新製品クラウド型遠方監視制御システム...

クラウド型遠方監視制御システムの適用事例

http://www.isem.co.jp/documents/tinyscadaB.pdf試行サイト：http://tinyscada0.appspot.com(ログインはデフォルトでＯＫ）

クラウド型遠方監視制御システムの適用事例

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SWIM研究会２０１２／２／２４

於機械振興会館１５：３５～１６：０５

宮西洋太郎　㈱アイエスイーエム宮城大学客員教授

SWIM研究会２０１２／２／２４

於機械振興会館１５：３５～１６：０５

宮西洋太郎　㈱アイエスイーエム宮城大学客員教授

2012/2/24 クラウド型遠方監視の適用事例 2

本日の発表◎概要と特徴　　

・クラウド型遠方監視制御システムの概要

・提案するシステム（クラウド型遠方監視制御システム）の狙い

・従来型との比較

・特徴

○クラウドコンピューティングとは

○システムの紹介

・システムの機能

・利用シーン例

・システム構成

・画面例

・外部信号（プロセス入出力）

・アクセス制御

・製作について

・導入プロセスと価格

◎得られた知見と課題

◎長野県某ハウス農園への適用事例

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　◎は重点


クラウド型遠方監視制御システムの概要

・アドホックな監視制御ニーズに応えうる小型、安価、汎用的なTinySCADAを試作した。

・センサノード（マイコン）が設置される遠方側のインフラとしては、有線イーサネットとAC電源のみを前提としている。

・センサノードにはホビー用途で世界的広がりをもつArduinoボードを、クラウド側のサーバはクラウドコンピューティングの本家本元ともいえるGAE（Google App Engine）を用いた。

・標準的には、ノード1台あたり、D/I：5点、A/I：5点、D/O：2点が可能である。ノードは10000台まで接続できる。

・また温度・湿度センサとして定評のあるセンシリオン社SHT71も接続可能である。

・長野県某ハウス農園に適用した。注）

Tinyとは「ちっぽけな」という意味

SCADAとはSupervisory Control And Data Acquisitionの略


クラウド型遠方監視制御システムの狙い

・イーサネットケーブル1本で、・簡単な設置で、

・廉価で、

・短期間で準備ができ、

・世界中のいかなる場所の監視制御対象も、

・世界中のいかなる場所からも、

・セキュリティを保って、

・一般的な機器（インタフェースはプロセス入出力＊）の監視と制御ができる。

・クラウド側にデータロギングができる。

＊　プロセス入出力(PI/O)：ディジタル入力(D/I)、アナログ入力(A/I)、ディジタル出力(D/O)


クラウド型遠方監視制御システムの狙い

　

アドホック（突発的）な監視ニーズが発生

簡単な制御も行いたい、安く、手軽なのがよい

COTS(Commercial-Off-The-Shelf)　　　　　を買ってきて繫げれば、即、使えるものが望ましい

繋ぎ先がインターネットなら、なお良い（どこにあるものも、どこからでも監視・制御できる）

クラウドなら、なお良い（サーバの準備不要）

COTS(Commercial-Off-The-Shelf)　　　　　を買ってきて繫げれば、即、使えるものが望ましい

繋ぎ先がインターネットなら、なお良い（どこにあるものも、どこからでも監視・制御できる）

クラウドなら、なお良い（サーバの準備不要）

クラウド

？

？

？？？

○

○

○

？？ ○○


従来型とクラウド型の遠方監視制御

　

図1　従来型の遠方監視制御システム

中央監視制御センター

専用データ伝送装（CDT,TCなど）

遠隔の監視制御対象

図2　インターネット利用遠方監視制御システム

遠隔の監視制御対象

インターネット

監視制御ユーザ


サーバ

従来型

クラウド型


高価

設置大変

超廉価

設置超簡単

超便利

使用限定センターのみ

（ただしパスワード要）

高速

高信頼

中速(10秒程度）

高信頼


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（１）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・イーサネットケーブル1本で、（PC不要）・超簡単な設置で、

・超廉価で、

・超短期間で準備ができ、


・世界中のいかなる場所からも、

・セキュリティを保って、

・一般的な機器（インタフェースはプロセス入出力DI、AI、DO）の監視と制御（入力と出力）を一般的なPCまたはスマートフォンからできます。・クラウド側にDI、DO、AI、EUのログデータを長期に蓄積できます。・アナログ値（AI、EU）は上下2段階の設定値の比較でアラーム監視を行うことができます。

・イベント発生の場合（アナログ入力値がアラーム状態に遷移したり、復帰した場合やディジタル入力値・ディジタル出力値が変化した場合）、イベントログデータとして記録するとともに、予め登録されたあて先に電子メールでイベント内容を通知することができます。


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（２）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・イーサネットケーブル1本で、（PC不要）・簡単な設置で、廉価で、短期間で準備ができ、


・世界中のいかなる場所からも、セキュリティを保って、

http://tinyscada.appspot.comグーグル社のクラウド環境

オフィスから

外出先から

通勤途中からセンサー・アクチュエータを装備

ノードノード

センサセンサアクチュエ

ータ

アクチュエータ

パスワード買ってきて接続


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（３）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・安価にする工夫

・世界的に広く普及しているマイコンボードArduinoの利用ソフトウェア生産性も考慮

・センサーとノード（マイコン）との間は、無線ではなく、有線で接続

　ただし、無線（ZigBee）については、ニーズがあれば、今後開発の予定あり

・ケースは専用のケースの金型をおこすのではなく、汎用的なケースを加工して利用

・ノード（マイコン）からPCなしで、インターネットに接続・システム仕様から実装（プログラミング）まで、マイコンソフトからサーバソフトまで、自社内ですべて製作


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（４）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・汎用性

センサー、アクチュエータとのインタフェースは一般的なプロセス入出力PIO（Process Input and Output）を用いています。・ディジタル入力(Digital Input)　・無電圧接点：リミットスイッチなど、

　　内部プルアップ抵抗または外部プルアップ抵抗を利用。

　・レベル入力：0~5V、2.5V未満なら入力値は0、2.5V以上なら1です、　　プルアップ抵抗を外しています。

・ディジタル出力(Digital Output)　・レベル出力：オン出力なら5V、オフ出力なら0V、電流容量50mA、　　アクチュエータを駆動するため、リレーで中継します。

・アナログ入力(Analog Input)　・電圧入力：0~5V

このような汎用的なインタフェースなので、特殊な回路を用意しなくても、広範囲なセンサーを接続することができます。


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（５）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・現在(2012年1月末）、確認すみのセンサー・温度・湿度・結露点

　Sensirion社　SHT71・温度

　NationalSemiconductor社　LM35DZ・電流

　U_RD社　CTT-10-CLS-CV5（0~5アンペア）、　CTT-10-CLS-CV25(0~25アンペア）・照度

　CdSセンサー・CO2　SenseAir社　CO2Engine(K30)


