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2022/02/17

Writer:佐藤翔

IoT/AIで遠隔監視・リモートサポートを実現し、業務効率化へ!事例も紹介

カメラによる写真や映像、人感センサーによる人や動物の動き、環境センサーによる温度/湿度/照度/気圧など、IoTで収集した多様なセンサーデータが遠隔監視に活用されています。利用目的に応じてセンサーを使い分けることにより、セキュリティ対策や災害予防、または遠隔地の設備点検など、様々な課題解決や業務の効率化が実現できます。

また、収集したデータはクラウド上で一括管理し、蓄積されたビッグデータをAIで解析することにより、これまで人間が目視で行っていた作業をシステムで自動化したり、人の回遊データをもとに商業施設のフロアプランニングに活かすなど、新たな付加価値も生み出されています。

IoT/AIによる遠隔監視の3つのメリット

  1. 設置場所を選ばない
  2. 作業負担を軽減&業務効率化
  3. コストを抑えてスモールスタート

この3つが大きなメリットです。課題とセットでひとつひとつ見ていきましょう。

1. 設置場所を選ばない

課題:

電源やネットワーク環境が整っていない場所での導入は難しいのではないか...?

解決:

LPWAなら省電力で安価に長距離通信が可能
IoTでは現場やエッジで生成された生のデータをどのように運ぶか、という視点が重要です。そこでLPWA(Low Power Wide Area)を活用します。LPWAは長距離で広域をカバーする省電力で安価な無線通信技術の一つでLTE-MやSigfoxなどが有名です。乾電池1個で数年の稼働も可能なため、ネットワーク環境を敷設できない場所や、電源が確保できない場所の遠隔監視も可能です。通信規格によってはバッテリーレスでの動作も可能なため、電源工事が難しい物流倉庫や農耕地などにも導入できます。

2. 作業負担を軽減&業務効率化

課題:

人手による目視チェックだと、業務の負担が大きすぎる...。特に深夜や長期間の監視は難しい。かといって監視のクオリティを下げたくない...

解決:

業務の一部をAIで自動化し作業負担を軽減
AIを活用すれば、全ての監視データを人間が目視でチェックする必要はありません。例えば、明らかな正常値/異常値はAIが自動判別し、グレーなものだけを人間が確認すれば、業務負荷を下げることができます。
作業負担が減ることで業務の効率と精度が上がり、また本来集中すべき業務に時間を投下できるようになります。

深夜や長期間の監視も容易に
検知した異常を管理者へ自動的に通知するようにすれば、24時間監視も容易になります。例えば、防犯目的なら動くものを検知した時点で通知したり、農業用ハウスで規定の温度から外れたときに通知するようにすれば、常時モニターの前に人員を張り付けておく必要はありません。

3. コストを抑えてスモールスタート

課題:

まずは試験的に導入してみたいが、サーバーやレコーダーなど、システム導入の初期コストが気になる...

解決:

クラウド活用でコストを大幅に削減
クラウドサービスを活用することでサーバーなどのインフラの初期コストが不要です。またソリューションパッケージを活用すれば、大がかりなシステム開発をすることなく、遠隔監視を早く始めることができます。

将来の拡張も問題なし
データベースの容量やトラフィック量などは必要に応じて容易にスケールアップが可能です。HDDの容量不足で監視データを保存できなくなるような心配はありません。

IoT/AIによる遠隔監視、4つの事例

社会インフラの点検

長距離におよぶ高速道路や鉄道、人がアクセスしにくい山間部の送電設備やダムなど、頻繁に現場点検を行うことが難しい場所にカメラやセンサーを設置することで、容易に常時監視が可能になります。例えば、ひずみセンサーや振動センサーなどを組み合わせることで、道路や鉄道の歪みや亀裂をいち早く検知することができるため、適切な整備タイミングを見極められます。また、蓄積したビッグデータをAIで分析することにより、故障の可能性や発生タイミングを予見することもできるため、「壊れる前に対処する」という予防措置が可能になります。

セキュリティ監視

人感センサーと組み合わせることにより、人やモノの動きを検知して撮影/録画したり、担当者へ通知することができます。モバイル通信が可能でかつ低消費電力のIoTデバイスなら、ネットワークインフラや電源設備がない場所へも容易に導入可能です。今まで監視カメラの設置が難しかった環境、例えば設置場所を柔軟に変更する必要がある建設現場や、電源工事が難しい物流倉庫などでも簡単にセキュリティの確保が可能です。

商業施設の人流計測

人の流れを計測することで、商業施設のフロアプランニングに活用できます。局地的な通行者数だけでなく、お客様の動線や滞留状況、ショップへの入店有無や経路を可視化することが可能なため、効果的な動線設計やデッドスペースの有効活用が実現できます。プライバシーの観点においては、モニタリング方式をカメラではなく、センサーデータに限定すれば、お客様の映像を撮影する必要がなくプライバシーに配慮した計測も可能となります。

農作物の育成状況の監視

農業用ハウスの環境管理においても、IoTの活用は進んでいます。温度や湿度などの環境データと、ボイラー機器の稼働状況を同時にモニタリングすることで、繊細な温度管理が可能。IoTデバイスの電源をモバイルバッテリーから供給することで、仮に停電によってボイラーが停止しても、それを検知してアラートを出すことができます。「気がついたら機器が止まっていて、作物がダメになった」という事態を避けられます。

IoT/AIによる遠隔監視、実現までの流れ

遠隔監視の一例として、画像を使った監視の実現までは、下記の流れで進むのが一般的です。
STEP2の条件定義までの期間の目安は、2週間〜1ヶ月です。

STEP1 目的の確認

監視目的、監視対象を整理します。

STEP2 条件定義

下記を定義します。

  • 画像取得の方法(カメラの選定、設置位置など)
  • 画像取得の頻度(定期取得、常時取得など)
  • 画像保存の条件(保存先、保存期間など)
  • 異常検知時の通知方法(メール通知、ログに記録など)

STEP3 サービス選定

Azureのどの機能をどう使うか、システム構成の検討をします。

STEP4 システム構築

システム構築の実施

東京エレクトロンデバイスでは、ご紹介したような事例で利用できる各種ソリューションを販売しています。
こちらでも詳しく紹介していますので、ぜひご覧ください。
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