(57)【要約】      （修正有）【課題】ゲートウェイ不要、脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いて同期即時処理を安定して行なえる人工知能産業用ＩｏＴシステムを提供する。【解決手段】認識デバイス２００と運動デバイス３００とに接続され、Ｉ／Ｏモジュール１１と、通信モジュール１２と、認識データベース１３と、運動データベース１４と、エッジコンピューティングモジュール１５と、第一ＭＱＴＴデータモジュール１６とを備えてなるプログラマブルロジックコントローラ１、ＭＱＴＴブローカー２１と、ビックデータモジュール２２と、ヒューマンクラウド可視化データベース２３とヒューマンクラウド操作管理インターフェース２４とを備えてなるクラウドサーバー２、ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム３１と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム３２と第二ＭＱＴＴデータモジュール３３とを備えてなるリモートデバイス３を備え、三者間がネットワーク１０を介して接続される。【選択図】図３
0003224059.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いた人工知能産業用IoTシステムであり、前記人工知能産業用IoTシステム(100)は、少なくともの一つの認識デバイス(200)と、少なくともの一つの運動デバイス(300)とに接続され、 
少なくともの一つのプログラマブルロジックコントローラ(1)と、少なくともの一つのクラウドサーバー(2)と、少なくともの一つのリモートデバイス(3)とを備えてなり、 
前記プログラマブルロジックコントローラ(1)は、少なくともの一つのI/Oモジュール(11)と、少なくともの一つの通信モジュール(12)と、認識データベースベース(13)と、運動データベース(14)と、エッジコンピューティングモジュール(15)と、第一MQTTデータモジュール(16)とを備えてなり、前記I/Oモジュール(11)と前記通信モジュール(12)とはそれぞれ、それに対応した前記認識デバイス(200)、前記運動デバイス(300)に接続され、前記認識データベースベース(13)と前記運動データベース(14)とはそれぞれ、それに対応した前記I/Oモジュール(11)、前記通信モジュール(12)に接続され、前記エッジコンピューティングモジュール(15)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に接続され、前記第一MQTTデータモジュール(16)は前記エッジコンピューティングモジュール(15)に接続され、ネットワーク(10)を通じて、前記クラウドサーバー(2)に接続され、 
前記クラウドサーバー(2)は、ネットワーク(10)を通じて、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)に接続され、少なくともの一つのMQTTブローカー(21)と、ビッグデータモジュール(22)と、ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と、ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とを備えてなり、前記MQTTブローカー(21)は、ネットワーク(10)を通じて、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、前記ビッグデータモジュール(22)と前記MQTTブローカー(21)とは接続され、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とはそれぞれ、前記MQTTブローカー(21)、前記ビッグデータモジュール(22)に接続され、ネットワーク(10)を通じて前記リモートデバイス(3)に接続され、 
前記リモートデバイス(3)は、ネットワーク(10)を通じて前記クラウドサーバー(2)に接続され、少なくともの一つのヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)と、第二MQTTデータモジュール(33)とを備えてなり、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)とはそれぞれ前記第二MQTTデータモジュール(33)に接続され、前記第二MQTTデータモジュール(33)は、ネットワーク(10)を通じて前記MQTTブローカー(21)に接続され、そして前記MQTTブローカー(21)を通じて、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)とヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とに同時に接続されることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。
【請求項２】
前記エッジコンピューティングモジュール(15)は更に、エッジコンピューティングプログラム(151)と、エッジコンピューティングデータベース(152)とを備えてなり、前記エッジコンピューティングプログラム(151)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に、前記エッジコンピューティングデータベース(152)はそれぞれ、前記エッジコンピューティングプログラム(151)、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、 
前記第一MQTTデータモジュール(16)は更に、第一変換プログラム(161)と、第一MQTTデータベース(162)と、第一購読プログラム(163)と、第一発行プログラム(164)とを備えてなり、前記第一変換プログラム(161)は前記エッジコンピューティングデータベース(152)に、前記第一MQTTデータベース(162)は前記第一変換プログラム(161)に接続され、前記第一購読プログラム(163)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第一発行プログラム(164)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、 
