IoTを定義してみます – その2


前回の記事の結論はいささかふざけすぎました。

IoTはどこでもドア

は、ちょっと無いと思います。

本記事では一般的なIoTの定義
「色んなデータをとってダッシュボード化すること」
を掘り下げてみます。

IoT化の苦労

前回は、良く見かけるIoTの構成をご紹介しました。

この構成を構築することで、以下①~④までの準備ができます。

①設備からデータを吸い上げる
②データを溜め込む
③データの分析や加工を行う
④グラフ化する

①と②は結構苦労します。
ツールが充実してきたとはいえ、まだまだ複雑な設定が必要です。
まぁ、プログラムを一つずつ組むよりはマシという程度です。

③データの分析は特殊な能力が必要になります。
僕も持ち合わせていません。
いわゆるデータサイエンスと呼ばれるジャンルですが
簡単に言えば「大量のデータを見て傾向や対策を明らかにする」分野です。

実現するには統計、数学的な知識は必須です。
また、データベースの知識やR言語、簡単なプログラムの知識も必要ですし
機械学習など新しい技術の知識も必要になってきます。
そんな人はいません。

④は、昨今様々なツールが存在します。
BIツールはかなりブラシュアップされてきました。
結構使いやすいものもあります。

ただ、これもツールの選択を誤るとたちまち地獄行き。
結局、エクセルの方が便利だったりします。
ツールを宣伝をする気はないので、キーワードだけお伝えしておきます。

モダンBIとトラディショナルBI

くれぐれも自己責任でお願いいたします。

苦労の末、ようやくたどり着いたダッシュボード化(グラフ化)ですが
大事なのは何をダッシュボード化するかです。
中々、この答えを持つ人はいません。
何故なら③のスキルが不足しているからです。

何が見えれば役に立つのか

この答えを持たない人は、
IoTの大海原で大量のデータに飲み込まれて遭難します。

つながらないIoT

世間は設備情報やセンサーデータを
データベースに上げればつながると思っている様ですが
果たしてそうなのでしょうか。

上図の製品は型番とシリアルナンバーの2種類の番号を持ちます。

例えば原価を知りたい場合、
型番/シリアル番号毎の2パターンが考えられます。

型番毎までは案外いけるのですが、
シリアル番号毎にたどり着くのは至難の業です。

工程A、B、Cでデータを登録する際に
シリアルナンバーも同時に登録すれば後で追う事ができます。
しかし、その登録のひと手間が中々に難しいのです。
いちいち入力しなければなりませんし、
設備やセンサーに入力する機構があるとも限りません。
シリアル番号が入力のタイミングで存在しているかもわかりません。

苦労して溜めたデータも設備や工程を跨ぐとつながらず
タイムスタンプなどで推測が必要になるのですが
これまでに無い大量のデータが相手ですので何とも大変です。
結局「設備単体の時系列の電力量を出して終わり」という事態に陥ります。

実は設備の中からデータベースにデータを移動しただけ。
これが日本式IoTだったりします。

まとめ

本記事では、IoTが中々うまくいかない理由を以下としました。

1.データサイエンスのスペシャリストが不在
2.データベースに上げたデータ同士がつながらない

みんなで一斉に簡単にできるセンサーを取り付けてデータベースに上げて溜めたデータを前に途方に暮れる。
結構多くの人が、ひと昔前の僕と同じ状況になっているのでちょっと笑えます。

ブレイクスルーできたら、きっとボロ儲けですよ。
知らんけど。

おわり


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