IoTテクノロジーが環境にどのように役立つか

環境について憂うつなニュース記事が出てこない日はないようです。同時に、近年、テクノロジーがうまくいかなかったという話がたくさんあります。ケンブリッジアナリティカのスキャンダル、歩行者を殺す自動運転車、マイノリティを「ゴリラ」に分類するマシンビジョンシステムなどです。ニューヨークタイムズ紙によると、過去10年間は​​、「10年の技術が道に迷った」ことを表しています。

人類の最大の課題に対処するために、なぜ社会がテクノロジーの優先順位を付け直さないのか不思議に思うことはできません。しかし、ある程度、それはすでに起こっています。たとえば、環境に焦点を当てたデータ収集は、世界中の多くの都市にとって優先事項になっています。米国海洋大気庁などの組織は、進化する海洋条件を監視するためにIoTセンサーを導入しています。

海面上昇から乱獲に至るまでの課題に対処するためにIoTなどのテクノロジーを使用していない組織が増えている理由の1つは、それが難しいからです。スタートアップにとって、ドックレスレンタル電動スクーターなどの物議を醸す製品を、たとえば炭素排出量を削減したり水不足に対処したりするよりも、実行可能な輸送形態として発売する方が間違いなく簡単です。

環境に明確に利益をもたらすプロジェクトは、「より多くのリスクを伴います。 AssetLinkGlobalの社長兼最高経営責任者であるDavidGoldsteinは、次のように述べています。

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ゴールドスタインは知っておくべきです。彼の会社はそのような挑戦的なプロジェクトを積極的に探しています。昨年、非営利のOceanCleanupイニシアチブがAssetLinkのAssetPack衛星GPSトラッカーを選択したことを発表しました。 2013年に最初に設立されたオーシャンクリーンアップは、プラスチックベースの海洋ゴミを抽出するために作成されました。このグループは、5年間で太平洋ゴミベルトの廃棄物の半分を引き出すことを目指しています。このイニシアチブは、AssetLinkの太陽光発電衛星トラッカーを使用して、ジオロケーションデータのフォールバックを提供します。

11月、AssetLinkは、米国海洋大気庁が同じタイプのIoTテクノロジーを使用して、海洋の状態を監視し、海洋分析と天気予報を可能にすることを発表しました。

耐久性のあるIoTテクノロジーを外洋やその他の要求の厳しい環境に導入することは、気の弱い人には向いていませんが、そのような機器が収集できるデータは、多くの場合、啓蒙的であるとゴールドスタイン氏は述べています。それは「変化の機会がどこにあるか」を示すことができます、と彼は説明しました。 「これらの組織を、変化が起こり得る場所、場合によっては業務の変更がいかに簡単であるかを理解し始める道に導くことがわかります。」

シュナイダーエレクトリックのIoT担当エグゼクティブバイスプレジデント兼デジタルオフィサーであるCyrilPerducat氏は、スマートビルディングは、IoTテクノロジーが持続可能性に具体的なメリットをもたらす可能性のあるもう1つの重要な分野であると述べました。 Perducatによると、同社のレガシービルの所有者と管理者のユーザーベース全体で、IoTとビルディングオートメーションテクノロジーを後付けした平均的なビルは、エネルギー消費量を20％節約できます。

Honeywell BuildingSolutionsの最高技術責任者であるHimanshuKhuranaによると、同社は2010年以来4,300以上の効率化プロジェクトを実施しています。これらのイニシアチブは、ビルディングの自動化と制御、照明、機械のアップグレードに関連しています。総投資額は、年間8000万ドル以上の節約になりました。 「エネルギー効率を2004年から2018年にかけて約70％向上させました。」

クラナは、有望な持続可能性イニシアチブの例として、ハネウェルとアイントホーフェン工科大学（TU / e）の間の共同プロジェクトを指摘しています。大学の建物をアップグレードすると、「大学の運営による温室効果ガス排出量の約80％が削減され、照明のエネルギーが最大60％節約されると期待されています」とKhurana氏は述べています。 「次に、これらのアップグレードにより、アトラスビルは、建物研究施設の環境評価方法に従って、世界で最も持続可能な教育用建物の1つに変わりました。」

ゴールドスタイン氏は、自分の会社が、しばしば認められていない方法で環境を支援する役割を果たしていると見ていると述べた。この一例は、一部の大手エネルギー会社が予測分析を展開して、石油バージが大量の石油を水路に漏出させないようにする慣行です。 「産業用船舶が間違った方法で積み込まれる問題はたくさんあります」とゴールドスタインは言いました。 「彼らはそこに不均衡があり、それから少し悪天候が襲い、転覆します。燃料がこぼれたり、人命が失われる可能性があるなど。」 AssetLink Globalは、転覆を防ぐためにバージのミスロードを検出するために、そのような船の傾​​斜レベルを検出するためにクライアントと技術をテストしています。運輸統計局によると、2018年には、あらゆる原因による2,000件近くの油流出事故が発生しました。