前記ビッグデータモジュール(22)は更に、ビッグデータアルゴリズム(221)と、ビックデータベース(222)とを備えてなり、前記ビッグデータアルゴリズム(221)は、前記MQTTブローカー(21)と前記ビックデータベース(222)に接続され、前記ビックデータベース(222)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、  
前記第二MQTTデータモジュール(33)は更に、第二変換プログラム(331)と、第二MQTTデータベース(332)と、第二購読プログラム(333)と、第二発行プログラム(334)とを備えてなり、前記第二変換プログラム(331)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)、前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)に接続され、前記第二MQTTデータベース(332)はそれぞれ、前記第二変換プログラム(331)、前記第二購読プログラム(333)、及び前記第二発行プログラム(334)に接続され、前記第二購読プログラム(333)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第二発行プログラム(334)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続されることを特徴とする請求項1に記載の人工知能産業用IoTシステム。
【請求項３】
前記クラウドサーバー(2)は更に、少なくとも、前記ビッグデータモジュール(22)に接続される機械学習モジュール(25)、人工知能モジュール(26)の何れかの一つを備えてなることを特徴とする請求項2に記載の人工知能産業用IoTシステム。
【請求項４】
前記機械学習モジュール(25)は更に、機械学習解析アルゴリズム(251)と、機械学習データベース(252)とを備えてなり、前記機械学習解析アルゴリズム(251)は、前記ビックデータベース(222)に接続され、前記機械学習データベース(252)はそれぞれ、前記機械学習解析アルゴリズム(251)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、 
前記人工知能モジュール(26)は更に、人工知能意思決定アルゴリズム(261)と、人工知能データベース(262)とを備えてなり、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は前記ビックデータベース(222)に接続され、前記人工知能データベース(262)はそれぞれ、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続されることを特徴とする請求項3に記載の人工知能産業用IoTシステム。
【請求項５】
前記クラウドサーバー(2)は同時に、前記機械学習モジュール(25)と前記人工知能モジュール(26)とを備えてなる場合、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は更に、前記機械学習データベース(252)に接続され、接続される前記機械学習解析アルゴリズム(251)を通じて、前記ビックデータベース(222)に接続されるように設けられることを特徴とする請求項4に記載の人工知能産業用IoTシステム。
【請求項６】
前記プログラマブルロジックコントローラ(1)と、前記クラウドサーバー(2)と、前記リモートデバイス(3)との間に応用される通信プロトコルは、MQTT通信プロトコルであることを特徴とする請求項5に記載の人工知能産業用IoTシステム。
【請求項７】
前記リモートデバイス(3)は、人工知能メガネであることを特徴とする請求項6に記載の人工知能産業用IoTシステム。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本考案は人工知能産業用IoTシステム、特に工業、工業製品及びサービスに係わる人工知能産業の統合型システムに関わり、脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いた人工知能産業用IoTシステムに関する。 
【背景技術】
【０００２】
第四次産業革命はインダストリー4.0とも言われ、そもそも、ドイツ政府が発表したハイテク戦略計画であり、優位性を持ち、製造業に関る要素の優位性を確保し、企業の競争力や利益を向上することを特徴とする。現在、日本企業のインダストリー4.0は「ゼロダウンタイム」の実現を、ドイツのインダストリー4.0は同じ価格で、ロットサイズ1から「マスカスタマイゼーション」という生産の柔軟性の実現を目指している。インダストリー4.0では、 IIoTは、ビッグデータ及びその解析によって、サイバーフィジカルシステムや製造プロセスを進化させるのに欠かせないものである。
【０００３】
ここでIIoTとは、産業用の(Industrial) IoT (Internet of Things)、すなわち、産業分野に応用されるモノのインターネットのことをいう。このIIoTは、マシンツーマシン(M2M)通信におけるビッグデータと機械学習(ML : Machine Learning)に最も活用され、産業上の稼働状況に関る高效率化と高信頼性を確保し、ロボット、医療施設やソフトウェアの製造プロセスなどが含まれ、産業分野全体に応用されるものである。 
【０００４】
IIoTは、センサー及びその他の情報提供元からのタイムリーな情報により、産業施設や基礎施設への意思決定、その見解及び具体的な行動を支援し、それに続き、マシンを使用して、以前の産業革命で処理できない物事を自動的に行う。また、より広い分野で用いられるIIoTは、インターネットのエコシステム又は環境に関る使用状況において、非常に重要な役として、例えば、都市を人工知能都市に、又は工場を人工知能工場へ進化させることができる。
【０００５】