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（６）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)・遠方監視、ディジタル入力（Dinital Input）、アナログ入力（Analog Input）PCまたはスマートフォンから遠方機器の状態やセンサーのアナログ値を読み取ることができます。例えば、任意のドアの開閉状態や、電気機器の使用電流値、室内温度、湿度など。

これらのデータは長時間にわたってクラウド側にログされます。


オフィスから

外出先から


ノードノード


ータ


ドアの開閉状態、温度など


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（７）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・アラーム検知機能上下2段階の警報値（上限２、上限１、下限１、下限２）を設定し、

状態０：　下限１＜　ｘ　＜上限１・・・・・正常状態

状態１：　上限１≦　ｘ　＜上限２

状態２：　上限２≦　ｘ

状態３：　下限２＜　ｘ　≦下限１

状態４：　ｘ　≦下限２

ｘはある入力点の値です。（正常側に遷移するときには、不感応レベルをもうけています）

これらの状態の変化を自動的に検出します。2段階になっているのは、オペレータに本当の警報レベルになる前に、予めしらせ、対応の準備をしてもらうためです。

上限２

上限１

下限１

下限２

状態０

状態１

状態２

状態３

状態４


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（８）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)・遠隔制御、制御出力（Digital Out)PCまたはスマートフォンから遠方機器への制御出力を行うことができます。例えば、任意の電気機器電源のオンオフなど。（制御出力を受け取るアクチュエータは必要）

制御をおこなったデータは長時間にわたってクラウド側にログされます。


オフィスから

外出先から


ノードノード


ータ


電源オンオフ


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（９）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)

・電子メール発信機能・イベント：アラーム発生、復帰、アナログ入力（AI、EU）値のアラーム状態の変化、例えば０→１、１→０などすべての20通りのくみあわせの変化（状態遷移）、またはディジタル入力値、ディジタル出力値の変化

・イベント発生時に登録されたあて先（携帯もOK）に、発生したイベント内容をメールで発信し知らせます。最大4箇所のあて先に送信できます。・状態遷移の種類によって、メール発信を抑制することもできます。（特定の状態遷移のみ知らせるためです。）

・この機能は、例えばハウス農場などで、常時監視しなくても、休憩しているときにでも、アラーム状態になれば、対応を促すもので、オペレータは常時監視の精神的ストレスから解放されます。

・また、扉や窓の開閉状態をディジタル入力で取り込み、変化時にメール発信する機能は、対象（工場やハウス農場）などの稼動管理、防犯管理に用いることができます。

・イベント記録機能

上記のイベントの発生をイベントログデータとして記録し、現象の解析に利用できます。

なお、前述のように、イベント以外にDI、AI、EU、DOの値もログしています。マイコンでのSDメモリへのロギングに比べ、メモリを取り外すことなく、世界中のどこからでも正式ユーザならば、見ることができます。


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（１０）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)・電子メール発信機能

電文例

DIの状態変化（DI値の変化）TinySCADA DI monitoring result, from divalue=1 to 0, DIid=2-1-1 , DIname=玄関ドア , DIdata=0 , Offvalue=クローズ , DIdate=Tue Feb 07 08:45:44 UTC 2012

DOの状態変化（DI値の変化）TinySCADA DO monitoring result, from dovalue=0 to 1, DOid=2-1-0 , DOname=玄関電灯 , DOdata=0 , Onvalue=オン, DOdate=Tue Feb 07 08:50:23 UTC 2012

AI（アラームの発生、復帰）TinySCADA AI monitoring result, from alarmstate=0(normal) to 1(upperlimit1over), AIid=2-1-0 , AIname=CO2濃度 , AIeudata=837.84 , Unit=ppm ,AIdate=Thu Feb 09 09:02:49 UTC 2012

EU（アラームの発生、復帰）TinySCADA EU monitoring result, from alarmstate=0(normal) to 1(upperlimit1over), EUid=2-1-3 , EUname=室内温度(SHT71)#2 , EUoutdata=22.06 , Unit=℃,EUdate=Thu Feb 09 10:15:52 UTC 2012


クラウド型遠方監視制御システムの特徴（１１）TinySCADA(Tiny Supervisory Control And Data Acquisition)・ディジタル入力（Dinital Input）の応用ドアの開閉状態をPCや携帯電話にメールで知らせます。データは長時間にわたってクラウド側にログされます。

電文例


オフィスから

外出先から

通勤途中から

ノードノード

ドア

リミットスイッチ

ドア

リミットスイッチ

あっドアが開いた

TinySCADA DI monitoring result, from divalue=0 to 1, DIid=2-1-1 , DIname=玄関ドア , DIdata=1 , Onvalue=オープン , DIdate=Tue Feb 07 08:45:51 UTC 2012


クラウドコンピューティングとは（１）

　

クライアントからの情報処理要求は、雲の上（インターネット上）にある、場所を意識しなくても良いどこかのサーバで処理されて、結果が戻ってくる。このような形態での情報処理をクラウドコンピューティングという

参考資料としては、NISTでの定義あり

雲の上のコンピュータ

サーバ

クライアントクライアント

クライアント

サーバサーバ・・・・・・・・・・

・・・・・・・・・・

クラウド（雲　Ｃｌｏｕｄ）

すなわちインターネット


クラウドコンピューティングとは（２）ＮＩＳＴ(National Institute of Standards and Technology)の定義

Definition of Cloud Computing:　　Cloud computing is a model for enabling convenient, on-demand network

access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction. This cloud model promotes availability and is composed of five essential characteristics, three service models, and four deployment models.

　　クラウドコンピューティングとは、構成可能なコンピューティングリソースの共有プール（ネットワーク／サーバ／ストレージ／アプリケーション／サービス）への、便利で、オンデマンドでのネットワークアクセスを可能にするためモデルである。そして、それらのリソースは、最小の管理労力またはサービスプロバイダとのやりとりにより、迅速にプロビジョニング（準備）ができ、提供を受けることができる。このクラウド･モデルはシステムの可用性を促進するものであり、5つの本質的な特性と、3つのサービスモデル、そして4つのディプロイメント（配置）モデルで構成される。


クラウドコンピューティングとは（３）essential characteristics　本質的な特性

Essential Characteristics:　（１）　　On-demand self-service. A consumer can unilaterally provision computing

capabilities, such as server time and network storage, as neededautomatically without requiring human interaction with each service’s provider.

　　On-demand self-service.消費者は、それぞれのサービスプロバイダとの人的な対話に依存することなく、必要に応じて自動的かつ一方的に、サーバやネットワーク、ストレージの利用時間といった、コンピューティング能力をプロビジョニング（準備）することができる。


クラウドコンピューティングとは（４）essential characteristics　本質的な特性

Essential Characteristics:　（２）　　Broad network access. Capabilities are available over the network and

accessed through standard mechanisms that promote use by heterogeneous thin or thick client platforms (e.g., mobile phones, laptops, and PDAs).

