fog/エッジコンピューティングによる移動体iotの実現

© 2015 Toshiba Corporation

FOG/エッジコンピューティングによる移動体IoTの実現

⾃動⾞、鉄道などのIoTを実現する仕組みと移動体通信ゲートウェイのご紹介

IoT&メディアインテリジェンス事業開発室光井隆浩


目次

①C2Cアーキテクチャ

②Smart Connected Product

③FOG Computing/SIZC (Social & Industrial Zone Computing)

④Edge Rich Technology

⑤移動体IoTの基本機能

⑥移動体IoTの応用例

⑦Edge Rich な移動体の今後

2


① C2Cアーキテクチャ～ Chip to Cloud ～

3


Sensing よりも Action を重視

エンベデッドソリューションが提供する世界

クラウドソリューションが提供する世界

IoT

Sensing & Actionによる機器とクラウドの協調動作4


進化する IoT クラウド

製品価値

製品価値製品

価値

製品価値

Level1稼働状況取得により保守・管理を効率化

Level2クラウドから制御やSW更新が可能

Level3認識処理など機能の一部をクラウド化して協調分散、最適化

Level4ビッグデータ分析・機械学習と連携した⾃律動作

上りのみおもに上りたまに下り双方向

リアルタイム双方向

他デバイス他デバイスオープンデータオープンデータ

ソーシャルメディアソーシャルメディア

5


C2C とエージェントソフトウェア

製品

IoTクラウド共通基盤

Agent移植

製品ASIC等共通ユニット

typeAtypeBAgentBoard

Agent

製品

AgentクラウドレディLSI

typeCChip

C2C：Chip to Cloud

6

ベネフィットを支える技術

お客様のベネフィット

ご参考

機器や施設の状態をリアルタイムに把握

Toshiba IoT “Chip to Cloud Solution”(Edge Rich Technology)

東芝IoT 「Chip to Cloudソリューション」（Edge Rich技術）

状態に応じた通知やナビゲーションを⾃由に設定可能

製品をクラウド連携させインテリジェントに強化

■さまざまなセンサーデータを収集し、現場側で状態検知をするエンドポイントエージェント■現場側アプリケーションを管理、実⾏させるソフトウェア管理機能■状態に応じたアクションを⾃由に設定できるルール設定機能■センサー、OS、通信が凝縮されたIoT対応チップ、ApPLiteシリーズ■⾳声認識・合成サービスとの連携■さまざまな製品に組み込み可能

チップやセンサーデバイスのデータを収集し状態に応じた通知やナビゲーションを実⾏

7


② Smart Connected Product

～つながる製品～

8


Product の進化

出展 : PTC ジャパン 9

Product

Smart Connected Product

Product System

Smart Product


製品クラウド（Product Cloud）

• 組込みソフトウェアの一部をクラウドで動作させる• iPod～iTunes～iTSの関係と同様

• 以下のような利点がある• バージョンアップが容易

• バージョンアップ時にデバイス側リソースの制約を受けない

• クラウド側の膨大なリソースを活用可能

• 弱点もある• 開発や試験に大きな工数が生じる

• ネットワークの遅延や切断に弱い

10

製品価値


クラウド OCR

お客様施設内

稼働中

画像データ

• オフラインOCRプログラムをクラウド上で動作させる• 一定時間以内に処理できるものは機器側で処理• それ以上かかるものはクラウドに画像を送信• 認識結果をOCRに返却

セキュリティ機器

FireWall

FireWall

インターネット

FireWall

ＨＴＴＰＳ

東芝クラウド

事業所・工場

認識結果やログの閲覧・ダウンロード

作業A ・・・・・・作業B ・・・・・・作業C ・・・・・・

OCRプログラム

ＨＴＴＰＳ画像認識

結果

認識結果画像認識

結果画像

認識結果

・各拠点で動作しているOCRプログラムをクラウド上で動作させ、リソースを効率的に活⽤・認識結果／ログ等の情報を⽂字認識性能向上に活⽤

11


音響特徴抽出

高精度音素識別ディープニューラルネットワーク(DNN)