IToTはToTに対して、よく見られる一般ユーザの装置又は装置実体間の相互接続の枠を超えて、情報技術(IT：Information Technology)と運用技術(OT: Operation Technology)が連携するようになったのである。OTとは、運用プロセスと産業用制御システム(ICS: Industrial Control System)のネットワークをいい、ヒューマンマシンインタフェース(HMI: Human Machine Interface)、監視制御とデータ取得(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)システム、分散式制御システム(DCS: Distributed Control System)とプログラマブルロジックコントローラー(PLC: Programmable Logic System)が含まれる。
【０００６】
現在、実際に用いられる伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400では図1に示すように、センサー401は、I/Oゲートウェイ402と、第一IIOTゲートウェイ403と、伝統的なI/Oモジュール404と、工業通信ゲートウェイ405とに接続され、前記I/Oゲートウェイ402と前記第一IIOTゲートウェイ403はエッジコンピューティングサーバー409に、前記伝統的なI/Oモジュール404はPLC CPUモジュール407に、前記工業通信ゲートウェイ405は伝統的な通信モジュール406に接続され、前記伝統的な通信モジュール406は前記PLC CPUモジュール407に、前記PLC CPUモジュール407は第二IIOTゲートウェイ408に、前記第二IIOTゲートウェイ408は前記エッジコンピューティングサーバー409に、前記エッジコンピューティングサーバー409はエッジゲートウェイ410に、前記エッジゲートウェイ410はクラウドシステム411に接続される。
【０００７】
上述した説明を見て、伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400がほぼ分かると思われるが、エッジゲートウェイ410が問題点となり、ゲートウェイのハードウェア製造費が高いこと。それに、上述した説明や図面に掲示されていないことだが、ゲートウェイの使用で、通信接続が必要とされるネットワーク通信設備は、構築コストが高く、繰り返しのネットワーク配線工事で、構築コストが更に高くなり、工事期間が長くなること、構築完了後、その保守点検や管理が比較的に難しく、それに伴う高額の保守点検料金や人件費がかかること、その上、ゲートウェイやネットワーク通信設備の使用で、電力消費量が大きく、運営費用が更に高くなり、環境にもやさしくないことである。
【０００８】
最大の問題点は、ゲートウェイの使用で、ネットワークパケット伝送速度の低下による通信速度が遅くなり、ネットワークパケットの伝送方向が制限され、1対1通信のシングルチャンネル伝送で行なわれ、ネットワークパケット伝送データの紛失が容易に発生し、信頼できる同期即時処理ができなくなることにある。 
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【０００９】
それに鑑みて、上述した問題点を解決して、デュアルチャネルを用いた脳神経回路網モデルに類似した人工知能産業用IoTシステムを提供するのが、本考案の課題である。  
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記問題点を解決でき、上記目的を達成するために、本考案の脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いた人工知能産業用IoTシステムであり、前記人工知能産業用IoTシステム(100)は、少なくともの一つの認識デバイス(200)と、少なくともの一つの運動デバイス(300)とに接続され、少なくともの一つのプログラマブルロジックコントローラ(1)と、少なくともの一つのクラウドサーバー(2)と、少なくともの一つのリモートデバイス(3)とを備えてなり、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)は、少なくともの一つのI/Oモジュール(11)と、少なくともの一つの通信モジュール(12)と、認識データベースベース(13)と、運動データベース(14)と、エッジコンピューティングモジュール(15)と、第一MQTTデータモジュール(16)とを備えてなり、前記I/Oモジュール(11)と前記通信モジュール(12)とはそれぞれ、それに対応した前記認識デバイス(200)、前記運動デバイス(300)に接続され、前記認識データベースベース(13)と前記運動データベース(14)とはそれぞれ、それに対応した前記I/Oモジュール(11)、前記通信モジュール(12)に接続され、前記エッジコンピューティングモジュール(15)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に接続され、前記第一MQTTデータモジュール(16)は前記エッジコンピューティングモジュール(15)に接続され、ネットワーク(10)を通じて、前記クラウドサーバー(2)に接続されるが、前記クラウドサーバー(2)は、ネットワーク(10)を通じて、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)に接続され、少なくともの一つのMQTTブローカー(21)と、ビッグデータモジュール(22)と、ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と、ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とを備えてなり、前記MQTTブローカー(21)は、ネットワーク(10)を通じて、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、前記ビッグデータモジュール(22)と前記MQTTブローカー(21)とは接続され、記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とはそれぞれ、前記MQTTブローカー(21)、前記ビッグデータモジュール(22)に接続され、ネットワーク(10)を通じて前記リモートデバイス(3)に接続されるが、前記リモートデバイス(3)は、ネットワーク(10)を通じて前記クラウドサーバー(2)に接続され、少なくともの一つのヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)と、第二MQTTデータモジュール(33)とを備えてなり、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)とはそれぞれ前記第二MQTTデータモジュール(33)に接続され、前記第二MQTTデータモジュール(33)は、ネットワーク(10)を通じて前記MQTTブローカー(21)に接続され、そして前記MQTTブローカー(21)を通じて、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)とヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とに同時に接続されることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。
【００１１】
前記エッジコンピューティングモジュール(15)は更に、エッジコンピューティングプログラム(151)と、エッジコンピューティングデータベース(152)とを備えてなり、前記エッジコンピューティングプログラム(151)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に、前記エッジコンピューティングデータベース(152)はそれぞれ、前記エッジコンピューティングプログラム(151)、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、前記第一MQTTデータモジュール(16)は更に、第一変換プログラム(161)と、第一MQTTデータベース(162)と、第一購読プログラム(163)と、第一発行プログラム(164)とを備えてなり、前記第一変換プログラム(161)は前記エッジコンピューティングデータベース(152)に、前記第一MQTTデータベース(162)は前記第一変換プログラム(161)に接続され、前記第一購読プログラム(163)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第一発行プログラム(164)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記ビッグデータモジュール(22)は更に、ビッグデータアルゴリズム(221)と、ビックデータベース(222)とを備えてなり、前記ビッグデータアルゴリズム(221)は、前記MQTTブローカー(21)と前記ビックデータベース(222)に接続され、前記ビックデータベース(222)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、前記第二MQTTデータモジュール(33)は更に、第二変換プログラム(331)と、第二MQTTデータベース(332)と、第二購読プログラム(333)と、第二発行プログラム(334)とを備えてなり、前記第二変換プログラム(331)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)、前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)に接続され、前記第二MQTTデータベース(332)はそれぞれ、前記第二変換プログラム(331)、前記第二購読プログラム(333)、及び前記第二発行プログラム(334)に接続され、前記第二購読プログラム(333)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第二発行プログラム(334)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続されることが好ましい。
【００１２】
前記クラウドサーバー(2)は更に、少なくとも、前記ビッグデータモジュール(22)に接続される機械学習モジュール(25)、人工知能モジュール(26)の何れかの一つを備えてなることが好ましい。
【００１３】
前記機械学習モジュール(25)は更に、機械学習解析アルゴリズム(251)と、機械学習データベース(252)とを備えてなり、前記機械学習解析アルゴリズム(251)は、前記ビックデータベース(222)に接続され、前記機械学習データベース(252)はそれぞれ、前記機械学習解析アルゴリズム(251)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、前記人工知能モジュール(26)は更に、人工知能意思決定アルゴリズム(261)と、人工知能データベース(262)とを備えてなり、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は前記ビックデータベース(222)に接続され、前記人工知能データベース(262)はそれぞれ、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続されることが好ましい。
【００１４】
前記クラウドサーバー(2)は同時に、前記機械学習モジュール(25)と前記人工知能モジュール(26)とを備えてなる場合、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は更に、前記機械学習データベース(252)に接続され、接続される前記機械学習解析アルゴリズム(251)を通じて、前記ビックデータベース(222)に接続されるように設けられることが好ましい。また、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)と、前記クラウドサーバー(2)と、前記リモートデバイス(3)との間に応用される通信プロトコルは、MQTT通信プロトコルであることが好ましい。
【００１５】
前記リモートデバイス(3)は、人工知能メガネであることが好ましい。
本考案は従来の技術に対して、次のような効果がある。 
