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「ソフトウェアからの設備制御」�

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2017年10月18日に開催された「Lonmark Session 2017東京」にて発表させていただいた資料です。

Published in: Technology
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「ソフトウェアからの設備制御」�

  1. 1. 2017/10/18 日本ピー・アイ株式会社 中畑隆拓 日本KNX協会 インテグレーター会員 LONMARK SESSIN 2017東京
  2. 2. 自己紹介 日本ピー・アイ株式会社 中畑隆拓 http://npinet.co.jp/ facebook.com/nakachong @nakachon
  3. 3. ソフトウェアをつかった設備の制御
  4. 4. IoTとかAI(人工知能)とか 話題になってますよね 今日、お伝えしたいこと 設備制御の大変革が おこりつつあります 中でも照明の使い方が 大きく変わりそうです
  5. 5. 1. 照明が1台づつ制御できると民衆をコントロールできる 2. IoT+AI+照明設備の制御 3. Node-REDから照明制御する方法 4. これからの照明設備の使われ方 5. まとめ&結論
  6. 6. 例えば、火事が発生! どうやって、全員に「火事」であることをつたえますか? (画像は「いらすとや」から引用)
  7. 7. 叫ぶ! つまり、【音】で伝えますよね?
  8. 8. 【音】だけでなく、【光】を使って、その空間にいる人達に何かを伝えるこ とができるようになります。
  9. 9. おーい! みんなー!
  10. 10. 超集中モードなので、まったく気づいてもらえない人が……
  11. 11. でも…
  12. 12. 10秒間 真っ暗! (照明が全部オフ)
  13. 13. 明るくなった (照明が全部オン)
  14. 14. 「どうしたのだろう?」って、みんな自分の作業を止めて、 様子を伺いますよね?
  15. 15. 再び、10秒間 真っ暗! (照明が全部オフ)
  16. 16. そして… (1箇所だけオン)
  17. 17. 明るいところにある「謎の箱」をみますよね。
  18. 18. 再々度、10秒間 真っ暗! (照明が全部オフ)
  19. 19. ↑ 動画です。ここに表示される再生ボタンを押してください
  20. 20. どちらのドアから出ますか? ドア左 ドア右
  21. 21. その空間にいる人(不特定多数)の 【意識】 【注目】 【選択】 をコントロールすることができます。
  22. 22. その空間にいる人(不特定多数)の 【意識】 【注目】 【選択】 をコントロールすることができます。
  23. 23. その空間にいる人(不特定多数)の 【意識】 【注目】 【選択】 をコントロールすることができます。 情報を元に自分にとって 合理的な選択をしている
  24. 24. AとB、6人づつの2グループに、 それぞれ質問をします
  25. 25. 世界一長い海苔巻きの長さは 「500メートル」より長いか短いかどちらでしょうか? ではその長さは何メートルか想像してください
  26. 26. 世界一長い海苔巻きの長さは 「50メートル」より長いか短いかどちらでしょうか? ではその長さは何メートルか想像してください
  27. 27. 世界一長い海苔巻きの長さは 「500メートル」より長いか短いか 世界一長い海苔巻きの長さは 「50メートル」より長いか短いか
  28. 28. グループA 700, 1000, 1000, 1000, 800, 1000 → 平均916メートル グループB 40, 70, 1000, 200, 100, 100 → 平均224メートル 500メートルと50メートルという数値を印象付け るだけでこれだけの差になります。
  29. 29. どちらのドアから出ますか? ドア左 ドア右
  30. 30. WordCampで話した「なぜ人は怪しい壺を欲しくなってしま うのか」の内容と補足説明 https://someyamasatoshi.jp/conference/wctokyo2017_pot/ から引用させていただきました。 染谷昌利さんのサイトです
  31. 31. IoT AI + 照明制御
  32. 32. ロジック Output Input 制御の基本
  33. 33. ロジック Output Input 人感センサー 照度センサー 人感センサーに反 応があったら、照明 を点灯させる 照度センサーが 600lux以上だと照 度を50%に調光 600lux未満は 100%で点灯 照明器具
  34. 34. ロジック Output Input 人感センサー 照度センサー 人感センサーに反 応があったら、照明 を点灯させる 照度センサーが 600lux以上だと照 度を50%に調光 600lux未満は 100%で点灯 照明器具 1.Inputできる機器が限られている 2.制御できる照明器具は回路単位 3.ロジックのプログラミングはメーカーに依 存
  35. 35. ロジック Output Input 人感センサー 照度センサー 人感センサーに反 応があったら、照明 を点灯させる 照度センサーが 600lux以上だと照 度を50%に調光 600lux未満は 100%で点灯 照明器具 1.Inputできる機器が限られている → いろんな機器から情報をInputできる 2.制御できる照明器具は回路単位 → 照明器具は1台単位で制御できる 3.ロジックのプログラミングはメーカーに依存 → ロジックのプログラミングはオープンソー スでできる
  36. 36. IoT Node-RED DALI
  37. 37. ロジック Output IoT Input