　　Broad network access. このコンピューティング能力は、ネットワーク上で利用でき、また、標準的なメカニズムを介してアクセスできる。それにより、各種のシン／シッククライアントプラットフォーム（携帯電話／ラップトップパソコン／ PDA）からの利用が促進される。


クラウドコンピューティングとは（５）essential characteristics　本質的な特性

Essential Characteristics:　（３）　　Resource pooling. The provider’s computing resources are pooled to serve multiple

consumers using a multi-tenant model, with different physical and virtual resources dynamically assigned and reassigned according to consumer demand. There is a sense of location independence in that the customer generally has no control or knowledge over the exact location of the provided resources but may be able to specify location at a higher level of abstraction (e.g., country, state, or datacenter). Examples of resources include storage, processing, memory, network bandwidth, and virtual machines.

　　Resource pooling.プロバイダのコンピューティングリソースはプールされ、マルチテナントモデルを利用する多数の消費者に提供される。リソースは、消費者からの需要にしたがって動的に割当／再割当される物理的あるいは仮想的なリソースとして用いられる。一般的に、そこで供給されるリソースの正確な位置を、顧客が制御／知覚することはないという意味で、場所からの独立といった感覚があるが、より高い抽象レベル（例：国／州／データセンタ）において場所は特定されるかもしれない。こうしたリソースの例としては、ストレージ／プロセッサ／メモリ／ネットワーク帯域幅／仮想マシンなどが含まれる。


クラウドコンピューティングとは（６）essential characteristics　本質的な特性

Essential Characteristics:　（４）　　Rapid elasticity. Capabilities can be rapidly and elastically provisioned, in

some cases automatically, to quickly scale out and rapidly released to quickly scale in. To the consumer, the capabilities available for provisioning often appear to be unlimited and can be purchased in any quantity at any time.

　　Rapid elasticity. コンピューティング能力のプロビジョニング（準備）は、ラピッド（迅速）でエラスティック（弾力的、柔軟）なものになる。そして、ある場合には自動的に、迅速なスケールアウトの際に拡大し、また、迅速なスケールインの際に縮小する。消費者にとって、このプロビジョニング能力は、しばしば、見かけ上、制限なく追加でき、また、いつでも必要量を購入できるものとなる。


クラウドコンピューティングとは（７）essential characteristics　本質的な特性

Essential Characteristics:　（５）　　Measured Service. Cloud systems automatically control and optimize

resource use by leveraging a metering capability at some level of abstraction appropriate to the type of service (e.g., storage, processing, bandwidth, and active user accounts). Resource usage can be monitored, controlled, and reported providing transparency for both the provider and consumer of the utilized service.

　　Measured Service.サービスの種類（例：ストレージ／プロセッサ／バンド幅／アクティブユーザアカウント）に適した抽象レベルにおける測定機能を高めることで、クラウドシステムは自動的にリソース利用を制御し、最適化する。こうしたリソースの使用量はモニタ／コントロールされ、利用されたサービスのプロバイダと消費者の両者に、透明性をもってレポートされる。


クラウドコンピューティングとは（８）service models 　サービスモデル

Service Models:　（１）　　Cloud Software as a Service (SaaS). The capability provided to the consumer is to

use the provider’s applications running on a cloud infrastructure. The applications are accessible from various client devices through a thin client interface such as a web browser (e.g., web-based email). The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure including network, servers, operating systems, storage, or even individual application capabilities, with the possible exception of limited user-specific application configuration settings.

　　

　　Cloud Software as a Service (SaaS).消費者に提供される機能は、コンピューティングの能力は、クラウドインフラストラクチャ上で実行されるプロバイダのアプリケーションを利用できることである。そのアプリケーションは、Web ブラウザ（Web メールなど）といったシンクライアントインターフェイスを介して、各種のクライアントデバイスからアクセスできる。消費者はネットワーク、サーバ、オペレーティングシステム、ストレージや、個別のアプリケーション機能さえも含めて、基礎となるクラウドインフラストラクチャの管理／制御は行わない。ただし、ユーザー特定の限定されたアプリケーション構成の設定はその限りではない。


クラウドコンピューティングとは（９）service models 　サービスモデル

Service Models:　（２）　　Cloud Platform as a Service (PaaS). The capability provided to the

consumer is to deploy onto the cloud infrastructure consumer-created or acquired applications created using programming languages and tools supported by the provider. The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure including network, servers, operating systems, or storage, but has control over the deployed applications and possibly application hosting environment configurations.

　　Cloud Platform as a Service (PaaS).消費者に提供される機能は、プロバイダによってサポートされているプログラム言語とツールで、消費者が作成または取得したアプリケーションをクラウドインフラストラクチャにディプロイすることである。消費者はネットワーク、サーバ、オペレーティングシステム、ストレージなどの、基礎となるクラウドインフラストラクチャの管理／制御は行わないが、ディプロイ（配置）されたアプリケーションを制御したり、また、そのホスティング環境の構成を制御することもありうる。


クラウドコンピューティングとは（１０）service models　サービスモデル

Service Models:　（３）　　Cloud Infrastructure as a Service (IaaS). The capability provided to the consumer

is to provision processing, storage, networks, and other fundamental computing resources where the consumer is able to deploy and run arbitrary software, which can include operating systems and applications. The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure but has control over operating systems, storage, deployed applications, and possibly limited control of select networking components (e.g., host firewalls).

　　Cloud Infrastructure as a Service (IaaS).消費者に対して提供される機能は、オペレーティングシステムやアプリケーションを含む任意のソフトウェアを、消費者がディプロイ／実行することができる場所として、プロセッサ／ストレージ／ネットワーク／などの重要なコンピューティングリソースなどをプロビジョニングすることである。消費者は、基礎となるクラウドインフラストラクチャの管理／制御は行わないが、オペレーティングシステム／ストレージ／ディプロイされたアプリケーションを制御し、また、選択されたネットワークコンポーネント（ホストのファイアウォールなどの）を限定的に制御する。


クラウドコンピューティングとは（１１）deployment models　配置モデル

Deployment Models:　（１）　　Private cloud. The cloud infrastructure is operated solely for an

organization. It may be managed by the organization or a third party and may exist on premise or off premise.

　　Private cloud. このクラウドインフラストラクチャは、特定の組織のために単独で運用される。そして、当該組織あるいはサードパーティーにより管理され、オンプレミスあるいはオフプレミスで運用されるだろう。


クラウドコンピューティングとは（１２）deployment models　配置モデル

Deployment Models:　（２）　　Community cloud. The cloud infrastructure is shared by several

organizations and supports a specific community that has shared concerns (e.g., mission, security requirements, policy, and compliance considerations). It may be managed by the organizations or a third party and may exist on premise or off premise.

