図1　Flowserve社がデモしたIIoTシステム　工業プラントの配管や�]��ポンプなどにIoTデバイスを設��し�n働�X��をチェックする

予兆を�瑤�IIoT
IIoTの�Z型的な応��の�kつとして、石��化学プラントや����発電所などにおける予兆メンテナンスがある。これまでのように予期しなければダウンタイム(故障・�T理時間)が��きた時の��失は�jきく、2015�Qに�盜颪�200億ドルもの��失を�dいたという。IoTを使ってモニターするだけではなくフィードバックも�_要で、�n働時間を可�Δ文造��Pばしていく。

最も�Z型的な例として、ポンプやバルブ、シール、��圧などの����やシステムを供給するFlowserve社は、NIとPTC、Hewlett-Packard Enterprise社と共同で、IIoTシステムを構築した。顧客のプラントの配管やポンプの�ZくにIoTデバイスを�Dり��け、�a度や圧��、流量、振動、パワーなどを���Rしデータを解析する。データ量は2.5MB/秒で�Dり込むという(図2)。データ解析にはPTC社のソフトウエアプラットフォームThingWorxを�W(w┌ng)��しマシンラーニングよる解析を�`指す。HPEはエッジコンピュータEdgeline 4000あるいは1000を提供する。コンピュータは64コアのXeonプロセッサシステムからなるハイエンドのコンピュータシステムである。

図2　Flowserve、NI、PTC、HPEのコラボによるIIoTシステム　出�Z：National Instruments

NIの設��テストツールLabVIEWでシミュレーションを行い、ハードウエアシャーシCompactRIOを使ってこれらのデータを���Rする。センサからのデータをモニターし、予め設定しているしきい値と比較し����する。��容�J囲内だとグリーンランプが点�iする。しかし��容�J囲からﾍ脱するとアラームが鳴る。今�v開発したシステムではAR（拡張現実）�\術も組み入れた。スマートフォンやタブレットでフローシステムの映�気魃任靴覆�ら2次元バーコードを読み�Dると、最新のゲームソフト「ポケモンGo」のようにポケモンに相当するIoTデバイス�霾�がグラフィックスで表��され(図3の黄色い帯の�霾�)、�a度や流量などの数値をセンサごとに��す。

図3　システム内のセンサのデータをARで表��　図1のモータ�屬砲△�2次元コードを読み�Dると、スマホやタブレット�屬縫札鵐��霾�（黄色の帯�Xデータ）が浮かび�屬�る。その画�汽如璽燭�PCに転送したもの。

アラームが鳴るとポンプを�Vめ、内�陲鬟船Д奪�し����を下す�lだが、今�vセンサ(IoTデバイス)の�Zくを調べると、アラームを出したセンサの50%は日常的な��らぎであって異常ではなかったという。このため、次のシステムソリューションにはNIのCompactRIOを�H数�{加しAIのマシンラーニングを使って、センサデータのパターンを認識できるようにし、さらに故障するまでの残りの�n働時間を予�Rできるように�eっていきたい、とFlowserve社R&D担当VPのEric van Gemeren��は述べている。

128本のマッシブMIMO
��5世代の携帯通信システム（5G）では、データレートが最�j10Gbps以�屬箸海譴泙埜�ファイバで実現していたスピードを、ワイヤレスの携帯通信で実現しようとしている。これだけ�]いとARは�~単にできるはずとNIのRF and Communicationsマーケティング担当ディレクタのJames Kimery��は言う。しかも応答は�]く、����はわずか1ms以下というほぼリアルタイムでなされる。そのための�\術的課��は�~単ではない。マッシブMIMO（Multiple Input Multiple Output）やミリ�S、ビームトラッキングなど新しい�\術の導入なしでは実現できない。

LabVIEWを使ってコンセプト試作��をテストするために、SDR（ソフトウエア無線）�\術を使ってさまざまなモデム��(sh┫)式に�官�できるようにしようとした。そこで、NIはSDR専門メーカーのEttus Researchを�A収した。Ettus社はSDR����USRPファミリーを揃え、ムーアの法�Г凡pって微細化した半導��を使って����の����からモジュールにまで小型化を図ったという。

5Gの実�xにはマッシブMIMOを使うが、さまざまな変調��(sh┫)式にはSDRで�官�したマッシブMIMO����を試作したのが、スウェーデンのLund�j学と英国のBristol�j学のチームであった。マッシブMIMOは、基地局に�H数のアンテナを設��し、空間的に�H�_化を図りさまざまな端��に電�Sを届けられるようにする�\術だ。彼らは128アンテナを�eつマッシブMIMOを、NIのLabVIEW Communications 2 MIMOアプリケーションフレームワーク(図4)を使い、実�x����を試作した。

図4　128アンテナのマッシブMIMOを実�xしたNIの�R定�_USRP RIOとソフトウエアツールのMIMOアプリケーションツール　出�Z：National Instruments

実�xしたマッシブMIMOは、NIが提供するハードウエアのUSRP RIO（ソフトウエア無線を�W(w┌ng)��するRF�v路のテスト��ハードウエア）を64��配��し、それぞれにアンテナを2本ずつ設けたもの。さらにNI が最�Z発表したソフトウエア無線ハードウエアプラットフォームであるMIMO アプリケーションフレームワークやPXI（PCI eXtentions for Instrumentation）ハードウエアと組み合わせた。MIMO アプリケーションフレームワークは、MIMO 通信システムに向けたアルゴリズムの開発や、カスタムIP（Intellectual Property）の開発を�мqするツールでもある。

実�xの�T果、20MHz帯のLTE通信を��いて、145.6ビット/秒/Hzという�T果を�uた。これは現在の4Gネットワークの22倍のスペクトル効率だとしている。

参考�@料
1. NI、プラットフォーム戦�Sを�{求して40�Q、さらに磨きへ(�i��) (2016/08/04)