IoTサービス導入事例
畜産システム
リアルタイムで豚舎内の環境データを収集・分析することができ、動物の健康管理や生産性の向上、環境汚染の防止に寄与します。
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AIとデータ分析の活用
● 異常検知と予測分析
AIを活用したデータ分析により、環境データから異常を早期に検出し、豚の健康問題や設備の故障を未然に防ぐことができます。また、長期的なデータ分析によって、季節や外部要因に応じた環境管理の最適化が期待されます。
● 活動量分析
豚の活動量をモニタリングし、異常な動きを検出することで、病気やストレスの兆候を早期に発見できるようになります。
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クラウドとデータ統合
● データの一元管理と可視化
クラウドプラットフォームを利用して、各種センサーから得られたデータを一元管理し、リアルタイムで可視化するシステムがますます普及しています。これにより、遠隔地からでも複数の養豚場を監視・管理することが可能になります。
● 他システムとの統合
環境監視データを飼料管理システムや健康管理システムと統合し、総合的な管理を行うことで、より効率的な養豚場運営が可能になります。
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持続可能性と省エネルギー
● エネルギー効率の向上
センサーやデバイスの省エネルギー化と、養豚場全体のエネルギー管理システムの導入により、環境負荷を減らし、持続可能な畜産業を実現します。
● 環境保護技術の導入
排出されるアンモニアやCO2の管理を強化し、環境に優しい畜産業を推進するための技術が求められています。
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常時録画とモニタリング
● 24時間監視システム
養豚場全体を24時間体制でモニタリングするシステムが導入され、異常が発生した際には即座に通知が送られるような仕組みが強化されます。
● 映像分析
映像データをAIが分析し、豚の行動や環境の変化をリアルタイムで監視・解析する技術の発展が期待されています。
露点監視システム
世界最大10トンレタス生産できる完全人工光学の自動化植物工場のデ一タ収集を行うIoTシステム
Service
● センサ·機器提供
● センサ·広域ネットフ一ク設計
● KasoloTPlatform提供
● デ一タ収集·蓄積
● デ一タ可視化
● 他システムデ一タ連携
● 運用サポ-ト
結露アラートの考え方
● 室内の温度と湿度を計測し、独自のアルゴリズムを使用して露点温度を計算する。
● 結露しやすい天井あるいは壁に温度センサーを設置し、計測した温度が露点温度に近い場合、結露アラートを送信する。
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データ収集と分析
● データ収集
露点センサーからのデータを継続的に収集し、クラウドに保存。温度、湿度、露点などの環境データを一元的に管理し
ます。
● データ分析
AI や機械学習を活用して、環境データのトレンド分析を行い、予測モデルを構築。これにより、潜在的な品質リスクを
事前に察知し、予防策を講じることができます。
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RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の導入
● 目 的
RPA を活用して、手作業や繰り返し作業を自動化。例えば、温湿度データの分析結果に基づく報告書作成や、異常時の
アラート発行、メンテナンスのスケジュール管理などが挙げられます。
● 期待効果
作業効率の向上、人的ミスの削減、迅速な意思決定の支援が期待されます。
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他の製造プロセスデータとの連携
● データ統合
露点センサーのデータを他の製造プロセスデータと統合し、 Aiotica で一元管理。これにより、全体の製造プロセスの
可視化と最適化を目指します。
● 連携拡張
今後、他のセンサー（温度、湿度、CO2、VOC など）や機器も追加して、さらに精度の高い環境管理を実現。
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冷蔵庫および冷凍庫の温度管理
● リアルタイム温度監視
冷蔵庫や冷凍庫に温度センサーを設置し、リアルタイムで温度を監視。異常が検知された場合には、即座にアラートが
発信され、迅速な対応が可能になります。
● データ分析
温度データを長期的に蓄積し、冷蔵庫や冷凍庫の効率性を分析。冷却機能の劣化や保守が必要な時期を予測し、計画的
なメンテナンスを実施します。
● エネルギー管理
温度管理システムと連動させて、エネルギー使用量を最適化。エネルギーコストの削減と環境負荷の低減を図ります。
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物流管理の DX
● トレーサビリティ
IoT 技術を活用し、物流段階でのトレーサビリティを強化。製品がどのタイミングで、どの経路を通って顧客に届くか
を詳細に追跡可能にします。これにより、万が一のリコールや品質クレーム時にも迅速に対応ができます。
● 環境モニタリング
物流車両にも温度や湿度センサーを搭載し、輸送中の環境管理を徹底。特に水産物は温度変動に敏感なため、適切な環
境での輸送が品質を保つために重要です。
● 予測型メンテナンス
輸送車両や冷蔵倉庫の設備についても、センサーを用いた予測型メンテナンスを導入。これにより、物流機器の故障リ
スクを最小限に抑えます。
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DX の最終目標