　　Community cloud. このクラウドインフラストラクチャは、いくつかの組織により共有され、また、関心事（ミッション／セキュリティ要件／ポリシー／コンプライアンス）を共有する特定のコミュニティをサポートする。そして、当該組織あるいはサードパーティーにより管理され、オンプレミスあるいはオフプレミスで運用されるだろう。


クラウドコンピューティングとは（１３）deployment models　配置モデル

Deployment Models:　（３）　　Public cloud. The cloud infrastructure is made available to the general

public or a large industry group and is owned by an organization selling cloud services.

　　Public cloud. このクラウドインフラストラクチャは、不特定多数の人々や大規模な業界団体などに提供され、対象となるクラウドサービスを販売する組織により所有される。


クラウドコンピューティングとは（１４）deployment models　配置モデル

Deployment Models:　（４）　　Hybrid cloud. The cloud infrastructure is a composition of two or more

clouds (private, community, or public) that remain unique entities but are bound together by standardized or proprietary technology that enables data and application portability (e.g., cloud bursting for load-balancing between clouds).

　　Hybrid cloud. このクラウドインフラストラクチャは、複数のクラウド定義（private／community／public）から、2 つ以上を組み合わせたものとなる。それぞれに固有の実体は保持するが、標準あるいや個別のテクノロジによりバインドされ、データとアプリケーションのポータビリティ（クラウド間でのロードバランシングのためのクラウドバースティングなど）を実現する。


クラウド型遠方監視制御システム

•システムの目的– 手軽に、安価に遠方監視制御システムを構築できること– 多数の利用者のなかで自分の所有するサブシステムのセキュリティが守られること

•システムの想定する用途– ホームセキュリティ、ホームエネルギー管理（HEMS）– 留守宅管理、別荘管理– 老人見守り管理– アドホックな（突発的に発生した必要から）遠方監視制御– 熟成庫、乾燥庫、ハウス農園などの遠方監視制御

•マイコンによるデータ収集、制御出力– タイプA、タイプB、タイプC– ディジタル入力、アナログ入力をクラウドのサーバに送り込み、ユーザはどこからでも遠方の対象を監視・制御できる。



–機能：1ノード（１つのマイコン）ごとに•5点のディジタル入力DI（無電圧接点）•5点のアナログ入力AI（0～5V)•2式の高機能センサ入力•2点のディジタル出力DO（0V／5V）•ノードは必要に応じて、ほぼ無制限に増設できる•ディジタル入力変化時に変化データをクラウドホストにレポート•指定周期（10秒、20秒など）でアナログ入力データをクラウドホストにレポート•任意のサイトのPC監視画面（スマートフォンからも可）からディジタル入力、アナログ入力の監視とともにディジタル出力も可（アナログ入力周期）

•ノードセキュリティ（他人のノードは入力・監視・制御できない）ownername, ownerpasswordで保護（他人のノードをみられない、他人から見られない）

•自分のノードのパスワードは変更できるownername, ownerpassword•マイコンの中にも、データ入力用の名前とパスワードをもつが、こちらはマイコンのソースコードに埋め込まれ、ユーザは変更できないusername, userpassword（他人のノードのホストデータを保護）

•ユーザは1つまたはそれ以上のノードを専有することができる•クラウドサーバへのロガー機能（DI、AI、高機能センサ入力）•アナログ入力値のアラーム検知、電子メールの発信•ディジタル入力値変化時の電子メールの発信•SDカードへのロガー機能（開発予定）


– 利用シーンの例オフィス、外出先、通勤途中などから、自宅の玄関の施錠の状態や、室内温度などを確認したり、窓の開閉状態を確認したり、電灯の消灯などの監視制御を行う。

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オフィスから

外出先から

通勤途中からセンサ・アクチュエータを装備


ノードノード

センサセンサアクチュエータ




– 遠方監視制御システム(ノードのシステム構成)

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有線LAN

PC

LANインタフェース

DI

DO


ルータ

USB

AI

サーバ（クラウド）

図タイプBシステム構成

DI：ディジタル入力

DO：ディジタル出力

AI：アナログ入力

遠隔サイト

マイコン

ノード初期設定用運転中は不要

有線LAN（無線LANも可）

PCマイコン

DI

DO


ルータ

USB

AI


図タイプAシステム構成




遠隔サイト

ノード運転中も必要



– 遠方監視制御システム(ノードのシステム構成)

PC

無線インタフェース

DI

DO


無線LAN／携帯電話網

USB

AI


図タイプCシステム構成




遠隔サイト

マイコン

無線環境（無線LANまたは携帯電話網）


– 遠方監視制御システム(ノードのシステム構成)•無線LAN機器（BUFFALO WLAE-AG300N/V2、2台セット）による接続（動作検証すみ、到達距離は約３０ｍ）


PC


DI

DO


ルータ

USB

AI


図無線LANによるタイプCシステム構成




遠隔サイト

マイコン

無線LANBUFFALO WLAE-AG300N/V2


– 遠方監視制御システム(ノードのシステム構成)•広域データ通信e-mobileとモバイルルータ（COVIA　CMR330 ）による接続（動作検証すみ）


PC


DI

DO


USB

AI


図広域データ通信（E-mobile）網によるタイプCシステム構成




遠隔サイト

マイコン

COVIACMR330

E-mobile網D02HW


– 遠方監視制御システム（ノード（マイコン）概観）


電源単3×6本

/ACアダプタ

電源単3×6本

/ACアダプタ

LANLAN

端子台10p端子台10p

スキャンスイッチ

スキャンスイッチ

114mm60mm

40mm

端子台H15mm

端子台10p端子台10p



– 遠方監視制御システム（マイコン部分，タイプＢ）（開発途中の写真）

LANLAN

電源単3×6本電源単3×6本

DI　1点スキャン開始スイッチ

DI　1点スキャン開始スイッチ

上側はEathernetShield

下側はArduinoボード

上側はEathernetShield

下側はArduinoボード

DI　2点DI　2点

AI　1点可変抵抗器4点はGRD

AI　1点可変抵抗器4点はGRD

LEDLED

ブレッドボードセンサを模擬

ブレッドボードセンサを模擬


クラウド型遠方監視制御システムTinySCADA

– 遠方監視制御システム（監視制御画面）（スマートフォンからも可）


– ディジタル入力、出力　•Pin0 Arduino使用•Pin1 Arduino使用•Pin2 アプリ用

•Pin3 アプリ用

•Pin4 アプリ／SDカード•Pin5 アプリ用





•Pin10 アプリ／イーサネット

•Pin11 Arduino使用•Pin12 Arduino使用•Pin13 Arduino使用

– ArduinoのPin構成

クラウド型遠方監視制御システム（Arduinoのｐｉｎ構成）

– アナログ入力、（ディジタル入出力にも使用可能）　

•Ao(Pin14) アプリ用•A1(Pin15) アプリ用•A2(Pin16) アプリ用•A3(Pin17) アプリ用•A4(Pin18) アプリ用•A5(Pin19) アプリ用


