データ取得：IoT製品マネージャーのための入門書

モノのインターネットの重要な属性の1つは、物理的な信号を測定して、私たちの周りの世界をよりよく理解する能力です。これは非常に重要なトピックであり、プロダクトマネージャーが十分に把握する必要があるトピックです。この投稿では、データ取得の世界と、PMが知っておく必要のある主要なパラメータについて紹介します。

実世界の信号を取得するプロセス、つまりデータ取得は、ほとんどのPMにとって、特にハードウェアに触れたことがない場合は謎です。しかし、エンドツーエンドのIoT製品がどのように機能するかを理解すればするほど、エンジニアリングチームとより多くの情報に基づいた会話をすることができます。

目標は、テクノロジーの専門家になることでも、エンジニアリングチームが製品を構築するために使用するテクノロジーを指示することでもないことを忘れないでください。目標は、テクノロジーコンテキストを理解して、エンジニアリングの会話に参加し、ビジネスとユーザーの視点を追加できるようにすることです。

前回の投稿では、すべてのIoTデバイスに含まれる4つの主要なハードウェアコンポーネントについて書きました。この投稿では、これらのコンポーネントの1つであるデータ取得モジュールについて詳しく説明します。

データ取得モジュールの役割は、現実の世界から物理信号を取得し、それらをコンピューターで操作できるデジタル情報に変換することです。

実世界の信号には、主に2つのタイプがあります。ディスクリート信号とアナログ信号です。はじめに、この投稿ではアナログ信号のみに焦点を当てます。

アナログ信号とは何ですか？

アナログ信号は、時間の経過とともに振幅または周波数が変化する連続信号として定義されます。これらの変動は、測定している物理現象の変化に応じて発生します。たとえば、下の画像は、時間の経過とともに変動する温度を示しています。

アナログ信号に慣れてきたので、これらの信号を取得または「デジタル化」するために必要なハードウェアとプロセスについて説明しましょう。

データ取得のエンジニアリング面は非常に複雑になる可能性があります。 PMの観点から、データ取得プロセスのこれらのコンポーネントに焦点を当てます。

どのような実世界の信号を測定しますか？
センサーについて
シグナルコンディショニング
アナログからデジタルへの変換作業
データの解釈

1。どのような実世界の信号を測定しますか？

ハードウェアロードマップの計画を開始する前に、測定する物理信号のタイプを理解する必要があります。物理信号の例は次のとおりです。

温度
サウンド
湿度
振動
軽い
圧力
その他

センサーの選択に直接飛び込んでいないことに注意してください。センサーは、目的を達成するための手段を提供するテクノロジーコンポーネントです。まず、測定する必要のある信号の種類を理解し、その情報をどのように使用する予定かをよく理解することが重要です。

必要な信号の種類を決定したら、チームと協力して適切なセンサーを選択する前に、いくつかの追加パラメーターを調査する必要があります。答える必要のある重要な質問は次のとおりです。

測定する正確な信号タイプは何ですか？

「ガス」を測定したいと言うだけでは不十分です。どのタイプのガスですか？空気？ CO2？ガスについてどのような情報を測定したいですか？フロー？温度？平方インチあたりの粒子？エンジニアリングチームが仕事に最適なセンサーを選択できるように、具体的に説明してください。

信号はどのくらいの速さで変化しますか？

温度を測定する必要があるとしましょう。アプリケーションによっては、同じ物理現象（この場合は温度）が非常にゆっくりと変化する場合（つまり、部屋の周囲温度）、または非常に速く変化する場合（つまり、エンジン内の温度）があります。

信号の変化の速さ（変化率）を理解することは、チームが測定したい信号に追いつくことができるセンサーとコンバーターを選択するのに役立ちます。

測定する必要のある信号の範囲はどれくらいですか？

たとえば、室温を測定している場合は、摂氏0〜40度の範囲のセンサーがあれば十分です。一方、炉内の温度を測定している場合は、摂氏数千度の範囲のセンサーが必要になる場合があります。繰り返しになりますが、具体的にするほど、エンジニアリングチームが正しい意思決定を行えるようになります。

2。センサーを理解する

そこには何百ものセンサーがあり、測定したい実際の信号に適したセンサーを柔軟に選択できます。しかし、センサーはどのように機能しますか？

すべてのアナログセンサーは、測定する実際の信号の変動を表す電気信号（電圧または電流）を生成します。実際の信号は時間とともに変化するため、センサーはそれらの変化を正確に表す電気信号を生成します。

