IoT主導サプライチェーンにおける位置精度レベルの習得

企業は基本的なアプリケーションを超え、IoTを活用してエンドツーエンドのサプライチェーンなど主要ビジネスプロセスをより良く管理しようとしています。

世界中の企業がIoT導入を全力で進めています。ガートナーの最新調査によると、この業界の勢いは企業において当面鈍らない見込みで、エンタープライズと自動車IoT市場だけでも2020年に58億エンドポイントに成長し、2019年末予想の48億から増加すると予測。IDCは世界IoT支出が二桁の年間成長率を維持し、2022年に1兆ドルを超えると予測しています。

この成長を可能にしているアプリケーションの一つ、特に倉庫、小売、保管ヤード、医療施設などのエンタープライズ環境で重要なのが、場所を移動する人とモノの正確な位置を特定する能力です。企業はIoT全体としての理解を深め、より具体的に自社ビジネスへの貢献を理解するにつれ、実装を大幅に拡大しています。単純なオブジェクト追跡といった基本アプリケーションを超え、IoTを活用してエンドツーエンドのサプライチェーンなど主要ビジネスプロセスをより良く管理しようとしています。人やオブジェクトの単体としての正確な位置、および他の「モノ」との相対的な位置を理解することで、組織は倉庫環境での在庫管理から、衛生プロトコル遵守のための医療従事者の具体的な経路把握まで、あらゆることに取り組めるようになります。

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誰もが「正確な」位置情報機能を望みますが、精度の定義は企業ごと、ユースケースごとに異なります。どの程度の精度で十分か？1メートル？10センチ？明確に異なるいくつかの精度レベルと、各レベルを達成する複数の技術・手法があります。位置情報が必要な各ユースケースを理解し、そのアプリケーションの短期・長期的な位置ニーズを把握することは、どのアプリケーションにどのレベルが必要かを決定する上で極めて重要です。エンドツーエンドソリューションの総所有コスト（TCO）を決定することが、正しい意思決定の鍵となります。

多様な組織が位置情報を主要ビジネスイネーブラーとして活用できますが、単一環境における3つの位置精度レベルを見ることで、各レベルが可能にするメリットとユースケースを示すのが合理的です。ここでは倉庫を例に、特定アプリケーションにおける位置情報の意味を具体的に示します。

位置精度には3つの一般的レベルがあります：存在検知、近接検知、位置特定

存在検知： オブジェクトが存在するかしないか？ これを判定するのが存在検知ベースのソリューションの目標です。他レベルと比較してシンプルな計算ですが、残念ながら最も精度の低い位置レベルでもあります。倉庫環境では、特定商品が到着したかどうかの判定に存在検知がよく用いられます。Bluetooth™技術と到着角（AoA）手法を用いた高度な位置システムでは、倉庫入口にロケーターを配置できます。タグ付きアイテムがこの「ゲート」を通過すると、システムは固有IDに基づきタグを特定し、信号の角度を測定し、進行方向を計算して倉庫への入出を判定します。一部のリアルタイム位置システム（RTLS）は長距離通信が可能で、倉庫内外の両方から存在検知とリアルタイム情報を提供できます。バッテリー寿命は存在検知の重要な要素で、ソリューションの総所有コストに直結します。

RFID技術は存在検知の技術としてよく考えられ、ゲートを通過するオブジェクトの単純な追跡には十分です。しかし、複数のゲートウェイが必要となるため、入口ゲートを超えて倉庫内部まで拡張するにはコスト効率が悪いです。さらに、パッシブRFID技術は通信範囲が比較的短く、倉庫やロジスティクスハブ全体でのオブジェクトの効果的なリアルタイム存在検知を可能にしません。

近接検知： 近接検知ベースのソリューションは中程度の位置精度を提供し、アイテムの存在と位置の両方を特定するよう設計されています。アプリケーションが要求する領域では高精度の位置特定を、精度がそれほど重要でない領域では低精度の存在検知を利用するのが典型的です。このタイプのソリューションは、展開エリア全体で均一な精度カバレッジが不要なユースケースに最適です。倉庫の例では、多くのユースケースで「おおよその位置情報」で「十分正確」な場合があります。Bluetooth技術とAoA手法を用いたRTLSでは、ロケーターを倉庫全体に戦略的に配置し、「ゾーン」を作成してゾーンごとのリアルタイム位置情報を生成できます。ロケーターを戦略的なチョークポイントに配置した適切な設計では、基本的な移動追跡も可能です。より高い位置精度を必要な場所のみで実現するようインフラ展開とロケーター密度を最適化することで、潜在的ユースケースを制限せずにTCOを改善できます。

近接ソリューションでよく使われる他の技術には、Wi-FiとBluetooth RSSI（受信信号強度指標）ベースのビーコニングがあります。しかし、どちらも非均一なロケーター密度での大規模展開や、困難な無線環境への対応に十分な柔軟性がなく、各アプリケーションに適した精度レベルを提供しながらコストを管理することが困難です。これは企業がIoT展開をスケールさせようとする際の実質的な問題です。

位置特定。 位置特定は最高レベルの位置精度で、追跡対象アイテムの正確な位置をリアルタイムで、倉庫内および近隣（保管ヤードなど）で、信頼性を持って（確立された再現性で）特定するよう設計されています。明らかに、位置特定向けに設計されたシステムは、近接検知と存在検知で前述したユースケースも提供できます。位置特定ソリューションは、その柔軟性と非常に精密な精度レベル（前述の10cmなど）により、位置ベースソリューションの全潜在力を解放します。倉庫の例では、組織は静止および移動中のアイテム（人とオブジェクト：フォークリフト、ロボット、輸送カート、その他機器）の精密かつリアルタイムな位置を把握する必要がよくあります。一般的な倉庫アプリケーションには、在庫管理、衝突回避、作業員安全、高度なワークフロー最適化があります。Bluetooth技術とAoA手法を用いたRTLSでは、ロケーターで倉庫（またはその一部）を均一にカバーし、システムがタグの正確な位置をリアルタイムで信頼性高く計算できるようにします。このレベルの柔軟性と存在・近接検知のサポートにより、今日の潜在的ユースケースのほぼすべて、さらに多くの新興ユースケースを満たします。精密な位置特定では可能性は無限大で、イノベーションの境界を押し広げる新アプリケーションが日々提供されています。

高精度位置精度を要求するアプリケーション・ユースケースで使用されている別の技術は超広帯域（UWB）です。しかし、UWBは技術面でもコスト面でも「スケールダウン」して近接と位置特定の両方をカバーすることはできません。これはTCOだけでなく、組織が抱えるすべてのユースケースをカバーするソリューションとしての有効性にも影響します。UWBはタグの高コストと、異なる地理的エリアでの無線認証の制限にも阻まれています。

倉庫の例は、今日の拡大するIoTアプリケーションリストに正確なリアルタイム位置情報を提供するために必要な到達範囲、柔軟性、精度を示す強力なユースケースです。企業は、人やオブジェクトの精密な位置を知ることが真のビジネス価値を生み、強力なROIをもたらすことを理解し始めています。しかし、必要な具体的な精度レベルは、現在および将来にわたりビジネス全体でサポートする必要がある特定のユースケース、またはユースケース群に依存します。