。この変換された情報は、マシンまたはシステムの信頼性と可用性に関する豊富な情報を含んでいることが多く、インテリジェント分析ツールが後続のプロセスを実行するのにより適しています。同期モジュールとインテリジェント ツールは、e-メンテナンス マシン ネットワークの主要な処理能力を構成し、最適化、予測、クラスタリング、分類、ベンチマークなどを提供します。このモジュールからの結果は、意思決定のために e-ビジネス システムと同期して共有できます。実際のアプリケーションでは、同期モジュールは、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、顧客関係管理 (CRM)、サプライ チェーン管理 (SCM) などの意思決定レベルで他の部門との接続を提供します。

マシンツーマシン ネットワークのもう 1 つの用途は、クラスタリング アプローチを使用した類似のマシンのフリートのヘルス管理です。この方法は、非定常動作モードまたは不完全なデータを持つアプリケーション用の障害検出モデルの開発という課題に対処するために導入されました。全体的な方法論は 2 つの段階で構成されます。1) 健全な比較のために類似のマシンをグループ化するフリート クラスタリング。2) フリートの特徴に対する個々のマシンの類似性を評価するローカル クラスター障害検出。フリート クラスタリングの目的は、同様の構成または動作条件の作業ユニットを 1 つのグループに集約して健全な比較を行い、その後、グローバル モデルを確立できない場合にローカル障害検出モデルを作成することです。ピアツーピア比較方法論のフレームワークでは、マシンツーマシン ネットワークは、異なる作業ユニット間での瞬時の情報共有を確保するために重要であり、フリート レベルのヘルス管理テクノロジの基礎となります。

クラスタリング手法を使用したフリートレベルのヘルス管理は、3つの分散型風力発電所の風力タービンフリートで検証された後、風力タービンのヘルスモニタリングへの応用で特許を取得しました [ 38 ]。[ 39 ]固定または静的なレジームの他の産業用デバイスとは異なり、風力タービンの動作条件は風速やその他の周囲要因によって大きく左右されます。このシナリオではマルチモデリング手法が適用可能ですが、風力発電所内の風力タービンの数はほぼ無限であり、実用的なソリューションにならない可能性があります。代わりに、ネットワーク内の他の同様のタービンから生成されたデータを活用することで、この問題を適切に解決し、ローカル障害検出モデルを効果的に構築できます。[ 38 ] [ 40 ]で報告された風力タービンフリートレベルのヘルス管理の結果は、クラスターベースの障害検出方法論を風力タービンネットワークに適用することの有効性を実証しました。

多数の産業用ロボットの故障検出は、故障検出モデルの不足や動的な動作条件といった、同様の困難に直面しています。産業用ロボットは自動車製造において極めて重要であり、溶接、材料搬送、塗装など、様々な作業を実行します。このような状況では、継続的な生産を確保し、ダウンタイムを回避するために、ロボットによるメンテナンスが不可欠となります。従来、すべての産業用ロボットの故障検出モデルは、同様にトレーニングされてきました。トレーニングサンプル、コンポーネント、警報限界値などの重要なモデルパラメータは、機能の違いに関わらず、すべてのユニットで同じ設定になっています。これらの同一の故障検出モデルは、時には効果的に故障を特定できる場合もありますが、誤報が多発すると、ユーザーはシステムの信頼性を信頼できなくなります。しかし、マシンネットワーク内では、類似のタスクや動作モードを持つ産業用ロボットをグループ化することができます。そして、クラスター内の異常なユニットは、トレーニングベースまたは瞬時比較によってメンテナンスの優先順位付けを行うことができます。このマシンネットワーク内のピアツーピア比較手法は、故障検出精度を大幅に向上させる可能性があります。[ 39 ]

オープンイニシアチブ

参照

参考文献

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さらに読む

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