モデル照合

改良版WFST方式

クラウド⾳声認識

スマホマイク

カメラエッジ

クラウド

12


ご参考

13


分散モデルベースによる複合システム開発

14

ProductがつながってSmart Connected Productになっていき、サービス(システム)が複合してSystem of Systemsになっていくと、開発スタイルを変える必要がある

クラウドモデルクラウド

エッジモデル

エッジモデル

エッジモデル

デバイスモデル



エッジエッジ

デバイスデバイス

バーチャル、そしてバーチャルとリアル混在で、開発や試験を効率化

エッジエッジ

デバイス

開発や試験に大きな工数が生じる

デバイス

エッジ

デバイス

エッジ

デバイス

エッジ

デバイス

モデルベースによるバーチャルワールド

リアルワールド


既存の開発スタイル分散モデルベースによる複合システム開発のスタイルIoTに適合させた分散 Model Based Systems Engineering

サービス１サービス２サービス１サービス２

製品価値


③ FOG Computing/SIZC

～3階層アーキテクチャ～

15

(Social & Industrial Zone Computing)


2層 vs. 3層

デバイス

ApP Lite ™

エージェント

デバイス

ゲートウェイ(エッジ)(FOG)

C2C：Chip to Cloud

高速通信

ApP Lite ™

エージェント

ApP Lite ™

エージェント

(1)クラウド～デバイス (2)クラウド～ゲートウェイ～デバイス

C2Cでは、ゲートウェイやデバイスにIoTコントローラ(ApP Lite)とエージェント(EPA：End Point Agent)が実装されている

16


ゲートウェイ（エッジ）（FOG）

ゲートウェイとデバイス

クラウドアナリティクス

クラウドアプリケーション

高速通信

ApP Lite ™

ゲートウェイエージェント

デバイス

ApP Lite ™

個別機能

共通デバイスハードウェア

共通機能

リモート制御

モニタリング

ソフトウェアアップデート

予防保守

運用指導

設計フィードバック

個別機能

ルール生成

17

エッジアナリティクス

デバイスエージェント


3層構造と分散アナリティクス• クラウド・アプリケーション

– デバイスで動作する機能の一部をクラウドに移す（製品クラウド）→ デバイスのコスト削減→ 機能強化による製品価値向上→ 稼働中の機能強化が容易

（コスト削減）– デバイス機能のリモートアップデート

→ 機能強化による製品価値向上• クラウド・アナリティクス

– 結果として収集されたビッグデータ分析→ 集めるためのコストは既に回収済み

– 分析されたデータに基づくデバイスへのフィードバック制御（ルールの更新）→ ポジティブ・フィードバック・ループ

– 分析結果から新たなサービスを創出→ 『こと』の追加による収益機会創出

• エッジ・アナリティクス– エッジにて遅延のないストリーム・ア

ナリティクスを実現→ ネットワークのコスト削減→ 即時分析による利便性向上

• エージェントソフトの階層化– ゲートウェイ・エージェント

→ オフラインや低速ネットワークでの利便性向上

– デバイス・エージェント→ チップのスペックを落とせることによ

るコスト削減– 共通機能に限定したデバイス構造

→ デバイスのコスト削減→ 製造プロセスの簡易化によるスマ

ートファクトリの実現18


Social & Industrial Zone ComputingTM

（SIZC）

製造プロセス市場

LinuxLinux

データ送受信

異常検知

デバイス制御

⾃律制御

Gateway Agent

現場設置型産業⽤フォグコンピューティング

Data store

SmartEDA

ビッグデータ分析

機械学習

リアルタイム監視

部材工場品質

製造装置

検査装置搬送装置

センサー

Device AgentDevice AgentDevice AgentDevice Agent

Device AgentDevice AgentSIZC

現場

FOG CLOUD

調達

製造

検査

出荷運用

保守リユース廃棄

Cisco製フォグルータ（CGR 120 IOx）

� 装置や機器からのデータを収集・リアルタイム処理することで、異常検知や低遅延での⾃律制御を現場で実現（PLC/CNC等のコントローラと装置やセンサーの関係を補完）

� クラウド上の各種システムとの連動を通じ、製造現場の最適化を実現

Industrial Zone Social Zone

東芝製現場設置GW

19


IoT の7レイヤ

出展 : IoT World Forum - Architecture Committee20


Smart Connected Product × 7Layers

SmartConnectedProduct

ProductCloud

Internet(Fiber/LTE/Wi-Fi/Wi-SUN/...)