1.本考案は、プログラマブルロジックコントローラ、クラウドサーバーとリモートデバイスとを組合せて用いて、サイバー世界と物理世界の相乗效果を果たし、情報技術と操作技術と通信技術を有効に融合し、またオープンデータプラットフォームを結合して、人工知能産業の統合型仕組みを築き、クランドの接続及びそのデータ解析と応用によって、インダストリー4.0の中核目標を目指して有効に進み、伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組みに対して、ゲートウェイのハードウェア製造や、ゲートウェイのハードウェア通信接続を支援するためのネットワーク通信設備が不要、ネットワーク配線工事の繰り返しがないことで、構築コストが一定程度低減し、かつ工事期間が短縮できること、それに、保守点検や管理が簡単に行なわれ、その保守点検料金や人件費が削減可能なこと、その上、電力消費量が低減され、運営費用が軽減し、環境にもやさしくなること、通訊速度が早くなり、デュアルチャネルの多対多通信が可能、信頼性が高く、同期即時処理が安定して行なわれるのが最も重要な点になることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。  
2.本考案は、脳神経回路網のコンセプトを生かし、各種のセンサーのような出力装置である前記認識デバイス、及びリレー、油圧シリンダー、エアシリンダー、ロボットアーム、電動機、制御弁無人搬送車AGV、コンベアなどのような各種の出力装置である前記運動デバイスとに接続できることで、十分なデータ収集を確保し、データの応用を有効に行い、現場に即時的フィードバックされない問題を解決することができることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】伝統的な産業用IoT通信ネットワークの簡単な仕組み図である。
【図２】本考案の簡単な仕組み図である。
【図３】本考案の第1実施形態の仕組み全体図である。
【図４】本考案の第１実施形態が認識デバイスのデータ観測に用いられる場合の仕組み図である。
【図５】本考案の第1実施形態が運動デバイスの操作に用いられる場合の仕組み図である。
【図６】本考案の第2実施形態の仕組み全体図である。
【図７】本考案の第3実施形態の仕組み全体図である。
【図８】本考案の第4実施形態の仕組み全体図である。
【考案を実施するための形態】
【００１７】
本発明は図面を参照してさらに詳しく説明するが、図面における同じ構成要素又は部品について、できる限り、同じ符号で示すが、本考案の要旨とを混同させないように、その公知機能又はその構成に関する具体的な説明を省略しておく。
【００１８】
図2〜図5に示す第1実施形態は、デュアルチャネルを用いた脳神経回路網モデルに類似した人工知能産業用IoTシステムであり、前記人工知能産業用IoTシステム100は、少なくともの一つの認識デバイス200と、少なくともの一つの運動デバイス300に接続され、少なくともの一つのプログラマブルロジックコントローラ1と、少なくともの一つのクラウドサーバー2と、少なくともの一つのリモートデバイス3とを備えてなり、前記プログラマブルロジックコントローラ1は、少なくともの一つのI/Oモジュール11と、少なくともの一つの通信モジュール12と、認識データベースベース13と、運動データベース14と、一エッジコンピューティングモジュール15と、第一MQTTデータモジュール16とを備えてなり、前記I/Oモジュール11と前記通信モジュール12とはそれぞれ、それに対応した前記認識デバイス200、前記運動デバイス300に接続され、前記認識データベースベース13と前記運動データベース14とはそれぞれ、それに対応した前記I/Oモジュール11、前記通信モジュール12に接続され、前記エッジコンピューティングモジュール15はそれぞれ、前記認識データベースベース13、前記運動データベース14に接続され、前記第一MQTTデータモジュール16は前記エッジコンピューティングモジュール15には接続され、ネットワーク10を通じて、前記クラウドサーバー2に接続されるが、前記クラウドサーバー2は、ネットワーク10を通じて、前記プログラマブルロジックコントローラ1に接続され、少なくともの一つのMQTTブローカー21と、ビッグデータモジュール22と、ヒューマンクラウド可視化データベース23と、ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とを備えてなり、前記MQTTブローカー21は、ネットワーク10を通じて、前記第一MQTTデータモジュール16に接続され、前記ビッグデータモジュール22と前記MQTTブローカー21とは接続され、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とはそれぞれ前記MQTTブローカー21、前記ビッグデータモジュール22に接続され、ネットワーク10を通じて、前記リモートデバイス3に接続されるが、前記リモートデバイス3は、ネットワーク10を通じて、前記クラウドサーバー2に接続され、少なくともの一つのヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32と、第二MQTTデータモジュール33とを備えてなり、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31と前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32とはそれぞれ、前記第二MQTTデータモジュール33に接続され、前記第二MQTTデータモジュール33は、ネットワーク10を通じて、前記MQTTブローカー21に接続され、前記MQTTブローカー21を通じて、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23とヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とに同時に接続されることを特徴とする。
【００１９】