– ディジタル入力(DI)　5点•DI信号0 pin2•DI信号1 pin3•DI信号2 pin4•DI信号3 pin5•DI信号4 pin6

– アナログ入力(AI)　5点•AI信号0 A0(pin14)•AI信号1 A1(pin15)•AI信号2 A2(pin16)•AI信号3 A3(pin17)•AI信号4 A4(pin18)

– ディジタル出力(DO)　2点•DO信号0 pin8•DO信号1 pin9

–内部使用ディジタル入力•スキャン開始 pin7

–内部使用ディジタル出力•スキャン動作中 A5(pin19)

– 遠方監視制御システム（プロセス入出力ピンアサイン）

クラウド型遠方監視制御システム（モデル：TS-00）

モデルTS-00は状態監視主体

一般的なDI、AI、DOを備える。

モデルTS-00は状態監視主体

一般的なDI、AI、DOを備える。

pin10は空きに（イーサネット対応）pin10は空きに（イーサネット対応）


– ディジタル入力(DI)　4点•DI信号0 pin5•DI信号1 pin6•DI信号2 A0(pin14)•DI信号3 A1(pin15)

– アナログ入力(AI)　4点•AI信号0 A2(pin16)•AI信号1 A3(pin17)•AI信号2 A4(pin18)•AI信号3 A5(pin19)


– 高機能センサ（SHT71)1点

•Data0 pin2•Clock0 pin3


–内部使用ディジタル出力•スキャン動作中なし



モデルTS-01は温度、湿度、電力、照度などの総合的計測主体

温度、湿度を精度よく計測するため、高機能センサ（Sensirion社製SHT71)を1点まで接続できる。一般的温度センサ（例えばLM35DZなど）はAIに接続する。ケーブル長などの影響を受けるので個別に変換パラメータの調整を要する。

モデルTS-01は温度、湿度、電力、照度などの総合的計測主体


pin4、pin10は空き（SDカード、イーサネット対応）

pin4、pin10は空き（SDカード、イーサネット対応）


– ディジタル入力(DI)　2点•DI信号0 A0(pin14)•DI信号1 A1(pin15)

– アナログ入力(AI)　3点•AI信号0 A3(pin17)•AI信号1 A4(pin18)•AI信号2 A5(pin19)


– 高機能センサ（SHT71) 2点

•Data0 pin2•Clock0 pin3•Data1 pin5•Data1 pin6


–内部使用ディジタル出力•スキャン動作中 A2(pin16)



モデルTS-02は温度、湿度の計測主体


モデルTS-02は温度、湿度の計測主体


pin4、pin10は空きに（SDカード、イーサネット対応）

pin4、pin10は空きに（SDカード、イーサネット対応）



–アクセス制御（2種類のパスワード）– パスワード１（Ownerpasswordと称する）

•ノードごとにメンバーを登録する（ノードのオーナという）（ノードを所有する）

•オーナには、クラウドサーバアクセスのためのownername、ownerpasswordが割り当てられる。割り当て後にオーナ自身がこれらを変更することは可能

•1人のメンバーが複数のノードにメンバー登録することは可能。（1人のメンバーは複数のノードを所有できる）•1台のノードを複数のメンバーが所有することは論理上はできない（ownername、ownerpasswordをメンバー間で共用すれば、事実上、このことは可能）•他人の所有するノードについてはアクセスできない。

– パスワード２（Userpasswordと称する）•ノード（マイコン）からクラウドサーバにデータをアップロードするために、もう一種のusername、userpasswordを設ける。

– 理由は、ownername,ownerpasswordはオーナが自由に変更できるが、マイコンパラメータの設定はオーナが変更しない（マイコンソフトの知識を前提としない）。よって別種のパスワードが必要。

– 他人のデータ領域（KVS)への書き込み、読み取りを禁じる。– またたとえマイコンで自分のusername,userpasswordを見て、他人のノードに書き込み、読み取りしようとしても、username,userpasswordをしらないと他人の領域（KVS）にデータを書き込めない。



–システムの製作•クラウド側

– 通常の人間系に閉じるWebアプリケーションとして製作– CCTP（2010年度信学会SWIM研究会プロジェクト）で修得したGAE利用技術（主として、KVSデータのアクセス方法に関する知識）を利用

•マイコン（ノード）側– 周期処理– プロセス入力（DIの状態変化検出、AIの周期入力）– タイプA：シリアル通信– タイプB、C：ｈｔｔｐクライアントとして動作– タイプB、C：クラウドサーバからの返答メッセージに対する処理– タイプA：PCから送信されるメッセージの処理– Arduino開発環境により、コンパイラレベルで製作（アセンブラレベルのプログラミングは不要）

•マイコン⇔クラウドサーバ（タイプAはPCを仲介、タイプB、Cは直接）– マイコンに人間の代わりをさせる。



– 得られた知見（１）•ノード（マイコン）、サーバ間のインタフェース

– 通常のWebアプリケーションと同様にHTTPが使える。– ただし、下り情報（サーバ→ノード）はテキスト情報であり、有効情報（日付時刻や

DO値）の抽出には、テキスト分析が必要。将来は、遠方監視制御用の効率的なプロトコルが制定されることが望ましい。

•通信失敗対策(アプリケーション層）– インターネットの特性から、通信が失敗する場合があり、その対策が必要。– 例えば、DIの状態変化については、通信が失敗すると状態変化がサーバ側で把握できないので、通信失敗に対するバックアップが必要である。今回の試作でも、1秒ごとの状態変化検知・サーバへの送信と併行して、全DIデータをノードからサーバに20秒周期で送信している。

•リアルタイム性の限界– 主にマイコンの能力から性能上に限界があり、今回の試作では、プロセスI/Oをフルに実装すると、最頻度のデータ収集は20秒周期でのデータ収集であった。

– 一方、Google使用料金は、データ収集頻度にほぼ正比例するので、むやみに高頻度でデータ収集すると割高となる。後述の適用事例では、対象が主に温度、湿度であったため、1分周期でデータ収集を行っている。



– 得られた知見（２）•制御（DO）機能

– IPv4では、ノードにグローバルIPアドレスをもてないので、サーバからの直接ディジタル出力や、ディジタル出力指示はできない。

– 従って、ノードから問い合わせ、その回答にもとづき、ノードが出力する。（テーブルルックアップ方式）

•高機能センサ– センサには、単純なアナログ入力だけではなく、センサ側でADCを行う高機能センサがあり、それらを入力する機能が必要である。Arduinoでは、これら対応のソフトウェアパッケージが充実している。

•SDカード対応– ArduinoマイコンでのSDカードインタフェースは製品化後まもないため、開発ソフトウェアが対応しておらず、イーサネットとの共存ができない。

•無線LAN– データリンク層での通信エラーが起きやすいので、配慮が必要である。エラー停止時の再接続。

•Google利用費用– 意外に費用がかかる。– データ収集周期に大きく依存する。– 月額4800円（20秒周期）、3200円(30秒周期）、1600円（1分周期）、600円(5分周期）のタイプを想定している。


