エネルギー分野における IoT エッジ コンピューティングの課題と機会

IoT デバイスの増加により、企業がデジタル化を進める中で処理できる、また処理しなければならないデータの量は数百万倍に増加しました。処理効率を向上させるために、非常に強力な新しいコンピューティング パラダイムが登場しました。エッジ コンピューティングは、機械学習と人工知能アルゴリズムをエッジ、つまりデータのソースとユーザーまたはデバイスに近いノードで処理することにより、集中型クラウド インフラストラクチャの処理を補完します。

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エッジでのデータ計算は、モバイル ネットワーク デバイス上の強力なサーバー、または工場全体のより小規模で分散されたノードで実行できます。いずれにせよ、新たな収益の創出とコストの最適化の大きな機会が生まれます。これらすべては、次の 3 つの基本的な柱に基づいています。

1) 拡張性の向上: ストレージと処理を複数の場所に分散することで、トラフィックの増加やアルゴリズムの改善に必要なインフラストラクチャと容量への投資をより適切に管理できます。

2) データのセキュリティと主権の向上: 元の場所から出ないことで、不正アクセスや盗難のリスクが大幅に軽減されます。

3) より多くのデータ処理とより低い応答遅延: 周波数分析により、数千のデータをほぼ同時に処理できます。調査と回答には、数ミリ秒のオーダーの時間がかかります。これは、バッチ情報のオフライン分析を重視したクラウド環境では考えられない、ほぼリアルタイムのユースケースを意味します。

IDG のレポート「第 4 次産業革命を推進するエッジ コンピューティング ソリューション」では、これら 3 つの柱の重要性が確認されています。エッジ コンピューティングを導入している 802 社の業界リーダーを対象とした調査では、回答者の 30% が主な動機として帯域幅コスト、27% がデータ保護、19% がレイテンシ制約を挙げました。調査対象企業の12%はエネルギー業界に属していた。

エネルギー分野における IoT エッジ コンピューティングの利点

電力発電自体は分散化されています。世界中の大規模な発電所からエネルギーが送電される従来の線形構造から、再生可能エネルギー源、発電と消費を行うプロシューマー、大規模な貯蔵を可能にする新しい要素を組み合わせた、より分散化された分散型モデルを考慮した現代の配電ネットワークへと移行しています。

これらすべては、ネットワーク運用と需要と供給の予測の複雑さが飛躍的に増加したことを意味します。シンプルな IoT センサーやスマート メーターから、発電設備や送電設備の通信インターフェースまで、これらの複雑な構造を理解するためにさまざまなデバイスが導入されており、標準化されたプロトコルを通じてデータを抽出できるようになりました。

IoT エッジ コンピューティングは、特に次の用途に適しています。

• 石油およびガスの配給インフラ: 障害による 1 日のダウンタイムのコストは 2,000 万ドルを超える可能性があり、大規模事業者の場合、年間平均 5 回発生します。 IoTエッジでは、リアルタイムでデータを分析できるため、問題が発生する前に回避したり、問題の原因をより迅速に特定したりすることができます。これらすべては、数か月前にコロニアル・パイプラインで発生した問題を回避するために、高いレベルの安全対策を講じて行われます。
• 変電所: 特に中電圧および低電圧の変電所で、大規模な事業者は数万の変電所を所有しています。この革命の核となる要素はスマート変圧器であり、「接続」に加えて、充電器やバッテリーなどの新しいコンポーネントを接続するさまざまなラインの電力供給をリアルタイムで動的に調整することもできます。 IoT エッジはこれらの調整をリアルタイムで提供し、障害や不要な置き換えを防ぐとともに、バリュー チェーン全体の ROI を向上できる新しいサービスを生成します。
• 消費のハイライト: 2020 年はエネルギーの自家消費にとって前例のない年でした。スペインだけでも596MWが設置されており、2019年より30％増加し、その半分以上が工業企業に設置されています。しかし、これらのインストールを最大限に活用しているユーザーはほとんどいません。 IoT エッジ コンピューティングと、生産や保管の状態を測定できるセンサー、または消費を制御できるスマート アクチュエータ (リレー) を組み合わせることで、エネルギー節約を 2 桁増加できます。

エネルギー分野における IoT エッジ コンピューティングの主な課題は何ですか?