上述したように、プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2とリモートデバイス3とを備えてなる本考案の人工知能産業用IoTシステム100は、図1に示すような伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400に対して、脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いて、ミリ秒のスケールで、伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400でのゲートウェイに取って代わり、プログラマブルロジックコントローラ1を同時に用いられることで、ゲートウェイのネットワーク通信設備が不要となり、ネットワーク配線工事の繰り返しがないため、構築全体コストが低減し、工事期間が短縮できること、その後の保守点検料金や人件費が削減されること、装置の簡単化により、それに関る電力消費量が低減可能、環境にもやさしくなること。
【００２０】
プログラマブルロジックコントローラ1を応用して、ネットワークパケットの伝送速度が早く、通信速度が速くなり、ネットワークパケットの伝送方向が制限されることなく、デュアルチャネルの多対多通信が可能、ネットワークパケット伝送データの紛失がなく、信頼できる同期即時処理が行なわれること。
【００２１】
本考案の人工知能産業用IoTシステム100では、システムへのウィルス感染が防止可能、システムの構築コストが不要、システムの保守点検・更新が不要となる作業システムの不要化、ハードウェアの構築コストが不要、システムの構築コストが不要、ソフトウェアの保守点検・更新が不要、及びシステムへのウィルス感染が防止できるグラフィックス・コントロール・ソフトウェアの不要化、ハードウェアの構築コストが不要、伝送速度及びシングルチャンネル通信が改善できるゲートウェイの不要化、機械室の構築コストが不要、サーバーの構築コストが不要、及びITの保守点検・更新が不要となるサーバー構築の不要化、という四つの不要化を実現し、サイバー世界と物理世界を統合させ、情報技術と操作技術と通信技術を融合して、インダストリー4.0の中核目標を確実に達成させること。
【００２２】
プログラマブルロジックコントローラ1は、工場に対応して用いられ、その使用や設置、保守点検が簡単に行なわれ、故障率が低く、広く応用され、本考案の人工知能産業用IoTシステム100が自主的に情報収集を行なえるようになり、情報量不足、情報漏れ、不当的な情報などの問題がないこと。
【００２３】
脳神経回路網に類似したデュアルチャネルの仕組みでは、図4に示すように、プログラマブルロジックコントローラ1は、例えばデジタル入力モジュール、アナログ入力モジュール、温度測定モジュール、電力測定モジュールなどのI/Oモジュール11、及び例えばRS-232通信モジュール、RS-485通信モジュール、EtherNet通信モジュール、CANOpen通信モジュール、PROFIBUS通信モジュール、RFID通信モジュール、GPRS通信モジュールなどの通信モジュール12を用いて、例えば圧力センサー、温湿度センサー、温度センサー、流量センサー、液位センサー、超音波センサー、浸水センサー、照度センサー、差圧センサー伝送器、加速度センサー、変位センサー、重量センサー、産業用カメラなどの認識デバイス200から取得されたビックデータを、先に認識データベースベース13に保存し、エッジコンピューティングモジュール15と第一MQTTデータモジュール16により、ネットワーク10を通じて、クラウドサーバー2にあるMQTTブローカー21にスピーディに伝送して、ビッグデータモジュール22とヒューマンクラウド可視化データベース23によるデータマイニングの処理を行うように設けられるが、リモートデバイス3を使用するユーザは、ネットワーク10を介して、第二MQTTデータモジュール33にて、MQTTブローカー21からのデータを入手処理し、ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31で、遠くにいても、現在状況を即時に把握し、双方向通信のため、現状把握後、図5に示すように、リモートデバイス3にあるヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32で、第二MQTTデータモジュール33を介して、データをMQTTブローカー21に伝送させ、ビッグデータモジュール22とヒューマンクラウド操作管理インターフェース24による処理を経て、第一MQTTデータモジュール16へと伝送、処理させられるが、エッジコンピューティングモジュール15により、データを運動データベース14へ送り、例えばデジタル出力モジュール、アナログ出力モジュール、パルス出力モジュールなどのI/Oモジュール11、及び例えばRS-232通信モジュール、RS-485通信モジュール、EtherNet通信モジュール、CANOpen通信モジュール、PROFIBUS通信モジュール、RFID通信モジュール、GPRS通信モジュールなどの通信モジュール12を用いて、リレー、油圧シリンダー、エアシリンダ、ロボットアーム、電動機、制御弁無人搬送車AGV、コンベアなどの運動デバイス300へと伝送するように設けられるが、その過程全体にて、ユーザの反応や考える時間を除き、即時処理に近い形で行なわれる。
【００２４】
通信モジュール12は使用時、通信モジュール12により、RFID, GPRS, TCP/IP, CANOpen, CANBus, EtherCAT, EtherNet/IP, ModBus, ModBus TCP/IP, PROFINET, PROFIBUSなどの産業用通信プロトコルに対応して用いられる。
【００２５】
上述した内容において、プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2と、リモートデバイス3との間を接続するネットワーク10とは、インターネットワークのことをいい、有線及び/又は無線で実施できる。
【００２６】
本考案の人工知能産業用IoTシステム100の実施形態1では、人工知能の建築物に応用され、電力、照明、空調、消防、出入り制御、空間、キャビネットラック、情報施設などを含む建築物の資源情報について、その収集や管理を行い、資源利用を最適化し、建築物の運営機能を向上させる。
【００２７】