IoTが廃棄物の削減にどのように役立ったかの別の例は、タンクや圧力レベルなどのさまざまな指標を簡単にチェックするために、数百人を雇用して1日で一連のサイトに車で行く大規模な石油およびガス会社の慣行に関連しています。 「彼らは文字通り毎日輪になって運転します」とゴールドスタインは言いました。 「それを行うための資源利用のフットプリント—燃やされたガス、車両の損耗など—は途方もないです。」

AssetLink Globalは、このような石油ガス会社と協力してIoTセンサーを導入し、このような指標を一元的に監視できるようにしています。 「現在、彼らは必要なときにだけ人々を送り出している。問題があるとき、タンクが高すぎるか低すぎるとき、またはそれが漏れを示しているとき」とゴールドスタインは言った。 「彼らはそれに「環境」のスタンプを押していませんが、それは非常に環境的です」と彼は付け加えました。 「彼らは、燃焼しているこれらの数十万ガロンの燃料を取り、道路や車、インフラストラクチャや人々を傷つけ、IoTを使用してそのフットプリントを削減しています。」

同様に、トラックのロールを削減するサービス産業の見通しは、典型的なIoT対応のユースケースになっています。トラックロールはガスを燃やすだけでなく、高価です。その事実は、ケーブル接続の欠陥や産業機器の故障を診断するために技術者を派遣するサービス組織であるかどうかにかかわらず、同じままです。 Technology Services Industry Associationによると、2012年のトラックロールの平均コストは1,000ドルを超えました。

それでも、リモートオブジェクトに関する情報を収集するためにワーカーがサイトにドライブするという基本的なシナリオは一般的です。これは、サービス業界およびそれ以降の伝統的な規範でした。 AssetLink Globalには、原材料レベルを監視するための同様の戦略を持つ農業顧客がいます。牛の飼料を含むさまざまなタンクが米国中の広大な遠隔地に広がっているため、農業会社は以前、タンクのレベルを監視し、必要に応じてそれらを補充するためにサイトからサイトへと運転するチームを雇いました。これらのタンクにIoTセンサーを導入すると、これらのタンクが空に近づいたときにのみワーカーを派遣できるようになります。

11月にカリフォルニア州バーリンゲームで開催されたスマートホームサミットで、Phyn Mariel Devesaの事業開発のグローバル責任者は、IoTとリソースの利用について同様の見解を共有しました。同社は、漏れを検出するためのスマートウォーターアシスタントを製造しています。 1つの漏れやすい蛇口は1秒間に20回滴下する可能性があり、年間694ガロンを消費する可能性があります。それよりもはるかに悪いのは、1年に9,490ガロン（または1日あたり26ガロン）を漏らす可能性のあるランニングトイレです。さらに悪いのは、毎月数千ガロンの水を漏らす可能性のある漏水灌漑システムです。 Phynのような企業は、消費者が水道料金の高騰やさらに悪いことにパイプの破裂に対処するという頭痛の種にお金を節約するのに役立つだけでなく、自社の製品を見ています。このような製品は、水不足という世界的な問題への取り組みを支援する役割を果たしています。国連によると、すでに20億人以上が高い水ストレスを経験しています。

シュナイダーエレクトリックのPerducatはまた、彼の会社が水道施設と協力してネットワーク全体の漏水を検出していると述べています。 「私たちはポンプを接続し、SCADAシステムを介してそれらのインフラストラクチャを監視しています」と彼は言いました。 「これにより、システムの最適化を支援できます。」

結局、IoTやデータ分析などのテクノロジーは、このような地球規模の問題に光を当てるのに役立ち、組織がそれらをよりよく理解できるようにするだけでなく、将来成功するためのより持続可能な戦略を考案することもできます。ゴールドスタイン氏によると、最終的には、十分なデータを持つ企業は、「収益性、競争力、およびリソース使用率と、リソースを所有し、環境を改善し、排出量を削減する」という結合を見つける傾向があります。 「データを見始めると、それらは非常に一致しています。そのデータを取り込み始め、企業がそれらの分析を実行できるようにすると、当然、リソースの使用量を減らしている位置に移動します。そして、それは最終的には最もコアなレベルでの環境です。」