– 導入プロセス（従来）•構想•全体システムの設計•センサ群の設計と準備•情報システム（遠方監視制御システム）の設計と製作

– 要件定義– 外部設計– 内部設計– コーディング– テスト– 現地搬入

•サーバの準備•現地調整•運用

構想から情報システム契約まで数週間

契約から運用まで数週間

アドホックな利用が相当に困難

– 導入プロセス（本システム）•構想•全体システムの設計•センサ群の設計と準備•情報システム（遠方監視制御システム）の設計と製作（設定作業のみでOK）

– プライベートIPアドレスの調査– ノードを購入– パラメータの設定

•現地調整•イーサネットに接続（サーバはすでに設置済み）

•運用

構想からノード購入まで1日ノード購入から運用まで1日アドホックな利用が容易に可能

クラウド型遠方監視制御システムTinySCADA

•価格•お見積をいたします。•お問い合わせは、[email protected]まで


クラウド型遠方監視制御システム– 課題

•制御（DO）機能– 既に実現

•高機能センサ入力機能– 高精度温度湿度センサSHT71対応（既に実現）– SHT71以外に、廉価版DHT22、DS18S20などへの対応

•サーバへのロガー機能– 既に実現（DI、AI、高機能センサ入力EU）

•マイコンSDカードへのロガー機能– イーサネットとSDカードの両方を使用するとエラーになる– Arduino開発環境の改良待ち

•状態変化時（DI変化時）のメール送信– 既に実現

•アナログ値の監視とアラームメールの送信– 既に実現

•Google以外への対応（一般的なDBを使用するWebアプリケーションとして再開発）•ユーザビリティの改善•DHCP対応の実装•監視画面の意匠的デザイン性•ケースの意匠的デザイン性•画像の取り扱い•その他実ニーズへの対応


クラウド型遠方監視制御システムのハウス農園への適用

–実験の目的：ハウス農園での加温機（ヒータ）における石油使用量の節減ニーズに応えうるかの実証実験

–そのための「グローヒートファン」（大倉電機製）の利用

•http://noukanoniwa.jimdo.com/%E3%83%8F%E3%82%A6%E3%82%B9%E5%8A%A0%E6%B8%A9%E6%A9%9F-%E3%83%8F%E3%82%A6%E3%82%B9%E6%9A%96%E6%88%BF%E6%A9%9F-%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%B3%E3%81%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%AE%9F%E9%A8%93/

•http://www.ohkuradn-inc.jp/pc/free04.html

–グローヒートファンの効果（省エネ、発育促進、害虫防止）をデータによって実証する。

–そのために、TinySCADAをハウス農園に設置してデータ収集を行う。

–実証期間は３ヶ月。



–計測点•温度・湿度センサーSensirionSHT71

– http://www.sensirion.co.jp/pdf/doc_center/01_humidity/01_SHT/jp/Datasheet_SHT7x_V4.3_J.pdf

–ハウス内で2箇所計測する→1箇所を室外に現地で変更•電流センサー（U_RD社製) CTT-10-CLS-CV25

– http://www.u-rd.com/products/CTT-CLS-CV.html–従来設置の加温機用、今回設置のGHF用の2箇所–両方とも3相電力を使用しているが、そのうち1相のみ計測

–計測周期•1分ごと

– ログ記録周期•15分ごと、800回分（約8日）•約７日に1度、ログデータをPCに保存することにより、無制限に記録をとれる


– システム構成（１）



Googleサーバ

ルータ

有線LAN、無線LAN（注１）

TinySCADAハウス農場

モニター（PC、スマートフォン）

インターネットにつながるなら、どこからでも監視可能

管理棟

モニター（PC）必要なら

センサー温度、湿度、電流


– システム構成（２）

注（１）


TinySCADA ルータ

無線LAN

BUFFALO WLAE-AG300N/V2



– 設置場所


– 無線機器の設置


３０ｍ程度

ハウス農場

見通し

管理棟

BUFFALO WLAE-AG300N/V2

風雨対策不要電源を手動で入れる必要あり

TinySCADA ルータ

有線LAN有線LANACケーブル


– ハウス内の設置（無線機器、本体、センサー）


無線機器

電流センサー（加温機）

TinySCADA本体

温度・湿度センサー（１）

温度・湿度センサー（２）

出荷作業場

電流センサー（GHF）

約１５ｍ

約３０ｍ

AC電源６ｍ６ｍ

高さ３ｍ

高さ２ｍ

高さ１ｍ

入口／出口

上図は設置当初の配置



– 現地事前調査10月27日•設置場所、仮設置での動作確認、ケーブル長の調査

– ケーブルの準備•ACケーブル

–ハウス内ACコンセント～無線機器　１５ｍ–ハウス内ACコンセント～TinySCADA　２０ｍ

•信号ケーブル–温度・湿度センサー～TinySCADA　６ｍ×2本–加温機電流センサー～TinySCADA　２５ｍ– GHF電流センサー～TinySCADA　２０ｍ

•LANケーブル–無線機器～TinySCADA　３０ｍ



–設置前の考慮•防滴対策

– 本体および無線機器を大き目のプラスティックケースに入れる放熱効果は、プラスティックケース壁面からの自然放熱でOKなることを事前に確認本体内部にも温度センサーを内臓し、常時計測が可能

– 24時間運転であるので、結露については考慮不要としている– SensirionSHT71について、小型のプラスティックケースにいれ、さらに内部では円筒形のケースにいれて、直接水がかかることを防いでいる

– 外部に供給する５Vについて、直列に５００Ωの抵抗をいれている（水滴でのショート時の過電流対策）

•設置工事の効率化対策– 本体の接続はすべて、ソケットまたはコネクタで接続できるように準備（ドライバー不要）

– ACケーブル、信号ケーブルについても同様– 本体の電源入り切り（停止時の再スタート）が可能なように、本体の電源ケーブルの途中にスイッチを設ける



–設置工事11月16日•午後13時から17時現地工事•機器の据付（本体、無線機器（ハウス内、管理棟内）•ケーブルの敷設、ケーブルタイまたはビニールテープによる固定

