鉄道業界がIoTエッジコンピューティングを活用する方法

鉄道業界は、デジタル化に関して最も複雑な業界の 1 つです。技術的な観点から見ると、既存のシステムを現代のデジタル アーキテクチャに統合することを困難にする多くの障害があります。これはデジタル化のレベルが低い理由かもしれません。 IoT エッジ コンピューティングは、鉄道が直面している多くの課題に対処できます。

ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、運輸業界はデジタル成熟度の終焉を迎えており、特に鉄道部門はデジタル化の低さに大きく貢献しているという。これは、規制が非常に厳しいというだけでなく、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際に技術的に多くの課題が生じるためです。

鉄道 IoT ビッグデータの 5 つの V

IEEE（米国電気電子学会）の専門家グループが2020年に執筆した記事では、鉄道分野におけるビッグデータの統合に関する主な技術的課題が特定されています。これを行う方法は、いわゆる「5V」に分類することです。

• 多様性:鉄道部門は、サプライヤーとテクノロジー環境が極めて細分化されています。 1 台の列車には何百もの異なるシステムが搭載されていますが、その多くは耐用年数が長く、技術の転換率が低いために時代遅れになりつつあります。
• データ量:毎日最大 TB のデータが生成されますが、これは従来のハードウェアやソフトウェアでは対応できません。
• 速度:大量のデータを処理する必要があるだけでなく、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ほど高速である必要があります。
• 正確性:鉄道業務は極めて重要なため、高度なデータ処理の正確性と信頼性を確保することが最も重要です。
• 価値:ほとんどのシステムは価値が高いと考えられており、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何ですか?

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 テクノロジーを組み合わせたもので、産業環境でよく使用されます。デジタル化技術としての産業用 IoT (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。

産業用 IoT では複数のソースからデータを取得できる一方、エッジ コンピューティングでは大量の分散データをサイバー セキュリティが確保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、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メリット

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メリットを示す 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、物理システム内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イノベーションの 1 つでもあります。製造から保守、アフターサービスまで、製品バリューチェーンを最適化するには、こうしたデジタルインスタンスが必要です。遠隔診断や監視に使用できるため、人件費や旅費を大幅に節約できます。

また、履歴データ、人間の経験、機械学習、シミュレーションを組み合わせて、イベントの発生確率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の改善に役立ちます。 McKinsey は、AI を使用している企業の 51% が運用コストを 20% 以上削減したと推定しています。供給拠点をどこに設置するか、オーバーホールをどのようにいつ計画するか、どのような資材を使用するかなどの決定は、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、低レイテンシを確保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、モーターの故障検出用の振動 IoT センサーには、1kHz (1 秒あたり 1,000 データ ポイント) という低速でデータを処理するアルゴリズムが必要です。これを、あらゆるトランスポートの通常のカバレッジの問題と組み合わせると、エッジ コンピューティングはこれらのユース ケースに最も適したテクノロジになります。

2. 障害物検知

鉄道輸送の安全性は、常に鉄道事業者が直面するもう一つの大きな課題です。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輸送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。自動障害物検知システムは、緊急対応能力を向上させ、歩行者や通行人の安全性を高めます。

Shift2Rail の使命は、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手段にするためのデジタル機能を定義し、提供することです。同組織は、このテーマの研究にワーキンググループとプロジェクト全体を割り当てている。障害物の検出は、高い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実現できます。

3. ソフトウェアとファームウェアのアップグレード

車載システムはますますインテリジェント化、ソフトウェア指向化しています。これらのシステムの要件は時間の経過とともに変化するため、これらのシステムの使用を最適化するには多くの反復が必要になるのが一般的です。さらに、セキュリティ侵害により IT システムが時代遅れになる可能性もあります。そのため、ソフトウェア構成とファームウェアの更新を実行することがますます重要になっています。

機器更新のための統一されたシステムと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 などのメーカーはすでに Edge 上にコンテナ化されたアプリケーション アーキテクチャを導入しており、Edge デバイスのライフサイクルを自動化し、オンデマンドで新しいバージョンを導入することで、手動プロセスを削減しています。

4.列車運行の安全性の向上

列車運行の安全性と安定性を確保するためには、速度や荷重などの列車パラメータをリアルタイムで監視することが重要です。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することで、車輪によって生じる軌道の高周波振動に関する情報を収集できます。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の速度とステータスを計算できます。香港大学の科学者たちは、24時間連続監視が実現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。速度誤差が 0.2 km/h 未満と非常に優れており、線路や列車上で占めるスペースも非常に小さいため、従来のシステムよりもコストを抑えられます。

5. 健康とコンプライアンスの向上

COVID-19 により、多くの業界が突然優先順位を変更し、健康と社会的距離に関する問題にもっと効果的に対処することを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、マスク着用の遵守、駅や電車内での社会的距離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し、自動清掃システムをそのエリアの消毒に誘導することもできます。

IoTが鉄道に与える大きな影響

鉄道業界は、デジタル化の点で最も複雑な産業環境の 1 つであることは間違いありません。エッジ コンピューティングにより、旅行者の安全性が向上し、潜在的な障害物を検出し、予測メンテナンスを強化できます。 5V では鉄道業界にビッグデータを統合することがより困難になりますが、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 セキュリティが確保されたスケーラブルな方法で分析できるようになります。