IoTの世界的な動向

IoTの世界的な動向
インテル株式会社
郡司茂樹
ソリューションアーキテクト
DAIKIN Applied (米国)
ビル空調設備のモニタリングと制御
適用例: 故障予知
100個のセンサーから来るデータを、まずローカルで処理
さらなる付加価値をオープン・プラットフォームで提供:
• ビル空調設備 → ビル全体の消費電力の40%
• ビル全体の電力需要をピークシフト
COORDINATED
FLEET of RTUs
• 自動化されたデマンドレスポンス
アプリにもデータにも、セキュリティを確保
大規模になっても劣化しない性能
IOTG
DAIKIN様
ソリューション概要
Intel Mashery API Security Gateway with authentication & throttling
Cloud Analytics
Intel Mashery API Service Creation, Mash-up & Workflow Logic
Energy Trend Analytics
Middle Peak
Moon Island
(Blacks Beach)
自動化された
デマンドレスポンス
Daikin-Built Custom Analytics Service
Based on Intel E*TAS data and trend capabilities
IOTG
GE Predix の実現をパートナー企業とともに支援
Key Initiatives
API
• Asset optimization
• Operation optimizations
• 「自ら考える」ことで機械をもっと魅力的に
• モノからのデータを徹底して利活用する最適化
• 知識と企業をつなぐ API
4
IOTG
モノのインターネットを支える Intelのソリューション
Vertical
Solutions
SERVICE CREATION & MANAGEMENT
Developer Resources
THINGS
GATEWAYS
NETWORK
Services
DATACENTER
10101010101
OS Platforms
Silicon
Platforms
IOTG
モノのインターネットへの弊社の取り組み
製造業
交通
医療
エネルギー
監視
スマートビルディング
小売
デバイス
IOTG
パーキンソン病の克服に向けて
課題
Significant challenges in monitoring symptoms,
the progression of the disease, and
the effectiveness of drug therapies.
どのように実現しているか
Michael J. Fox
財団
300 observations
per second from
each patient
Anonymous patient data
is aggregated and
analyzed
Machine learning and
graph analytics to
deliver more accurate
predictive models
http://www.intel.com/content/www/us/en/internet-of-things/customer-stories/saia-trucking-adds-intelligence-with-intel.html
*Other names and brands may be claimed as the property of others
IOTG
モノのインターネット × ビッグデータ
＝人類がかつて経験したことのない価値
500
億台
New devices being added every
day – In 2013, 0.5 Billion “nonpersonal” devices were added
to the network. *
THINGS
x
44 ZB
=
既存システムの 85% はネット
に接続されていない。データは
互いに共有されず、クラウドに
もあげられないまま。
DATA
Sources: AMS Research, Gartner, IDC, McKinsey Global Institute, and various other industry analysts and commentators
Revenue
Growth
Cost
Savings
Margin
Gain
$2.7 to $6.2 trillion of
estimated global economic
impact in 2025*
VALUE
8
IOTG
＋認証基盤
＋リモート管理
＋安心・安全
ネットワーク
インフラ
クラウドを利用した
解析とAPIサービス
¹ Source: BI Intelligence Investments
² Source: Telecom Network API’s: 2012 to 2016, research Report, 2012
機械学習と Web API 管理
シンプル化と自動化により、
顧客、パートナー、開発者のデータ利用を加速
IOTG
インテル® IoT プラットフォームの構成図
I/O
TCP/IP
Data Transport
Broker
Persistence &
Concurrency
Data Ingestion &
Processing
Query
Data as a
Service (DaaS)
Sensor
MCU
Sensor
I/O
Actuator
U
P
A
L
Storage
Gateway
MCU
Sensor
Actuator
U
I/O P
A
L
MQTT,
HTTPS,
CoAP, REST,
XMPP, DDS,
etc.
