IoT事例検索結果

Things Cloud®の概要は以下の通りである。 IoTシステム構築で必要となる、デバイス接続、データ収集、可視化、分析、管理などの機能をパッケージ化しており、ノンプログラミングで簡単・短期間で実現できるようにしたIoT Platformである。 本サービスを利用することにより、技術者確保や大掛かりなシステム構築・運用を行うことなく、導入から検証までのプロセスを迅速に実施することが可能となる。これによって、お客様はIoTを活用した事業創出に取り組むことが容易になる。

当社のIoT/M2Mビジネスは、技術コンサルティングの実施、「日本版IoT/M2Mシステム」を構成する電子カルテ、∑軍師などの開発・提供がメインである。また、導入企業はさまざまな規模の製造業となっている。ここで紹介するのは、コニカミノルタ様のIoT/M2Mを活用したパートナー企業を含めた統合SCM(サプライチェーンマネジメント)システム構築の事例である。

当社のIoT/M2Mビジネスは、技術コンサルティングの実施、「日本版IoT/M2Mシステム」を構成する電子カルテ、∑軍師などの開発・提供がメインである。また、導入企業はさまざまな規模の製造業となっている。ここで紹介するのは、A社様が構築された同じ失敗を2度と繰り返さない仕組みとそれを実現するシステム構築の事例である。

ウェアラブル端末に具備することを想定したセンシングに対象を絞り、測定データをスマートフォン等の端末に送信する。スマートフォンに低消費電力なBluetooth Smartが標準装備されアプリ開発用のAPIが整備されたため、通信手段はBLEにフォーカスセンシング用に、加速度(3軸)、ジャイロ(3軸)、地磁気(3軸)、気圧の4種類のセンサを搭載。 簡単に体験頂くために、スマートフォン用アプリケーションを公開。ファームウェアやアルゴリズムを開発すれば、IoTシステムを実現可能とした。開発対象としては、次の要素を含むアプリケーションを想定。 －移動・落下、金属探知、高度測定、活動量計、電子コンパス、筋肉強度測定

畜産農家において牛の発情を正確に把握し、人工授精の適期を見極めることで、効率的な繁殖を実現するサービス

機器本体と各種センサ(標準・オプション)の提供。セルラーによるクラウド通信を用い、データの格納ダウンロード、UI・Webアプリ、メール・アラート機能などを提供。 価格はオープンプライス。 北海道から九州まで販売・導入実績あり。 ランニングコストとして、月々の回線、サーバー利用料が必要。

本システムは、IoT製品開発実績のあるラトックシステムが開発し、酒造業界に多くのシステム納入とサポート実績があるハートコンピューターが販売している。タンク1台分の品温センサーを含む基本構成に加えて、タンク台数分の品温センサーを追加し構築するもので、小規模でも手頃な予算で導入が可能。

キッチンに設置できるお洒落でコンパクトな栽培機を提供。栽培機のトレイに溶液を入れ、種子のカプセルを設置し、スマートフォンアプリから野菜の種類をレシピとして選択するだけで栽培が開始される。

当社製空調機器を使用されているお客様のところに監視装置を設置し「エアネットサービスシステム」により当社サーバーに送信し、24時間365日の遠隔監視を行っている。これによって、空調機器の劣化や異常発生を早期に検知。また、長年収集したデータに基づき故障をかなり前から予知可能。 空調の状況を「見える化」し、専用Webページより各種レポートとして提供。「見える化」したのは、電力消費量、系統別設定温度と空調機器の運転状況、部品稼働時間など。ポイントは、お客様の空調機使用のムダ(設定温度・運転時間)を可視化したこと。 気象変化を踏まえた自動省エネ制御の他、季節ごとの設定温度や運転時間を最適化。また、ダイキンエアネットコントロールセンタより遠隔制御することも可能としている。 オフィスビル、病院、介護施設、データセンターなど空調環境が重要なお客様にサービスを展開。最近、力を入れ始めたのは「運用改善提案」。運転データや各種レポートを見ても省エネ方法がわからないお客様が多数おられるので、省エネ運用の代行を開始している。お客様との話合いで空調機器の運転スケジュールや温度を設定し、現場の声を聞いて微調整する取組み。空調機器の運用改善などで16～35%程度空調電気使用量が削減されるなどの取り組み事例が生まれている。

積雪寒冷地域の高速道路では、冬季の円滑な交通の確保は重要な課題である。このため、路面凍結を回避する目的で塩化ナトリウム等を主材料とする凍結防止剤を散布しているが、この塩化ナトリウムによる道路構造物や周辺環境への影響を最小限とするため、必要量以上の散布を行わず散布量を最適化する必要があった。 凍結防止剤散布量の最適化には、路面状況の把握・判別が重要だが、従来は主に人が道路巡回により目視で判断しており、より正確な情報を得るためには、経験豊富な熟練者が必要不可欠な状況となっていた。 タイヤセンシングと機械学習による解析を行うCAISから得られた路面判別データを基に路面状況の的確な判断を実現することによって、凍結防止剤の散布作業の自動制御を実現したものである。