3。シグナルコンディショニングとは何ですか？

センサーのタイプごとに、異なるレベルの電圧または電流出力が生成されます。また、多くの場合、センサーの出力は、アナログ-デジタルコンバーター（ADC）に必要な入力範囲と互換性がありません。または、デバイスのハードウェアが電磁ノイズの多い場所に設置されており、ADCに渡す前にその信号をクリーンアップする方法が必要な場合があります。

シグナルコンディショニングとは、センサーの出力を操作して、ADCで消費できるようにするプロセスのことです。シグナルコンディショニングの最も一般的な形式は次のとおりです。

DCオフセット
増幅
減衰
フィルタリング

多くのベンダーは、センサーからの信号を確実に処理できるようにするために、デバイスハードウェアに追加できる信号調整製品を提供しています。これらの製品は、個々のチップから特殊なアプリケーション向けの完全なハードウェアモジュールまで多岐にわたります。エンジニアリングチームと協力して、アプリケーションに最適なアプローチを決定します。

4。アナログ-デジタル変換（ADC）

デバイスのハードウェアは、センサーからの信号をデジタル化してからでないと、そのデータをコンピューターで使用できません。このプロセスは、アナログからデジタルへの変換と呼ばれます。

アナログからデジタルへの変換は非常に詳細なトピックであるため、この投稿では、プロダクトマネージャーが知っておく必要のある最も重要なパラメーターのみに焦点を当てます。

アナログ-デジタルコンバーター（ADC）は、信号の個々のサンプルを絶えず取得することによって信号をデジタル化するハードウェア（通常はチップ）の一部です。

アナログ-デジタルコンバータで考慮すべき重要なパラメータは、サンプルレートと分解能です。

サンプルレート

サンプルレートとは、ADCがアナログ信号のサンプルを取得する頻度を指します。アナログ信号の周波数成分を正確に再現するには、ADCは信号の最高周波数の少なくとも2倍の速度でサンプリングする必要があります。これはナイキスト周波数に基づいています。

周波数成分だけでなく、信号の形状と振幅も時間領域で再現したい場合、ADCははるかに高いレートでサンプリングする必要があります。経験則では、この元の信号の10倍の周波数をサンプリングします。つまり、信号の周波数が100 Hz（100サイクル/秒）の場合、コンバーターは1,000Hzでサンプリングする必要があります。

以下の画像は、アナログ信号の低速サンプリングと高速サンプリングの結果を示しています。

解決策

解像度とは、精度をどの程度細かくするかを指します。分解能は、ADCが各サンプルを表すために使用するビット数によって指定されます。したがって、たとえば、2ビットADC、4ビット、8ビット、24ビットなどを使用できます。2ビットADCは、4つの値（2 ^ 2 =4）を登録できます。 4ビットADCは16個の値（2 ^ 4 =16）などを測定できます。サンプルあたりのビット数が多いほど、測定の解像度は高くなります。

例を見てみましょう。摂氏0度から96度の間の温度変化を測定できる熱電対（温度センサー）があるとします。 4ビットADCを使用する場合、センサーの全範囲を表す16の可能な値（2 ^ 4 =16）があります。 0のADC出力は0度に対応し、15のADC出力は96度に対応します。

測定範囲をADC値の数で割ると、測定可能な最小ステップサイズが得られます。この場合、ステップサイズは6（96/16 =6）です。これが意味するのは、このADCに登録できる最小の温度変化は6度であるということです。

ここで、8ビットADCを使用した同じ例を考えてみましょう。センサーの全範囲（96℃）を256のADC分解能（2 ^ 8 =256）で割ると、結果は0.375（96/256 =0.375）になります。つまり、8ビットADCを使用すると、次のようになります。 d摂氏0.375度という小さな温度変化を区別できるようになります！

PMの観点からの重要なポイントは、サンプルレートと解像度の組み合わせによって、デバイスが生成するデータの量が決まるということです。たとえば、24ビットADCを使用していて、200 kHzでサンプリングしている場合（はい、毎秒200,000サンプル）、この1つのセンサーだけで毎秒600kBのデータを生成します。これは、エッジで処理する必要があるデータです。おそらく、クラウドへの送信、保存、バックアップなどです。

これらの計算の実行方法がわかったので、製品が1日/月/年に生成する生データの量を見積もることができます。マシンはほぼ瞬時に大量のデータを生成できることに注意してください。これらの計算に注意して、IoTテクノロジースタックの他の領域や、ビジネスやセキュリティなどの他の意思決定領域にどのように影響するかを理解してください。