Edge（Computing）

Local network(Factory, Office, Home, Car)

SmartProduct

PhysicalProduct

Electronical

Mechanical

21



ご参考

拡張性と柔軟性を実現するBYOA & BYOI

Industrial Router Cisco® CGR 1000 IOx Series

産業⽤ルータ Cisco® CGR 1000 IOx シリーズ

強固なネットワークセキュリティ

産業向け耐環境性能

■ルータ内にアプリケーション実⾏環境を持つBYOA（Bring Your Own Application)

様々なインタフェースを収容可能な拡張スロットBYOI (Bring Your Own Interface）

■ルータが持つネットワークセキュリティ機能（アクセスコントロール、VPN等）

■過酷な現場環境に対応各種イミュニティ規格に準拠耐塵、防浸 IP67準拠（屋外型 CGR 1240）

■エッジリッチなデータ処理と制御を実現データ分析→アクション(制御)→通知→価値あるデータのみ蓄積

エッジリッチのIoT/IoEでデータ処理と制御を実現するフォグコンピューティング

提供価値を説明する図データセンター

クラウドコンピューティング

IoT/IoE コンピューティングモデル

膨大な数のデバイス

フォグコンピューティング

CGR 1120

22



ご参考

現場の状態に応じたリアルタイムなアクションの実⾏

Toshiba IoT “Chip to Cloud Solution”(Edge Rich Technology)

東芝IoT 「Chip to Cloudソリューション」（Edge Rich技術）

通知やナビゲーションを⾃由に設定可能

製品や機器をインテリジェント化

■さまざまなセンサーデータを収集し、現場側で状態検知をするエンドポイントエージェント

■現場側アプリケーションを管理、実⾏させるソフトウェア管理機能

■状態に応じたアクションを⾃由に設定できるルール設定機能

■センサー、OS、通信が凝縮されたIoT対応チップ、ApPLiteTMシリーズをさまざまな製品に組み込み可能

■RECAIUSTM⾳声認識・合成サービスとの連携

センサーの状態に応じた通知やナビゲーションを実⾏

23


④ Edge Rich Technology～デバイスと、その周辺に価値がある～

24


44ZB

5ZB

In 2020In 2014

StorageCapacity

In 2020

500億

120億

In 2014

7ZB何を貯めるか何を貯めるか

ストレージ容量が足りない

• それ以上にネットワークの帯域も足りない

• デバイスやエッジでの蓄積と処理が不可欠

25

接続されるデバイスの数生成されるビッグデータ


共通アプリ基盤 (SaaS基盤)共通アプリ基盤 (SaaS基盤)

IoT基盤IoT基盤ビッグデータ基盤ビッグデータ基盤

アプリ

公共

アプリアプリ

ビル

アプリ

リテール

アプリ

リアルタイム処理・制御

社会インフラ事業

アプリノウハウ・知見

社会インフラ×機器デバイスが強み東芝の”XaaS”

エコシステムの確⽴

エネルギーヘルスケア

(PaaS/IaaS/DC)クラウド基盤

データセンター

センサー／デバイス機器・デバイス

Edge Computingフラッシュメモリ

26


“Cutting Edge” Computing

• デバイスにチップを搭載して、新たな付加価値を搭載する（C2C）

• デバイスの近傍に配置される、エッジコンピューティング層が多くの価値を生む（FOG/SIZC）

• クラウドの役割• エッジを介して多数のデバイスを統合

• デバイスの一部機能を移行・実装

• エッジの役割• クラウドとエッジでの分散アナリティクス

• エッジとデバイス間の分散エージェント

27

(Social & Industrial Zone Computing)