IoT エッジは、大規模な IoT エッジ コンピューティング ノードとして機能できる、小型、低消費電力、低価格のマイクロコンピューターを搭載した最先端のソリューションに対するテクノロジー メーカーの積極的な投資によって推進されています。同様に、これらのノードがネットワーク上で安全な方法でアルゴリズムを実行できるようにするためのオペレーティング システムとソフトウェアも作成されており、多くの場合、Docker などの仮想化ソフトウェア コンテナーにパッケージ化されています。

しかし、産業エネルギー企業にとって、これらの技術を導入することは課題がないわけではありません。

まず、従業員をトレーニングします。

従来は主に自動化エンジニア (OT) で構成され、IT および通信エンジニア (IT) ははるかに少なかった労働力にこれらの新しいテクノロジーを導入すると、必要なスキルのギャップが生じます。このギャップは、いわゆる「PoC（概念実証）」のIoTプロジェクトの数に表れています。 IoT エッジ コンピューティングを実装するための実験室実験を実施するのは比較的簡単です。それでも、数百または数千の分散ノードを持つプロジェクトを実際に展開する場合、市場主導の SLA の必要性は、社内の能力不足のために大きなフラストレーションを生み出す可能性があります。

ガートナーの 2021 年版「エッジ コンピューティングにおけるクール ベンダー」レポートによると、「エッジ コンピューティングが概念実証やモノリシック プロジェクトから反復可能なエンタープライズ アプリケーションへと移行するにつれて、導入を簡素化するベンダーの提供が注目を集めています。IoT エッジの複雑さに独自に対処するソリューションで差別化を図りましょう。」

第二に、産業エネルギー企業の財務および法的構造を調整します。

目標は、多額の投資 (CAPEX) を伴う従来のモデルから、初期投資を抑えたより柔軟なモデルに移行することです。ただし、標準的な IT の OPEX は高くなる可能性があります (SaaS ライセンス、保守コスト、アップグレード サービスを含む)。これは、エネルギー部門が必要なペースで前進できるようにするための文化的な変化、場合によっては規制の変更を意味します。

3 番目ですが、同様に重要な最大の課題は、生成および処理される情報の量が増えるにつれて発生するデータの所有権です。

従来、生産データはオペレーターの所有物です。しかしながら、より分散化された環境とますます複雑化するバリューチェーンでは、データの所有者とそれを利用できる者の境界線が曖昧になっています。

たとえば、IoT エッジ環境でのエネルギー配分のための AI および機械学習アルゴリズムは、ユーザー デバイス (スマート メーター、自家消費、充電器、バッテリー、センサーなど) によって生成されたデータを使用してトレーニングする必要があります。ただし、このデータは製造元の所有物であり、データ保護法に違反するため共有することはできません。

この意味で、これらの問題をさらに分析するためのコンソーシアムを設立するための公的資金によるプロジェクトが必要です。最も良い例は Platoon プロジェクトです。このプロジェクトは、ヨーロッパのエージェント間の情報交換のための IDS リファレンス アーキテクチャに基づいて統合されたデータの開発を通じて、スマート グリッドのソリューションを提案することに重点を置いています。

こうした課題にもかかわらず、IoT エッジ コンピューティングは、膨大な量の情報をリアルタイムで処理し、最終的には運用の安全性と効率性を向上させる能力を通じて、エネルギー業界を変革する可能性を秘めていることは明らかです。これらの課題に適切に対処できる企業は利益を得て、エネルギー業界の変革の最前線に立つことができるでしょう。