Metadata
Catalogue
Load
Balancer
TCP/IP
Compute
TCP/IP
Gateway
Services
Orchestration
API Library & API Mgmt
Sensor
WiFi + LP WiFi
Bluetooth + BTLE
2G/3G/4G/LTE (GPRS)
ZigBee
Zwave
6LoWPAN
WiHART
RFID
Satellite
Ethernet
Security & Edge
Management Systems
Device Attestation
Device Attestation
Analytics
MCU & Gateway: Identity Protection + Secure Boot
UPAL
= Protocol Abstraction Layer
Cloud Management System (Monitoring, Auto-scaling, Logging, Eventing)
Rev 2.1
The Intel® IoT Platform is an end-to-end reference model and family of products from Intel and the industry
that provides a foundation for seamlessly and securely connecting devices, delivering trusted data to the
cloud, and delivering value through analytics.
IOTG
10
これからのスマート社会を考える … パーキングを例
都市部の渋滞を低減できないか
駐車監視にかかるコストを下げたい
空気をもっときれいにしたい
新たなビジネスニーズを創出
道路をもっと安心・安全に
公共交通網と連携させたら…
11
IOTG
Control Centre
Integration of off-street
parking availability
Modular set-up of
infrastructure based
detection
Interfaces to payment
systems
Parking Guidance
Communication with
travelers and enforcement
personnel
Payment & Pricing
Identification of vehicle-based
information, e.g. parking
licences and car size
Enforcement
12
IOTG
事例: カーナビを賢くして、市内の交通量を削減
近くて便利な駐車スペースをカーナビが案内。
以下の情報を使う
 車をとめたい位置
 社会的な立場 ( 住人, 障害者, 医師 .. )
 車のタイプや大きさ
駐車までの時間を短縮
 パーキングスペースを探しまわるために不必要
な運転をしなくてよくなる → 渋滞の低減効果も
期待
 燃料消費、大気汚染も少なくする
公共交通機関など、ほかの移動手段も提案
する
13
IOTG
事例: 小売業がパーキングをスポンサーしたら。
街のお店が、空いている駐車場を宣伝でき
たら？
 客を呼び寄せ、できるだけ長く滞在してもらう
客にもメリットを提供（クーポンなど）
 30分間の無料パーキングチケット
街の管理者（行政、ショッピングモールを経
営する会社等）にとっては新しい収入源に
 パーキングと関連サービスをビジネス化して
小売業に提供
14
IOTG
事例: パーキングの清算を自動化
For the driver’s convenience parking
charges are automatically calculated and
charged on vacating the parking space.
 Per minute parking tolls can be applied
 Avoids worry about overstaying
Connect to existing payment
infrastructure
Reduces parking charge violations
 Minimizing city authority cost in checking
vehicle status
 Reduces loss of revenue through nonpayment of parking charges
Reduced overhead of managing cash
from parking meters.
15
IOTG
事例: 違反を検知して、より安全に。
Safety Zone Violations
Permit and Regulatory Violations
 Identifies if unauthorized vehicles are parked
in dangerous locations
 Detects vehicles without necessary permits
parked in reserved zones
 Real time monitoring enables timely
resolution
 Monitors parking regulations, eg. Time of
day, maximum duration etc.
Examples of safety zones
Examples of priority zones
16
IOTG
事例: 統計情報を利用してパーキングをスマート化
Analysis of historic parking information
 For example, occupancy, user category,
revenues
Influence behaviour
 Optimal price setting and regulations for a
given target based on information from
parking analysis and statistics
Aid to Planning
 Comprehensive parking statistics will
support spatial accessibility analysis
 Intelligent parking data supporting
introduction of and changes in parking
control
17
IOTG
飛躍的な発展が期待される解析技術の今後
技術の発展
• 音声認識・画像認識
音声入力、個のマーケティング、診断
• 行動予測・感情理解
防犯、監視
• 自立的な行動計画
(限定的な社会進出)
農業自動化、ロボット、
物流のラストワンマイル
• 環境認識の大幅向上
(本格的な社会進出)
自動運転、
家事、介護
• 言語理解
自動翻訳、海外向けECサイト
• 大規模知識理解
教育、秘書、ホワイトカラー支援
…and Intel can help you get there.