•コンセントまたはコネクタでの接続•接続部分の防水対策

–ビニールテープまたはポリ袋でのカバー•動作確認



–データ収集の結果（１）　1月1日～1月8日A村ハウス農場　温度等計測結果

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

0 2 4 6 8101214

2012年1月1日(日)16時9分38秒

2012年1月1日(日)18時9分49秒

2012年1月1日(日)20時11分1秒

2012年1月1日(日)22時10分12秒

2012年1月2日(月)0時10分23秒

2012年1月2日(月)2時11分35秒

2012年1月2日(月)4時10分47秒

2012年1月2日(月)6時11分57秒

2012年1月2日(月)8時11分8秒

2012年1月2日(月)10時11分19秒

2012年1月2日(月)12時12分31秒

2012年1月2日(月)14時11分43秒

2012年1月2日(月)16時11分55秒

2012年1月2日(月)18時12分6秒

2012年1月2日(月)20時12分18秒

2012年1月2日(月)22時12分29秒

2012年1月3日(火)0時12分40秒

2012年1月3日(火)2時12分51秒

2012年1月3日(火)4時13分2秒

2012年1月3日(火)6時13分13秒

2012年1月3日(火)8時13分24秒

2012年1月3日(火)10時13分36秒

2012年1月3日(火)12時13分48秒

2012年1月3日(火)14時14分1秒

2012年1月3日(火)16時14分12秒

2012年1月3日(火)18時14分24秒

2012年1月3日(火)20時14分35秒

2012年1月3日(火)22時14分46秒

2012年1月4日(水)0時14分58秒

2012年1月4日(水)2時15分10秒

2012年1月4日(水)4時15分20秒

2012年1月4日(水)6時15分31秒

2012年1月4日(水)8時15分42秒

2012年1月4日(水)10時15分54秒

2012年1月4日(水)12時16分5秒

2012年1月4日(水)14時16分17秒

2012年1月4日(水)16時16分28秒

2012年1月4日(水)18時16分40秒

2012年1月4日(水)20時16分51秒

2012年1月4日(水)22時17分2秒

2012年1月5日(木)0時17分14秒

2012年1月5日(木)2時17分25秒

2012年1月5日(木)4時17分36秒

2012年1月5日(木)6時17分47秒

2012年1月5日(木)8時17分58秒

2012年1月5日(木)10時18分9秒

2012年1月5日(木)12時18分21秒

2012年1月5日(木)14時18分34秒

2012年1月5日(木)16時18分46秒

2012年1月5日(木)18時18分58秒

2012年1月5日(木)20時19分9秒

2012年1月5日(木)22時19分20秒

2012年1月6日(金)0時19分31秒

2012年1月6日(金)2時19分42秒

2012年1月6日(金)4時19分53秒

2012年1月6日(金)6時21分4秒

2012年1月6日(金)8時20分15秒

2012年1月6日(金)10時20分26秒

2012年1月6日(金)12時20分39秒

2012年1月6日(金)14時20分51秒

2012年1月6日(金)16時21分3秒

2012年1月6日(金)18時21分15秒

2012年1月6日(金)20時21分26秒

2012年1月6日(金)22時21分38秒

2012年1月7日(土)0時21分49秒

2012年1月7日(土)2時22分0秒

2012年1月7日(土)4時22分11秒

2012年1月7日(土)6時22分22秒

2012年1月7日(土)8時22分33秒

2012年1月7日(土)10時22分45秒

2012年1月7日(土)12時22分57秒

2012年1月7日(土)14時23分10秒

2012年1月7日(土)16時23分22秒

2012年1月7日(土)18時23分34秒

2012年1月7日(土)20時23分45秒

2012年1月7日(土)22時24分56秒

2012年1月8日(日)0時24分7秒

2012年1月8日(日)2時24分18秒

2012年1月8日(日)4時24分29秒

2012年1月8日(日)6時24分40秒

2012年1月8日(日)8時24分51秒

2012年1月8日(日)10時25分2秒

2012年1月8日(日)12時25分15秒

2012年1月8日(日)14時25分27秒

2012年1月8日(日)16時25分39秒

2012年1月8日(日)18時26分51秒

2012年1月8日(日)20時26分2秒

2012年1月8日(日)22時26分13秒

2012年1月9日(月)0時27分24秒

時刻

温度（℃）、電流（A）

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

湿度（％）

ハウス内温度（℃） GHF電流（アンペア）加温機電流（アンペア）ハウス外気温（℃）内外温度差

加温機設定温度 GHF設定温度ハウス内湿度（％）ハウス外湿度（％）



–データ収集の結果（２）　1月7日～1月14日A村ハウス農場　温度等計測結果

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

2012年1月7日(土)0時6分48秒

2012年1月7日(土)2時6分59秒

2012年1月7日(土)4時7分11秒

2012年1月7日(土)6時7分21秒

2012年1月7日(土)8時7分32秒

2012年1月7日(土)10時7分43秒

2012年1月7日(土)12時7分56秒

2012年1月7日(土)14時8分8秒

2012年1月7日(土)16時8分21秒

2012年1月7日(土)18時8分32秒

2012年1月7日(土)20時8分43秒

2012年1月7日(土)22時8分55秒

2012年1月8日(日)0時9分5秒 JST

2012年1月8日(日)2時9分16秒

2012年1月8日(日)4時9分27秒

2012年1月8日(日)6時9分38秒

2012年1月8日(日)8時9分49秒

2012年1月8日(日)10時10分1秒

2012年1月8日(日)12時10分13秒

2012年1月8日(日)14時10分26秒

2012年1月8日(日)16時10分38秒

2012年1月8日(日)18時10分52秒

2012年1月8日(日)20時11分1秒

2012年1月8日(日)22時12分12秒

2012年1月9日(月)0時11分23秒

2012年1月9日(月)2時11分34秒

2012年1月9日(月)4時11分45秒

2012年1月9日(月)6時11分55秒

2012年1月9日(月)8時12分6秒

2012年1月9日(月)10時12分18秒

2012年1月9日(月)12時12分30秒

2012年1月9日(月)14時12分43秒

2012年1月9日(月)16時12分55秒

2012年1月9日(月)18時13分7秒

2012年1月9日(月)20時13分18秒

2012年1月9日(月)22時13分29秒

2012年1月10日(火)0時13分40秒

2012年1月10日(火)2時13分51秒

2012年1月10日(火)4時14分3秒

2012年1月10日(火)6時14分14秒

2012年1月10日(火)8時14分25秒

2012年1月10日(火)10時14分36秒

2012年1月10日(火)12時14分49秒

2012年1月10日(火)14時15分1秒

2012年1月10日(火)16時15分13秒

2012年1月10日(火)18時15分25秒

2012年1月10日(火)20時15分36秒

2012年1月10日(火)22時15分47秒

2012年1月11日(水)0時15分58秒

2012年1月11日(水)2時16分9秒

2012年1月11日(水)4時16分21秒

2012年1月11日(水)6時16分32秒

2012年1月11日(水)8時16分43秒

2012年1月11日(水)10時16分54秒

2012年1月11日(水)12時17分6秒

2012年1月11日(水)14時17分18秒

2012年1月11日(水)16時17分30秒

2012年1月11日(水)18時17分41秒

2012年1月11日(水)20時17分52秒

2012年1月11日(水)22時18分4秒

2012年1月12日(木)0時18分15秒

2012年1月12日(木)2時18分26秒

2012年1月12日(木)4時18分37秒

2012年1月12日(木)6時18分48秒

2012年1月12日(木)8時18分59秒

2012年1月12日(木)10時19分10秒

2012年1月12日(木)12時19分22秒