  38. 38. Internet of Things (モノのインターネット)
  39. 39. 情報を送れる機器が、今よりも圧倒的に多くなること。
  40. 40.  椅子に付けた圧力センサー  社員ICカードの出勤情報  PCが稼働しているかどうか?  部屋の二酸化炭素量の濃度 従来 : 人感センサー IoT :
  41. 41.  椅子に付けた圧力センサー  社員ICカードの出勤情報  PCが稼働しているかどうか?  部屋の二酸化炭素量の濃度 インターネット
  42. 42. オープンな照明のプロトコル DALI (ダリ) http://www.dali-ag.org/ Digital Addressable Lighting Interface
  43. 43.  仕様が公開されていること  照明器具1台づつにアドレスをもつこと  コマンドと調光の2種類のアドレスを持っていること
  44. 44. DALIと他のプロトコルのゲートウェイが各社から出ている LON DALI Gateway Schneider KNX DALI Gateway GIRA DALI-Ethernet Gateway iLumTech
  45. 45. 192.168.1.1 192.168.1.2 192.168.1.3 192.168.1.4 192.168.1.5 192.168.1.6 192.168.1.7 192.168.1.8
  46. 46. DALI BUS DALIネットワーク アドレス0 アドレス1 アドレス2 アドレス3
  47. 47. DAP : Direct Arc Power Control → 0〜255までの数値で明るさを指定 IAP : Indirect Arc Power Control → あらかじめ用意されたDALIのコマンドを実行する
  48. 48. DALIの信号は[Where to] と[info]
  49. 49. DALI BUS DALIネットワーク アドレス0 アドレス1 アドレス2 アドレス3 アドレス0のDAP, 50% 実際のコマンド → #0,128 アドレス0のIAP, 最大の明るさで点灯せよ 実際のコマンド → #1, 5
  50. 50.  仕様が公開されていること  照明器具1台づつにアドレスをもつこと  コマンドと調光の2種類のアドレスを持っていること
  51. 51. 情報の入力(Input)と設備制御(Output)について、様々な通信 プロトコルに対応したモジュールが準備され、視覚的にわかりや すく、制御システムの設計をすることができるツール。 Node-REDは仕様が公開されているオープンソースである。
  52. 52. どうやってやりま すか? 予算、いくらぐらい かかりますか?
  53. 53. EnOcean スイッチ EnOcean USBレシーバー Node-REDが動くPC 下ごしらえ Node-REDにnode-red-node-serialportというライブラリと、 EnOcean電文をデコードするノードをインストールしておきましょう
  54. 54. EnOcean スイッチ 8,100円 EnOcean USBレシーバー 3,780円 Node-REDが動くPC 下ごしらえ Node-REDにnode-red-node-serialportというライブラリと、 EnOcean電文をデコードするノードをインストールしておきましょう 無料
  55. 55. ロジック Output IoT Input
  56. 56.  InputとOutputの機器に対して柔軟・開発の時間短縮  システムの開発が特定の会社に限定されない  進化に対応(進化のスピードが早い)
  57. 57. IoT AI + 照明制御
  58. 58. ロジック Output IoT Input ここにAI
  59. 59. ロジック Output IoT Input ここにAI
  60. 60. IoT AI + 照明制御 技術とコストについては現実 的になってきた
  61. 61. Node-REDと照明の接続イメージ サーバー (192.168.0.10) DALI(照明のネットワーク) Gateway (192.168.0.22) ルーター
  62. 62. フローの説明
  63. 63. フローの説明 (インジェクションノード)
  64. 64. フローの説明(functionノード) #01,05
  65. 65. フローの説明 (TCP OUTノード)
  66. 66. 送られるデータ一覧
  67. 67. マーケティング 最適化
  68. 68. 店舗で、個人情報と結び付けて、最適な商品 に意識がいくように照明をコントロールする スマートフォン / ビッグデータ 照明制御 人の意識や視線をコントロールし マーケティング情報と連携
  69. 69. 状態や位置・方向をつたえるコトで 人の行動を最適化 センサー / エリア内情報 照明制御 イベントの開催などで、大勢の人が集中する時、 空いている出口を照明で誘導する
  70. 70. IoTとかAI(人工知能)とか 話題になってますよね 今日、お伝えしたかったこと 設備制御の大変革が おこりつつあります 中でも照明の使い方が 大きく変わりそうです
  71. 71. 従来、普通に使われていた設備が 新しい意味を持ち始める 今までとは違った価値を顧客に与える ことができる
  72. 72. 1社でできることや、知識、技術は限られている 横の連携をつくって、実験・検証をしていきましょう
  73. 73. つながりましょう 日本ピー・アイ株式会社 中畑隆拓 http://npinet.co.jp/ facebook.com/nakachong @nakachon 私が検証していることはブログで紹介しています。 https://digital-light.jp/

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