ルール更新と即時制御

クラウド

エッジ（コンピューティング）

デバイス即時制御

ﾄﾗﾝｻﾞｸｼｮﾝ処理

エッジ透過

ルール更新

28


複数デバイスとクラウド選択

クラウド


デバイス

ルール割り込み

29


ゲートウェイ間連携

クラウド


デバイス

ショートサーキット

30


カスケード構成

クラウド


デバイス

多段エッジ

31


Edge Side Intelligence

故障・アラートデータは即時伝送、高精細タイムスライスデータは後からまとめてバッチ伝送

画像・⾳声・各種センサーのデータを現場でリアルタイム処理し、エッジGWで学習しながらローカルでの最適化処理を⾏います。画像・⾳声・各種センサーのデータを現場でリアルタイム処理し、エッジGWで学習しながらローカルでの最適化処理を⾏います。

カメラ、マイク、振動等のセンサーからのデータをエッジGWで処理・学習

機器監視・故障予測⾞両情報管理センサー活用(運転手の健康状態等)

正常データは定期送信、異常時は即時送信⼤量データを蓄積し、WiFiエリアでバッチ転送クラウドからのルールに基づき機器を制御

「Edge Rich」32



ご参考

現場で⾃律処理ができ、個別の状況に最適対応

Toshiba IoT “Chip to Cloud Solution”(SmartEDA®/End Point Agent)

東芝IoT 「Chip to Cloudソリューション」（SmartEDA®/End Point Agent）

通信コストを大幅に削減エッジ側アプリケーションとの連携を容易に実現

■現場データを機械学習して⾃律的に動作するインテリジェントエージェント

■WebSocket使⽤によるクラウドからの高速制御■通信状況に応じて送信データのサイズを変える

通信最適化機能でコストを削減■API提供により組み込みアプリケーションから

エージェントの機能を利⽤可能■小型デバイスへの組み込みを可能とする

スモールエージェント

機械学習による⾃律実⾏を実現するエッジ側インテリジェントエージェント

EPA：End Point Agent

33



ご参考

異常の徴候を検知して瞬時にアクション

Toshiba IoT “Chip to Cloud Solution”(Fault Detection /Prediction)

東芝IoT 「Chip to Cloudソリューション」（異常検知・予知）

精度の高い予測による適切なアクションの選択

蓄積したデータを分析して異常パターンを導出

■センサーデータのリアルタイム分析により異常の徴候を即座に検知するイベント処理機能

■統計解析手法を使⽤して基準のデータがなくても外れ値を⾃動検出するリアルタイムアラートサービス

■大量データを「収集」、「蓄積」、「可視化」、「分析」する統合ビッグデータ基盤

■クラウド側から分析結果のフィードバックを受けることで、異常を検知・予知するエンドポイントエージェント

リアルタイム分析技術により故障を予測し未然に防止

WECO：Western Electric Company RuleMT法： Mahalanobis Taguchi MethodJMS： Java Message ServiceEPS： Event Processing Server

34


⑤移動体IoTの基本機能

35


移動体IoTを支える Edge Rich Technology

• ネットワークの遅延だけでなく切断が不可避• トンネルの中

• 都市部から遠く離れた圏外

• 自動車などでは高速処理が不可欠• m秒～数百μ秒オーダの要求

• 複数の通信メディアを選択するニーズ• 3G/LTE、Wi-Fi、WiMAX、Wi-SUN

• Bluetooth、NFC、TransferJet

• 衛星通信

36


エッジコンピューティング層に割り当てられる役割

出展 : シスコシステムズ37


トラフィック制御

データ処理

データ種別、緊急度に応じた

送受信制御

クラウドおよび通信状態に応じた最適送受信

管理機能

セキュリティ

エッジ連携

ルールに基づくデータ選別

デバイス制御

デバイスエッジ

クラウド選択

○○クラウド ××クラウド

特殊I/O

特殊デバイス

移動体IoTの基本機能

38


⾞載通信のセキュリティ標準と移動体IoTへの適⽤

<AUTOSAR> Specification of Module Secure Onboard Communication (2014)<JASPAR>情報セキュリティメッセージ認証技術要件定義書 (2015)

情報セキュリティメッセージ認証技術解説書 (2015)

情報セキュリティ鍵管理ガイドライン(要件定義書) (2015)