2012年1月12日(木)14時19分35秒

2012年1月12日(木)16時19分47秒

2012年1月12日(木)18時19分58秒

2012年1月12日(木)20時20分12秒

2012年1月12日(木)22時20分21秒

2012年1月13日(金)0時20分31秒

2012年1月13日(金)2時20分42秒

2012年1月13日(金)4時20分53秒

2012年1月13日(金)6時21分4秒

2012年1月13日(金)8時21分16秒

2012年1月13日(金)10時21分27秒

2012年1月13日(金)12時21分39秒

2012年1月13日(金)14時21分52秒

2012年1月13日(金)16時22分4秒

2012年1月13日(金)18時22分15秒

2012年1月13日(金)20時22分27秒

2012年1月13日(金)22時22分38秒

2012年1月14日(土)0時22分49秒

2012年1月14日(土)2時23分0秒

2012年1月14日(土)4時23分12秒

2012年1月14日(土)6時23分23秒

2012年1月14日(土)8時23分34秒

2012年1月14日(土)10時23分46秒

2012年1月14日(土)12時23分58秒

2012年1月14日(土)14時24分10秒

2012年1月14日(土)16時24分22秒

2012年1月14日(土)18時24分34秒

2012年1月14日(土)20時24分45秒

2012年1月14日(土)22時24分55秒

2012年1月15日(日)0時25分7秒

時刻


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

湿度（％）





–データ収集の結果（３）　1月14日～1月21日A村ハウス農場　温度等計測結果

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

2012年1月14日(土)0時7分48秒

2012年1月14日(土)2時7分59秒

2012年1月14日(土)4時8分10秒

2012年1月14日(土)6時8分21秒

2012年1月14日(土)8時8分33秒

2012年1月14日(土)10時8分44秒

2012年1月14日(土)12時8分56秒

2012年1月14日(土)14時9分9秒

2012年1月14日(土)16時9分21秒

2012年1月14日(土)18時9分32秒

2012年1月14日(土)20時9分43秒

2012年1月14日(土)22時9分54秒

2012年1月15日(日)0時10分5秒

2012年1月15日(日)2時10分16秒

2012年1月15日(日)4時10分27秒

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時刻


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湿度（％）





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2012年2月18日(土)16時14分24秒

2012年2月18日(土)18時14分36秒

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2012年2月20日(月)8時18分13秒

2012年2月20日(月)10時26分26秒

2012年2月20日(月)12時26分39秒

2012年2月20日(月)14時26分52秒

2012年2月20日(月)16時27分4秒

2012年2月20日(月)18時27分16秒

2012年2月20日(月)20時27分27秒

2012年2月20日(月)22時27分38秒

2012年2月21日(火)0時27分49秒

2012年2月21日(火)2時28分0秒

2012年2月21日(火)4時28分11秒

2012年2月21日(火)6時28分22秒

2012年2月21日(火)8時28分33秒

2012年2月21日(火)10時28分45秒

2012年2月21日(火)12時28分58秒

2012年2月21日(火)14時29分10秒

2012年2月21日(火)16時29分23秒

2012年2月21日(火)18時29分34秒

2012年2月21日(火)20時29分46秒

2012年2月21日(火)22時29分57秒

2012年2月22日(水)0時30分8秒

2012年2月22日(水)2時30分20秒

2012年2月22日(水)4時30分31秒

2012年2月22日(水)6時30分42秒

2012年2月22日(水)8時30分53秒

2012年2月22日(水)10時31分6秒

2012年2月22日(水)12時31分18秒

2012年2月22日(水)14時31分31秒

2012年2月22日(水)16時31分43秒

2012年2月22日(水)18時31分55秒

2012年2月22日(水)20時32分6秒

2012年2月22日(水)22時32分17秒

2012年2月23日(木)0時32分29秒

2012年2月23日(木)2時32分40秒

2012年2月23日(木)4時32分51秒

2012年2月23日(木)6時33分2秒

2012年2月23日(木)8時33分14秒

2012年2月23日(木)10時33分25秒

2012年2月23日(木)12時33分37秒

2012年2月23日(木)14時33分49秒

2012年2月23日(木)16時34分2秒

2012年2月23日(木)18時34分13秒

2012年2月23日(木)20時34分25秒

2012年2月23日(木)22時34分36秒

2012年2月24日(金)0時34分47秒

2012年2月24日(金)2時34分59秒

2012年2月24日(金)4時35分10秒

2012年2月24日(金)6時35分21秒

2012年2月24日(金)8時35分33秒

2012年2月24日(金)10時35分45秒

時刻


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

湿度（％）

ハウス内温度（℃） GHF電流（アンペア）加温機電流（アンペア）ハウス外気温（℃）ハウス内湿度（％）ハウス外湿度（％）

2月17日 2月18日 2月19日 2月20日 2月21日 2月22日 2月23日 2月24日



–今回の適用で得られた知見•ACケーブル

–距離が長いので、断面積の大きいAC線を用意したが、使用する電力が小さく、細い線でも充分であった。

•信号ケーブル–こちらも断面積の大きい（1.25mm□）線を使用したが、マイコン側のインピーダンスが充分高く、もっと細い線でもOKである。

•防滴加工–対策は充分効果があるようである。

•連続運転– 11月16日の設置以来、約1ヶ月、マイコンに起因するデータ喪失は起きていない。



–参考文献– [1] 宮西洋太郎, “クラウドコンピュータとどう向き合うか～クラウドはビジネス系情報システム構築技術の革命となりうるか～”, 信学技報, Vol.110, No.70 pp.1-6 (2010).

– [2] 宮西洋太郎, “クラウドコンピューティングトライアルプロジェクトの概要～ソフトウェア産業の繁栄のために～”, 信学技報, Vol.110, No.70 pp.51-56 (2010).

– [3] 宮西洋太郎, “クラウドコンピューティングによるアプリケーション試作開発事例～トライアルプロジェクト中間報告～”, 電子情報通信学会CEATEC2010連携企画報告, pp.23-30 (2010.10).

– [4]　宮西洋太郎，廣瀬修，坂下善彦，梶功夫，須栗裕樹，片岡信弘，“2010年度クラウドコンピューティングトライアルプロジェクトの総括”, 信学技報, Vol.110, No.427 pp.51-62 (2011.2)

– [5]　宮西洋太郎，“クラウドコンピューティング環境GAEによる遠方監視制御システムの試作 ”,　信学技報, Vol.111, No.86 pp7-12 (2011.6)

– [6]　宮西洋太郎，“クラウドコンピューティングによる遠方監視制御システムの試作 ”,　FIT2011(2011.9) RO-013

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　後1枚.



–㈲カラビナシステムズ　金指文明氏をはじめ、日本ﾎｰﾑｵｰﾄﾒｰｼｮﾝ㈱　国分星八郎氏、サイバー大学　清尾克彦教授、なごミスト設計有限会社　石井智洋氏㈱バレイキャンパスジャパン　飯田秀正氏元㈱エフ・イー・シー　猿渡広司氏ほか、有益なアドバイスをいただいた皆様に感謝いたします。

–ご清聴ありがとうございました。

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