IoT がどのように交通を動かし、街灯を照らし続けるのか

次回、あなたの車が厄介な穴で底に落ちたときは、歯を食いしばって、その問題を終わらせてあなたの旅をスムーズにしようとしている人々のことを考えないようにしてください。

Yotta は、環境を調査および分析することで、地方自治体や公共事業会社が道路や街灯などのインフラストラクチャをより深く理解できるように支援します。 ZDNetは、Yottaの製品および技術最高責任者であるManish Jethwa氏に詳細を聞いた。

ZDNet: ヨッタとあなたが携わっているビジネスについてどのように説明しますか?

ジェスワ: 当社は高速道路分野で約 25 年間存在するテクノロジー ビジネスです。 私たちは主に手作業による測量から情報を収集し、高速道路を周回して測量を行う独自の車両を製造し、基本的にはレーザーを使用して測量します。 道路の車道を横切るあらゆるミリメートルを測定し、道路の状態の非常に詳細なモデルを構築します。 通信網。

そしてそこから、私たちはそのデータの分析に進み、 顧客 - データをドリルダウンして、治療が必要な主要領域を抽出できます。 必須; 言い換えれば、高速道路インフラのどこにお金を使うかについて戦略的な決定を下すことです。

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時間の経過とともに、当社は街路灯などの買収や有機的成長を通じて、さまざまな資産クラスに参入してきました。

これで全部揃った 合金の応用 私たちはここ数年取り組んでいます。

したがって、これは道路をマッピングしてその状態を監視することの問題ですが、どの程度の詳細レベルまで調査できるでしょうか?

調査車両自体がミリ単位の情報を結び付けます。 道路の高さと質感に関しては、道路表面のナノメートル単位で把握できます。 非常に詳細な測定です。

明らかに、その量のデータをユーザーに配信しようとするのは現実的ではないため、通常はデータを集約します。 そして、特定のレーンでの 10 メートルのレポート長を統計的に集計します。 要するに、「この 10 メートルの車線の状態は何ですか?」と言っているのです。

これはどのように機能するのでしょうか? おそらく、あなたの顧客である全国のさまざまな自治体と協力することになるのでしょうか？

はい、地方自治体だけでなく、すべての主要道路の複雑なネットワークを管理するハイウェイズ・イングランドのような国家機関も私たちの顧客です。

以前は調査を行って実際にデータを収集していましたが、現在はソフトウェアとサービスの要素に重点を置き、そのデータを最大限に活用できるようになりました。

私たちは、データがどこから来たのか、つまり検閲官から来たものなのか、事前に調査された調査から来たものなのかについては、ある程度の認識を持っていません。 そして私たちは、そのすべてのデータを取得し、適切な意思決定を行うことができるソフトウェアを提供することを目指しています。 彼ら。 または、運用上および戦略上で正しい決定を下せるように支援します。

情報を収集する唯一の方法は道路を調査することですか?

調査車両は、搭載されている技術の範囲と数の関係で、高価であり、最大 50 万ポンドの費用がかかることもあります。

費用がかかるということは、通常、周囲に車がそれほど多くないことを意味します。 そしてそれは、調査の頻度が低く、最大で 1 年または数年ごとであることを意味します。

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そしてもちろん、IoT は新しい資産が世に出るにつれて組み込まれることになります。 しかし、寿命が近づいている資産にセンサーを組み込むことも重要です。 ライフサイクルの後半を迎えているインフラストラクチャは、私たちが提供しているサービス レベルを下回る可能性があります。 に興味がある。

新しいインフラにセンサーを埋め込むだけなら、インフラ資産が崩壊するまでさらに20年、30年、40年かかるだろう サービスレベルを下回っているため、すでに組み込まれているインフラストラクチャにセンサーを組み込むことが非常に重要です。 数十年。

ホライズンズについて教えてください

Horizo​​ns は舗装資産管理ツールです。 私が舗装と言うときは、道路、歩道、自転車道など、舗装された表面のあらゆる部分を意味します。

道路インフラに関しては、かなり多くの作業が行われてきましたが、 すべての資産のデータを定期的に収集してから、次のような決定を下すことができます。 未来。 そのデータに対して統計分析を作成することで、それらの資産に将来何が起こるかを予測できます。

そして、そのアイデアを取り入れて、それらの資産すべてに埋め込むことが、Alloy の仕事です。

現在、Alloy は運用ツールとしてより多く使用されており、多数のエンボス センサーや調査などからデータを取得して、世の中のジョブを管理するのに役立ちます。

基本的に、作業が必要なアセットが強調表示され、作業が効率的に行われます。

この例としては、街路灯を観察し、特定の期間にわたって一般的に欠陥のあるランプの種類を感知することが挙げられます。 そうすれば、将来何年にこれらのタイプのランプが故障する可能性が高いかを推定できます。 そして、「これらが失敗するのを待ってから、修理に行くつもりだ」と言う代わりに、それらのために予算を立てることができます。

理想的には、インフラストラクチャの一部に障害が発生する前に、それらを修正するための資産を適切な場所に用意しておきたいと思いますか?

はい、すべてのデータを活用したいだけです。 街路灯は良い例です。センサーを埋め込みたい場合、そこに固定電源があるため、センサーを埋め込む必要はありません。 それについて心配する必要はありませんし、埋め込まれている他のタイプのデバイスやセンサーの一種のウェイポイントとしても機能します。 で。

たとえば、排水ネットワーク。 渓谷が詰まって氾濫すると、周囲にある他のすべてのインフラに大きな影響を与える可能性があります。

通常、路面で見られる種類の断層は、層の間に水が浸入することによって引き起こされます。冷水が凍結して膨張し、ポットホールが現れます。

その背後にある科学はかなりよく知られていますが、相互リンクされているさまざまな資産があるという事実は、さまざまな資産間で因果関係を持ちます。

これまでは、すべてのアセットを表示する単一のマップ レイヤーを作成することでこの問題に対処してきました。 しかし、コネクテッドアセット管理では、この全体がさらに一歩進んで、「これら 2 つの異なるアセットタイプ間の依存関係は何でしょうか?」と問うことができます。 それから監視を開始できます どの異なる渓谷がブロックされているのか、異なる洪水地域はどこなのか、それが周囲のさまざまな資産グループにどのような影響を与える可能性があるのか​​、などです。

おそらく、時間の経過とともに、これがコストに影響を与えると予想されますか?

絶対に。 時間の経過とともに、私たちが持っているすべての資産をより効率的に利用できるようにすることが重要です。

すべての資産は、天候、人口増加、交通量の増加などによってますます大きな負担にさらされています。 重要なのは、資産をより有効に活用し、同時にコストを削減することです。

何か問題が発生した場合は、すぐに発見して解決することができます。

この分野での次の大きな出来事は何だと思いますか?

本質的には、これらのさまざまな資産クラスをどのようにして実際に計算しようとするかということです。 それらの間の依存関係はパターン認識、機械学習タイプから来ている必要があります。 アプローチ。

これだけのデータが入ってきており、これらの依存関係はすべてよく理解されていますが、さらに複雑で天候などに依存する依存関係もあります。 そのデータをさらに活用するにはどうすればよいでしょうか?

関係があることはわかりますが、アルゴリズムの観点からそれを計算しようとすると、はるかに複雑になります。

これを実際に行う唯一の方法は、データを機械学習アプローチにプッシュし、さまざまなリンクを識別しようとすることです。

IoT について詳しくは、以下をご覧ください。

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