情報セキュリティ鍵管理ガイドライン(解説書) (2015)

出典： “Specification of Module Secure Onboard Communication”,

AUTOSAR Release 4.2.1

AUTOSAR, JASPAR において、不正メッセージの排除に関する⾞載通信のセキュリティ仕様が標準化されたJASPARでは鍵管理についても規定している

これらの⾞載通信のセキュリティ標準をIoT にシームレスに（切れ目なく）接続することにより、サービスの安全性を高めることができる＜メモ＞車載通信内の鍵共有をクラウド側にも拡張することにより、車載通信のセキュリティ仕様をクラウド側でも適用することが可能になる、ということを指す具体例としては、インセンティブ保険の関連情報は完全性を担保するためにMACを付与してアップロードするなど

クラウドサービスモバイル端末

制御系

⾞載⾞内⾞外

道路情報、天気予報、等

情報系

ウェアラブル端末

コックピット

ナビゲーション

トランク、ドア開閉

エンジンスターター

(持ち込み機器)

カメラ、各種センサー

ITS・インフラ

レストラン、コンビニ、等

損保、カーリース、等

39

次世代移動体通信ゲートウェイ



•当初は自動車用に開発• 車載セントラルゲートウェイ• Central GateWay(CGW)

•接続可能にすること• Connected Vehicle、 Connected Car

• セキュリティを確保すること• 入口を一箇所に集約

•自動車以外の用途に拡大• 次世代移動体通信ゲートウェイ• Communication GateWay(Next CGW)

40


次世代移動体通信ゲートウェイが扱う各種情報

生体認証によるセキュリティ

ドライバーズ認証（認証情報）

Visconti による電子ミラー

サイド・後方監視（画像、認識結果）

音声と画像処理を使用したリコメンド（クラウド辞書、音声認識エンジン)

ドライブレコーダ兼顔識別センサー

（速度、加速度、位置、ドライバ情報、同乗者情報）

車内持ち込み機器（バイタル情報など）

タイヤ空気圧監視システム（空気圧）

クラウド

ドライバーズ認証

二次電池電池クラウド残存価値監視（充電情報） Visconti による前方監視

人物・白線、車両の検知（画像、認識結果）

ビックデータ利活用基盤

様々なサービスメディアインテリジェンス

基盤

車両情報（エンジン、ボディなど各種ECU情報）

カーナビ（地図データ)

コネクテッドカー

41

次世代移動体通信ゲートウェイ（ NextCGW ）


EVバス・クラウド事例電池の制御はオンボードで実施電池の経年変化をクラウドで把握し、制御の精度を向上

モータインバータ電池パック

監視診断予測最適化

充電ECU

充電用電源

受電装置

送電装置

ECU

電池バンクｎ電池バンク2電池バンク１

空冷装置

各種センサ

電池パック

バッテリ管理ユニット

セル監視ユニット

電池状態パラメータダウンロード

電池状態把握

SoC算出充電制御電⼒接続/遮断

クラウドレディ電池モジュール

クラウドレディ電池バンク

•速い応答速度が必要な電池制御は電池内のボード上で自律動作•時間がかかる処理(電池の診断・予測等)はクラウドで行い、鮮度の高いパラメータ情報としてデバイスにダウンロード

42

CGWState of Charge

充電率


移動体はエッジ全体で製品を構成する

43

デバイス

デバイス

ゲートウェイデバイス



ご参考

⾞載機器情報をICTでセキュアにクラウドと接続


エージェント機能で、任意にデータの収集、送信が可能

データ種別に応じた最適な通信経路を⾃動選択

■JASPAR⾞載セキュリティ要件に準拠したセキュリティ仕様とSSL/TLSプロトコルによるセキュアな⾞外接続

■⾞載機器や⾞外クラウドを介して設定変更可能なルールベースのデータ選択送信機能による柔軟な情報収集

■通信状態監視機能とルールベースの通信経路選択機能、データキャッシング機能による安定した通信

■ビッグデータ分析など、東芝クラウドが提供する各種サービスとのワンストップ連携

⾃動⾞を安全に安定して⾞外ネットワークに繋ぐソフトウェア

クラウドサービスモバイル端末

制御系

⾞載⾞内⾞外

道路情報、天気予報、等

情報系

ウェアラブル端末

コックピット

ナビゲーション

トランク、ドア開閉

エンジンスターター

(持ち込み機器)


