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鉄道業界は、デジタル化の点で最も複雑な業界の 1 つです。 技術的な観点からは、既存のシステムを最新のデジタル アーキテクチャに統合することを困難にする多くのハードルがあります。 これは、デジタル化のレベルが低いことを説明できます。 IoT エッジ コンピューティングは、鉄道が直面する多くの課題を解決できます。
Harvard Business Review の調査によると、運輸業界はデジタル成熟度の最終段階にあり、特に鉄道部門はこの低レベルのデジタル化に大きく貢献しています。 非常に厳しく規制されているだけでなく、技術的にも、レガシー システム インフラストラクチャを最新のデジタル アーキテクチャに統合するために多くの課題に直面しているからです。последовательный модуль
鉄道 IoT ビッグデータの 5 つの V
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 2020 の専門家グループによって書かれた記事で、彼らは鉄道部門でビッグデータを統合する際の主な技術的課題を特定しました。 彼らがこれを行う方法は、「5V」と呼ばれるものに分類することです。
多様性: 鉄道部門は、非常に細分化されたサプライヤーと技術環境です。 1 つの列車には何百もの異なるシステムがあり、その多くは寿命が長く、技術の回転率が低いために時代遅れになっています。
データ量 (Volume): 毎日、最大 TB のデータ量があり、これは従来のハードウェアおよびソフトウェアでは処理できません。
速度: 処理するデータが大量にあるだけでなく、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの処理と見なされるには高速である必要があります。
正確性: 鉄道運行の重要な性質のため、高度なデータ処理の精度と信頼性を確保することが重要です。
価値: ほとんどのシステムは価値が高いと見なされ、地理的に分散しています。
エッジ コンピューティングとは
IoT エッジ コンピューティングは、IoT とエッジ コンピューティング テクノロジの組み合わせであり、産業環境でよく使用されます。 デジタル技術としての産業用モノのインターネット (IIoT) とエッジ コンピューティングの利点を分析すると、それが上記の課題のほとんどに対する答えであることがわかります。
インダストリアル IoT では、複数のソースからデータを取得できます。一方、エッジ コンピューティングでは、分散された大量のデータをサイバー セキュリティで保護されたスケーラブルな方法でリアルタイムに分析できるため、多数のベンダー、テクノロジ、およびプロトコルのフィールド デバイスを統合できます。
鉄道とその先: IoT エッジ コンピューティングの利点
鉄道やその他の主要産業における IoT エッジ コンピューティングの潜在的な利点を説明する 5 つのユース ケースを見てみましょう。
1. デジタルツインと予知保全
デジタル ツインまたはデジタル ツイン インスタンスを使用すると、物理システムのすべての動作部分をデジタルで表現できます。 これらはインダストリー 4.0 の先駆的なイノベーションの 1 つですが、ビジネスの観点から最も収益性の高いものの 1 つでもあります。 製造から保守、アフターサービスまでの製品バリュー チェーンを最適化するには、これらのデジタル事例が必要です。 リモート診断とモニタリングに使用できるため、人件費と出張費を大幅に節約できます。
また、過去のデータ、人間の経験、機械学習、シミュレーションを組み合わせて、イベントの可能性を自動的に予測することもできます。これらはすべて予測を改善します。 マッキンゼーは、AI を使用している企業の 51% で運用コストが 20% 以上削減されたと推定しています。 供給基地をどこに設置するか、大規模なオーバーホールを計画する方法と時期、使用する材料に基づく決定は、運用コストに直接影響します。 同様に、リアルタイムのデジタル ツイン操作では、低レイテンシを維持しながら大量のデータを処理する必要があります。
たとえば、モーターの故障を検出するための振動 IoT センサーには、データを最低 1kHz (1 秒あたり 1000 データ) で処理するアルゴリズムが必要です。 これは、あらゆるトランスポートの一般的なカバレッジの問題と相まって、エッジ コンピューティングをこれらのユース ケースに最適なテクノロジにします。
2. 障害物検知
鉄道輸送の安全性は、歴史的に鉄道事業者にとってもう 1 つの大きな課題でした。 悪天候や人為的ミスにより視界が悪い状況では、コンピューター ビジョンは、よりスマートで自動化された交通のための最も興味深いソリューションの 1 つになります。 自動障害物検出システムは、緊急対応能力を向上させ、歩行者または歩行者の安全を向上させるのに役立ちます。
Shift2Rail 組織の使命は、デジタル機能を定義して提供し、ヨーロッパの鉄道輸送をより顧客中心で持続可能な輸送モードにすることです。 この組織は、ワーキング グループとプロジェクト全体をこのトピックに専念させています。 障害物検出は、高度な計算処理能力を必要とする重要なタスクであり、エッジ コンピューティング アーキテクチャによってのみ達成できます。ЗИГБИ-модуль
3. ソフトウェアとファームウェアのアップグレード
車両システムはよりスマートになり、ソフトウェア指向になっています。 これらのシステムのニーズは時間の経過とともに変化し、多くの反復によってこれらのシステムの使用を最適化できるのが一般的です。 さらに、IT システムは、セキュリティ侵害により時代遅れになる可能性があります。 これが、ソフトウェア構成とファームウェアで更新を実行することがますます重要になっている理由です。
統一されたシステムと、デバイス更新のための統一されたリモート プロセスにより、コストを節約できます。 実際、Alstom のようなメーカーは、コンテナ化されたアプリケーション アーキテクチャを Edge に展開しています。これにより、Edge デバイスのライフサイクルを自動化し、必要に応じて新しいバージョンを展開することで、手動プロセスを減らすことができます。
4. 列車運行の安全性向上
列車運行の安全性と安定性を確保するためには、列車の速度や負荷などのパラメータをリアルタイムで監視することが非常に重要です。 この意味で、IoT センサーと高い計算能力の組み合わせは最適なソリューションです。
小型センサーを使用して、車輪によって引き起こされる高周波軌道振動に関する情報を収集することができます。 エッジ コンピューティングを通じて、現在のローリング リスク関連パラメーターの速度とステータスを計算できます。 香港大学の科学者は、24 時間連続監視が実行可能なエッジ コンピューティング アーキテクチャであることを実証しました。 従来のシステムよりも管理しやすいコストで、0.2 km/h 未満の速度誤差で印象的に機能し、線路や列車のスペースをほとんど占有しません。
5. 健康とコンプライアンスの向上
COVID-19 により、多くの業界が健康と社会的距離に関連する問題により効果的に対処するために優先順位を変更することを突然余儀なくされたことは間違いありません。
IoT エッジ コンピューティングを使用すると、空気の質、フェイス マスクの使用の遵守、駅や電車でのソーシャル ディスタンスなどの要素をリアルタイムで監視できます。 より高度なアルゴリズムを使用すると、より徹底した清掃が必要なエリアを特定でき、自動清掃システムにエリアの消毒を指示することもできます。
IoTが鉄道に与える大きな影響
間違いなく、鉄道業界はデジタル化の点で最も複雑な産業環境の 1 つです。 エッジ コンピューティングは、旅行者の安全性を向上させ、潜在的な障害物を検出し、予知保全を強化します。 5V はビッグデータを鉄道業界に統合することをより困難にしますが、エッジ コンピューティングは、これらの技術的課題を克服するためのソリューションとなり、大量のデータをリアルタイムでサイバー セキュアかつスケーラブルに分析できるようになります。