● 品質向上
DX 化により製品の品質を安定させることが可能となり、ブランド価値の向上に繋がります。
● 効率化
生産性の向上とコスト削減が図られ、競争力が強化されます。
● 持続可能性
資源の効率的な利用や、廃棄物削減にも寄与します。
植物工場IoTシステム
世界最大10トンレタス生産できる完全人工光学の自動化植物工場のデ一タ収集を行うIoTシステム
Service
● センサ·機器提供
● センサ·広域ネットフ一ク設計
● KasoloTPlatform提供
● デ一タ収集·蓄積
● デ一タ可視化
● 他システムデ一タ連携
● 運用サポ-ト
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データ駆動型の栽培最適化
● AI や機械学習を利用して、収集されたデータを分析し、より精密な栽培管理を行うことが可能になります。これに
より、収穫量や品質の向上が期待されます。
● 植物の写真データを AI で解析し、より詳細な成長予測や病害虫の診断が可能となります。これにより、栽培の自動
化と精密化がさらに進展するでしょう。
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自動化とロボット技術の進展
データに基づいてロボットが自動的に作業を行うようなシステムが発展すると、労働力の削減や効率化が進むでしょ
う。
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環境負荷の低減
エネルギーや水の使用データを活用して、よりエコフレンドリーな運営が可能となり、持続可能な農業の実現が期待
されます。
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リスク管理の向上
病害虫の発生や環境異常に対するリスクを、リアルタイムのデータ監視により早期に察知し、対策を講じることがで
きます。
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マーケットの需要予測
栽培データと市場データを結びつけ、需要に応じた栽培計画を立てることで、販売戦略や在庫管理の精度が向上しま
す。
AIカメラなどを活用した市民バスの乗降調査
デ一タの収集を行うIoTシステム
Service
● センサ·機器提供
● センサ·広域ネットフ一ク設計
● KasoloTPlatform提供
● デ一タ収集·蓄積
● デ一タ可視化
● 他システムデ一タ連携
● 運用サポ-ト
バスロケサービスのシステム構成
センサーによる需要の把握
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リアルタイムデータの収集によるコスト削減
IoT センサーを活用して、リアルタイムで乗降データを自動収集することで、混雑状況や乗車パターンを即座に把握
可能となります。これにより、運行効率を最適化し、過剰な運行の削減が実現され、無駄なコストが抑えられます。
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運行効率の向上による経費削減
リアルタイムデータに基づいて、運行ルートやスケジュールを最適化することで、無駄な運行を減らし、燃料費や人件費の削減に繋がります。これにより、運営コストの大幅な削減が期待できます。
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長期データ収集による戦略的なコスト削減
削減
IoT技術を導入することで、長期間にわたりデータを自動的に収集・蓄積できるため、乗客の行動パターンを基にした需要予測が可能となります。これにより、無駄な投資を避け、計画的な運行と資源の効率的な配分が実現します。
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正確なデータ収集による運営の効率化
効率化
人手によるデータ収集とは異なり、IoTセンサーの導入によりヒューマンエラーを防ぎ、より正確かつ一貫性のあるデータが得られます。これにより、運行計画の精度が向上し、無駄なコストが削減されます。
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乗客サービスの向上による収益増
リアルタイムで混雑情報やバス到着予測を提供することで、乗客の満足度が向上し、利用率が上がることが期待されます。利用者数の増加により、収益の向上が見込まれ、赤字の削減に貢献します。
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乗客サービスの向上による収益増
リアルタイムで混雑情報やバス到着予測を提供することで、乗客の満足度が向上し、利用率が上がることが期待されます。利用者数の増加により、収益の向上が見込まれ、赤字の削減に貢献します。
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柔軟な運行管理によるコスト効率の改善
乗降状況や交通状況に応じて、運行ルートや本数をリアルタイムで調整することで、無駄な運行を削減し、効率的な運行が実現します。これにより、運行コストの大幅な削減が可能です。
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持続可能な都市交通の実現によるコスト削減
効率的な運行管理により、燃料消費と二酸化炭素排出量を削減し、環境負荷を軽減することで、長期的な運営コストの削減に繋がります。
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データを活用した将来的なコスト効率の最適化
収集したデータを分析することで、新たなルート開設やバス本数の調整、利用者の需要に応じた新サービスの提供など、柔軟な経営戦略を実施できます。これにより、持続的なコスト効率の向上が可能となります。