カメラ、各種センサー

ITS・インフラ

レストラン、コンビニ、等

損保、カーリース、等

44


⑥移動体IoTの応⽤例

45


横滑りを検知した場所や⾞両状態を収集し⾃動⾞やタイヤの開発にフィードバック日時、気象等の情報と合わせて地図情報と連携させドライバーにフィードバック

横滑り防止装置の応⽤（Electronic Stability Control）

Event Detection Action Decision

データベース

Next CGW

車種、車速、エンジン回転数、GPS情報、（バイタル情報）、（室外温）、（音声）

クルマ向け情報提供サービス車種、地図情報（位置、標高、カーブ、勾配）、気象情報にもとづいた安全運転リコメンド

自治体、道路管理者、損保など

多様な事業者、車種

自治体、企業向け情報提供サービススリップ位置、気象条件、など

完成車メーカ開発への反映

46


空気圧センサの応⽤空気圧センサー情報を活用し故障や事故の予防カーナビ（コックピット）と連携したリコメンドシステム

画像音声

IoT地図Ｖｉｄｅｏ

品質情報

市場品質（検討中）

不具合予兆アラーム

空気圧低下

近くのサービスエリアへの誘導空気圧調整

近くのガソリンスタンドへの誘導空気圧調整

近くのタイヤ店への誘導タイヤ交換

空気圧情報

リコメンド

NextCGW

47


ドライバーの健康状況把握

画像音声

IoT地図Ｖｉｄｅｏ

品質情報

市場品質（検討中）

不具合予兆アラーム

車載カメラ

バイタル情報車両情報

画像解析あくび

ビックデータ分析

バイタル情報と画像認識情報の連携による事故の予防、運転負荷の低減

NextCGW

脈拍数

ドライバー

事業者

注意喚起

運行管理

48


更に・・・

•鉄道、建機、農機、フォークリフト• オートバイ、自転車、三輪車、車いす•航空機、ヘリコプター、ドローン•客船、タンカー、漁船、クルーザー

49


⑦Edge Rich な移動体の今後

50


⾃動⾞システムの開発ではMBSEが定着している

5151

Model Based Systems Engineering

System of Systems

プリクラッシュ

エンジン制御カーナビ

モータージェネレータ

シート制御

バックガイドモニター

ライティング制御

ミリ波レーダー

スタビリティ制御

パワーステアリング

オートクルーズ

アンチロックブレーキ

これからはクラウドにも


IoTによる製品プロセス

52

クラウド

エッジエッジ


エッジ

デバイス

エッジ

デバイス

エッジ

デバイス

サービス１サービス２エッジエッジ


クラウドモデルクラウド

エッジモデル

エッジモデル

エッジモデル






サービス１サービス２クラウドモデル

エッジモデル

エッジモデル

エッジモデル





製品計画⽴案と事前検証Systemsの振る舞いを設定し目標値達成可否を確認(KPI例：環境性能、安全性能)

分散モデルベースによる複合システム開発

システム運営• 運用実績・劣化曲線を把握• 予防保守の実現

IoTは、サービス実現の手段から、ビジネス開発の手段へ経営のPDCAサイクルを支援し、継続的ビジネス成⻑のマストアイテムとなる


クラウド

エッジエッジエッジエッジエッジ

ビッグデータ分析システム検証製品機能に必要な予実情報抽出KPI達成度合いによる性能品質検証

分散モデルベース時代のHILS環境

製品改善• 有効な性能品質指標(オペレーティングKPI)を探出し(⾒直し)、

IoTクラウドで監視できるように機能拡張• 未達原因究明からKPI改善施策（＝製品視点による制御）を

発案し、IoTクラウドで⾃動アクションするよう機能拡張

fog/エッジコンピューティングによる 移動体iotの実現

Documents

fog/エッジコンピューティングによる移動体iotの実現