本考案の人工知能産業用IoTシステム100の実施形態2では、モーダーの状態診断に応用され、プログラマブルロジックコントローラ1を用いて、例えば振動センサーの認識デバイス200の情報収集を行い、、クラウドサーバー2で、重要な設備や核心部品、現在の運転条件における運転状況や状態が分かり、更に、リモートデバイス3を用いて、現在の操作条件に対する不利な要因を即時に表示し、トラブル対策や監視を早期実施し、機器装置の操作に対する不利な要因を減らし、部品の使用寿命を有効に延ばし、労働災害の発生を避け、使用寿命延伸計画の精神を徹底的に実践し、予想外の重大な設備故障による高額な点検修理代の発生又は運営費の損失を避けることができる。
【００２８】
本考案の人工知能産業用IoTシステム100の実施形態3では、人工知能工場に応用され、プログラマブルロジックコントローラ1を用いて、空調システム、電力監視制御システム、機器制御システム、出入り制御システム、災害防止システム、監視モジュール、環境システムなどの認識デバイス200の情報収集を行い、また、クラウドサーバー2を介して、いつでもどこでも、ユーザがリモートデバイス3を使って、即時製造プロセスのKPIを即時に把握し、適当な時間に、フラッシュ警報サイレンや通知を適当な人に提示し、操作中何らかのメッセージがあることを警告し、いつでもどこでも簡単なバーチャールコントロールで、キープロセスとの相互交流を行い、現場の維持管理を早めに行なう。
【００２９】
図3に示すように、前記エッジコンピューティングモジュール15は、エッジコンピューティングプログラム151とエッジコンピューティングデータベース152とを備えてなり、前記エッジコンピューティングプログラム151はそれぞれ、前記認識データベースベース13、前記運動データベース14に、前記エッジコンピューティングデータベース152はそれぞれ、前記エッジコンピューティングプログラム151、前記第一MQTTデータモジュール16に接続されるが、前記第一MQTTデータモジュール16は更に、第一変換プログラム161と、第一MQTTデータベース162と、第一購読プログラム163と、第一発行プログラム164とを備えてなり、前記第一変換プログラム161は前記エッジコンピューティングデータベース152に、前記第一MQTTデータベース162は前記第一変換プログラム161に接続され、前記第一購読プログラム163はそれぞれ前記第一MQTTデータベース162、前記MQTTブローカー21に接続され、前記第一発行プログラム164はそれぞれ前記第一MQTTデータベース162、前記MQTTブローカー21に接続されるが、前記ビッグデータモジュール22は更に、ビッグデータアルゴリズム221とビックデータベース222とを備えてなり、前記ビッグデータアルゴリズム221は、前記MQTTブローカー21、前記ビックデータベース222に接続され、前記ビックデータベース222はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23、前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24に接続されるが、前記第二MQTTデータモジュール33は更に、第二変換プログラム331と、第二MQTTデータベース332と、第二購読プログラム333と、第二発行プログラム334とを備えてなり、前記第二変換プログラム331はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31、前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32に接続され、前記第二MQTTデータベース332はそれぞれ、前記第二変換プログラム331、前記第二購読プログラム333と前記第二発行プログラム334に接続され、前記第二購読プログラム333は更に前記MQTTブローカー21に接続され、前記第二発行プログラム334は更に前記MQTTブローカー21に接続される。
【００３０】
エッジコンピューティングプログラム151とエッジコンピューティングデータベース152との組合せにより、エッジコンピューティングモジュール15は、情報処理を有効に行い、クラウドへのアップロードによる時間的遅延や、データ伝送/保存のコストを低減させるようになり、本考案の人工知能産業用IoTシステム100は、高速伝送かつ低遅延になる仕組みを実現、クラウドサーバー2が有効に動作することを確実に行なわせるように設けられる。
【００３１】
第一変換プログラム161に第一MQTTデータベース162、第二変換プログラム331に第二MQTTデータベース332の組合せにより、MQTTデータ処理を行い、第一購読プログラム163、第二購読プログラム333、第一発行プログラム164と第二発行プログラム334を応用して、第一MQTTデータモジュール16、第二MQTTデータモジュール33で通常の購読、発行を行ない、軽量、高い信頼性かつ迅速な通信を行い、ネットワークの帯域幅が広かなくても作動することができる。
【００３２】
ビッグデータアルゴリズム221とビックデータベース222の組合せにより、ビッグデータモジュール22は、プログラマブルロジックコントローラ1から収集されたビックデータの整理や分析を行うように機能し、本考案の人工知能産業用IoTシステム100運用の効果を継続的に改善し、トラブル発生を低減させるように設けられる。
【００３３】
図6に示すのは本考案の第2実施形態であり、前記クラウドサーバー2は更に、少なくとも、 前記ビッグデータモジュール22に接続される機械学習モジュール25を備えている。前記機械学習モジュール25は更に、機械学習解析アルゴリズム251と機械学習データベース252とを備えてなり、前記機械学習解析アルゴリズム251は前記ビックデータベース222に接続され、前記機械学習データベース252はそれぞれ、前記機械学習解析アルゴリズム251、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24に接続される。
【００３４】
機械学習モジュール25と、ビッグデータモジュール22の応用により、プログラマブルロジックコントローラ1から収集されたビックデータは、機械学習モジュール25に用いられるが、機械学習解析アルゴリズム251で解析されたデータが、機械学習データベース252に保存、データから得られた複雑な関数又はサンプルにて、アルゴリズム又は一つの規則が作られ、そのデータから、将来への予測又は反応を行なうように設けられ、本考案の人工知能産業用IoTシステム100はよりスマートに動作し、自動的にデータ収集を行い、機械学習モジュール25には十分なデータ量があり、形だけに止まらず、確実に機能するように設けられる。
