大量のセンサーデータを集約する「仮想化センサー」で「見える化」が容易に：製造業IoT

インフォコーパスは、エンタープライズIoTプラットフォーム「SensorCorpus」で「仮想センサー」を実現するための技術となる「センサーデータ・ストリームプロセッシング（SDSP）を開発したと発表した。

[朴尚洙，MONOist]

　インフォコーパスは2017年1月25日、同社のエンタープライズIoT（モノのインターネット）プラットフォーム「SensorCorpus」で「仮想センサー」を実現するための技術となる「センサーデータ・ストリームプロセッシング（SDSP）」を開発したと発表した。同年2月1日から、SensorCorpusのオプションサービスとして提供を始める。

　SDSPは、大量かつ多種類のセンサーデータを統合／集約し、1つのデータとして仮想化して、理解しやすい指数の作成や異常値の自動判定、特定条件下の状況判断などをリアルタイムで行う技術である。SensorCorpusのユーザーは、新たにシステムを開発することなく、さまざまなセンサーによる複雑な現象をリアルタイムで「見える化」し、その制御も行えるようになる。

　SDSPの主な機能は4つある。1つ目は「センサーデータの加工」である。複数種類のセンサーデータから新たな指数を生成するもので、例えば、湿度や日射、温度データなどから熱中症対策の暑さ指数を自動生成することができる。2つ目は「センサーデータの集約」だ。大量のセンサーデータの集約により、平均値や閾（しきい）値を自動生成し、異常検知の信頼性を向上させられる。3つ目の「センサーデータの分割」では、条件分岐により、データの選別やデータ経路の変更など特定条件下での状況判断を行う。そして4つ目になるのが「アルゴリズムの実装」だ。1つ目〜3つ目の機能の組み合わせにより、個別アルゴリズムを実装できる。

SDSPの機能と利用例 出典：インフォコーパス

　SDSPと連携させるSensorCorpusはクラウドベースのIoTプラットフォームである。センサーやゲートウェイの管理、センサーデータの可視化、アプリケーション・サービス連携、IoTセキュリティ、MQTTブローカー、フィードバック／フィードフォワード制御機能などが実装されている。

　なお、SDSPの利用に当たってはコンサルティングによる事前調査が、アルゴリズムの実装ではカスタマイズが必要になる。将来的には、SensorCorpusと組み合わせた統合開発環境（IDE）を提供していく計画だ。