IOTG
まとめ
• IoT は新しいビジネスを創生 (機会創出、新ビジネスモデル、効率の改善)
• 安心・安全と互換性・接続性、いかに確保するかが共通の懸念
• インテルは IoTの Reference Model を提案しています
• 処理能力と解析能力を、末端、データセンター、クラウドにバランスよく配置
• Web API管理を行って、IoTシステムにSaaS型の付加価値をつけましょう
• 弊社の豊富なODM/OEM、そしてSIパートナー各社のご協力を得て、
インテルはこのReference Modelを市場に出していきます
IOTG
法務情報
本資料に記載されているすべての製品、コンピューター・システム、日付、および数値は、現在の予想に基づくものであり、予告なく変更されることがあります。
インテル・プロセッサー・ナンバーはパフォーマンスの指標ではありません。プロセッサー・ナンバーは同一プロセッサー・ファミリー内の製品の機能を区別します。
異なるプロセッサー・ファミリー間の機能の区別には用いません。詳細については、http://www.intel.co.jp/jp/products/processor_number/ を参照してく
ださい。
インテル® プロセッサー、チップセット、およびデスクトップ・ボードには、エラッタと呼ばれる設計上の不具合が含まれている可能性があり、公表されている仕様
とは異なる動作をする場合があります。現在確認済みのエラッタについては、インテルまでお問い合わせください。
インテル® バーチャライゼーション・テクノロジーを利用するには、同テクノロジーに対応したインテル® プロセッサー、BIOS、および仮想マシンモニター (VMM)
を搭載したコンピューター・システムが必要です。機能性、性能もしくはその他のバーチャライゼーション・テクノロジーの特長は、ご使用のハードウェアやソフト
ウェアの構成によって異なります。ご利用になる OS によっては、ソフトウェア・アプリケーションとの互換性がない場合があります。各 PC メーカーにお問い合わせ
ください。詳細については、http://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/virtualization/virtualization-technology/hardware-assist-virtualizationtechnology.html を参照してください。
すべての条件下で絶対的なセキュリティーを提供できるコンピューター・システムはありません。インテル® トラステッド・エグゼキューション・テクノロジー (イン
テル® TXT) を利用するには、インテル® バーチャライゼーション・テクノロジー、インテル® TXT に対応したプロセッサー、チップセット、BIOS、Authenticated
Code モジュール、インテル® TXT に対応した Measured Launched Environment (MLE) を搭載するコンピューター・システムが必要です。さらに、インテル®
TXTを利用するには、システムが TPM v1.s を搭載している必要があります。詳細については、http://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/datasecurity/security-overview-general-technology.html を参照してください。
インテル® ターボ・ブースト・テクノロジーに対応したシステムが必要です。インテル® ターボ・ブースト・テクノロジーおよびインテル® ターボ・ブースト・テクノロ
ジー 2.0 は、一部のインテル® プロセッサーでのみ利用可能です。各 PC メーカーにお問い合わせください。実際の性能はハードウェア、ソフトウェア、システム構
成によって異なります。詳細については、http://www.intel.co.jp/jp/technology/turboboost/ を参照してください。
インテル® AES New Instructions (インテル® AES-NI) を利用するには、インテル® AES-NI に対応したプロセッサーを搭載したコンピューター・システム、および
命令を正しい手順で実行する他社製ソフトウェアが必要ですインテル® AES-NI は、一部のインテル® プロセッサーで利用できます。提供状況については、各 PC
メーカーなどにお問い合わせください。詳細については、http://software.intel.com/en-us/articles/intel-advanced-encryption-standard-instructionsaes-ni/ (英語) を参照してください。
Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside ロゴ、Xeon、Xeon Inside、Intel Xeon Phi は、アメリカ合衆国および / またはその他の国における Intel Corporation の
商標です。
© 2012, Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。
20
IOTG
Intel Confidential — Do Not Forward
21

Download Report