【００３５】
図7は, 本考案の第3実施形態であり、前記クラウドサーバー2は更に、少なくとも、前記ビッグデータモジュール22に接続される人工知能モジュール26を備えている。前記人工知能モジュール26は更に、人工知能意思決定アルゴリズム261と、人工知能データベース262とを備えてなり、前記人工知能意思決定アルゴリズム261は前記ビックデータベース222に接続され、前記人工知能データベース262はそれぞれ、前記人工知能意思決定アルゴリズム261、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24に接続される。 
【００３６】
人工知能モジュール26と、ビッグデータモジュール22の応用により、プログラマブルロジックコントローラ1から収集されたビックデータは、人工知能モジュール26に用いられ、解析されたデータが人工知能データベース262に保存され、人工知能意思決定アルゴリズム261に十分なデータがあって、意思決定アルゴリズムでよく動作するように設けられ、本考案の人工知能産業用IoTシステム100はよりスマートに動作し、自動的にデータ収集を行い、ナレッジエンジニアニング[Knowledge engineering]の不足などを心配することなく、人工知能モジュール26は、表面的な発生状況という形だけに止まらず、確実に機能するように設けられる。
【００３７】
図8に示すのは、本考案の第4実施形態であり、前記クラウドサーバー2は同時に、前記機械学習モジュール25と前記人工知能モジュール26とを備えてなる場合、前記人工知能意思決定アルゴリズム261は更に、前記機械学習データベース252に接続され、接続される前記機械学習解析アルゴリズム251を通じて、前記ビックデータベース222に接続される。
【００３８】
本考案の人工知能産業用IoTシステム100は、機械学習モジュール25と人工知能モジュール26の同時使用、及びプログラマブルロジックコントローラ1のデータ収集により、より効率的かつスマートに動作し、機械学習モジュール25と人工知能モジュール26の同時動作により 、種々の応用範囲に対応し、本考案の応用範囲が広がる。
【００３９】
上述した本考案の第1〜4実施形態では、前記プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2と、リモートデバイス3との間に応用される通信プロトコルは、MQTT通信プロトコルである。MQTT通信プロトコルを応用して、メッセージ内容が簡単化し、プロセッサ資源又はネットワーク帯域幅が限られたモノのインターネットデバイスに適合し、プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2と、リモートデバイス3との間での通信が順調に行なわれる。
【００４０】
上述した本考案の第1〜4実施形態では、前記リモートデバイス3は、人工知能メガネであり、リモートデバイス3は、前記人工知能メガネをの応用により、使いやすくなり、新しい通信交換で行なわれ、使いにくいという問題がなく、画面スクリーンのバーチャルワールドを、リアルワールドの場と融合させるように設けられ、直感的に使用可能なため、本考案の応用をマスターする難易度が下げられるのが一番重要な点である。
【００４１】
以上の実施の形態は、本考案の構造と、特徴及び作用効果を説明するために用いられるものであり、それを以って、本考案の実用新案登録請求の範囲が制限されることは無く、本考案の思想を逸脱することなく種々の改造やそれと同じ置き換えを行っても、それはすべて本考案の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４２】
１  プログラマブルロジックコントローラ
２  クラウドサーバー
３  リモートデバイス
１０  ネットワーク
１１  I/Oモジュール
１２  通信モジュール
１３  認識データベースベース
１４  運動データベース
１５  エッジコンピューティングモジュール
１６  第一MQTTデータモジュール
２１  MQTTブローカー
２２  ビッグデータモジュール
２３  ヒューマンクラウド可視化データベース
２４  ヒューマンクラウド操作管理インターフェース
２５  接続される機械学習モジュール
２６  人工知能モジュール
３１  ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム
３２  ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム
３３  第二MQTTデータモジュール
１００  人工知能産業用IoTシステム
１５１  エッジコンピューティングプログラム
１５２  エッジコンピューティングデータベース
１６１  第一変換プログラム
１６２  第一MQTTデータベース
１６３  第一購読プログラム
１６４  第一発行プログラム
２００  認識デバイス
２２１  ビッグデータアルゴリズム
２２２  ビックデータベース
２５１  機械学習解析アルゴリズム
２５２  機械学習データベース
２６１  人工知能意思決定アルゴリズム
２６２  人工知能データベース
３３１  第二変換プログラム
３３２  第二MQTTデータベース
３３３  第二購読プログラム
３３４  第二発行プログラム
３００  運動デバイス
４００  伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み
４０１  センサー
４０２  I/Oゲートウェイ
４０３  第一IIOTゲートウェイ
４０４  伝統的なI/Oモジュール
４０５  工業通信ゲートウェイ
４０６  伝統的な通信モジュール
４０７  PLC CPUモジュール
４０８  第二IIOTゲートウェイ
４０９  エッジコンピューティングサーバー
４１０  エッジゲートウェイ
４１１  クラウドシステム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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