NEDO委託事業「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」
H28年度～H32年度

超高効率データ抽出機能を有する学習型スマートセンシングシステムの研究開発
環境発電の微小電力で収集可能な有価情報を100倍増～学習効果で不要な生データを徹底排除～

技術研究組合 NMEMS技術研究機構（株）日立製作所、東京電力ホールディングス（株）、ローム（株）、富士電機（株）、オムロン（株）、（株）鷺宮製作所、（一財）マイクロマシンセンター、静岡大学、東京大学、（一財）電力中央研究所
1

IoT センシングネットワークと無線センサ

http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/vns/wp-content/uploads/2011/10/vns.png

無線センサネットからスマートセンシングシステムへ

処理・通信
GPS
センサ
環境発電

センシング
物理空間3

スマートセンシングシステムの研究背景■ＩｏＴによる生産性革命の実現には、現場情報の収集・蓄積と分析を行い、分析結果に基づく経営視点での全体最適化が必要である。
■ 全体最適化の実現には、従来より行われてきた生産システムからの個別データ収集に加え、人手で収集していた日常点検（五感）や生産品の品質等もデータ化し、収集する有価情報量の増加が必須
生産システムからの個別データ収集・監視

経営効率化のための現場情報の収集＊
経営者・事業企画者

設備機器管理判断

場内環境管理プラットフォーム

エネルギー管理
分析

IoT

生産機器
・設備

センサ端末

OTxIT ﾉｳﾊｳ
ｾｷｭﾘﾃｨ

IoT

現場システム

収集・蓄積
ＩｏＴ

情報システム

現場情報の自動収集システムの構築が必要
現場システムからの情報を収集・蓄積・分析・対策案を行い経営視点での最適化と新たなバリューチェーンを創生＊出典：日立評論 2016 Vol.98 NO.4 P.58

スマートセンシングシステムの研究課題■ 有線センサや点検により現場データが収集されているが、センサ増設は配線や電源制約より困難。また、環境発電の電力では少量データに限定され、産業機器の制御や状態判断には情報量が不足。
■ 設置場所や測定対象毎に異なるセンサやアルゴリズムを開発する必要があり、多量の機器・設備のうち一部の測定対象のみに限定。
■ 多量のセンサデータをクラウドへ一元的に集約・解析し有価情報を抽出するのは、通信量やクラウド側の負荷が過大。
有価情報が大量の夾雑データ中に隠れてしまう

クラウド
通信量・処理量過大

エッジ
IoTシステム
無線センサノードを多数配置してきめ細かく情報を収集

センサ端末
5

学習型スマートセンシングシステムの概念■ 課題：従来のクラウド集中型では、通信負荷・コスト増大で大規模工場監視が困難■ 解決手段：学習式エッジ分散型を用い、環境発電で収集する情報密度を100倍増
クラウドがアルゴリズ
ムを指示
学習

コンセント
パンダ君だ レータの学習
結果を転送
けを特定
学習

エッジで判
定パラメー
タを学習

パンダ君の位置のみ報告

座標（x, y）に1頭センサ端末 学習で他の情報にが処理応じたパラメータも取得可能⇒ 生データの送信は非効率的、不要データを排除した情報のみの送信が効率的
送
信量

生データ10倍
学習
時間

送
信量

不要データを 100倍排除した情報

学習

時間

送
信量

徹底的に不要データを排除した情報時間
6

LbSS: IoT推進のための横断技術開発プロジェクト中の位置付け
本研究開発

LbSS: 学習型スマートセンシングシステムの開発概要

スマートセンサ端末A

スマートセンサ端末B

超高効率抽出データ

経営情報

スマートセンサ端末C

リアルワールドIoTセンシング → より適確かつ迅速な経営情報の取得➢ エッジ学習機能により、現場情報を超高効率に抽出（従来の100倍～1000倍）➢ 超高効率抽出データをクラウド（分析・管理用）へ送出➢ 従来の100倍～1000倍の量の分析・管理用ビッグデータ

学習型センシングの 流れ と 意義

■ 複数のセンサ端末ーコンセントレータ間の学習や測定最適化で有価情報を自動収集
スマートセンサ端末

振動②生データ 学習型スマートコンセントレータ⑤フィルタリング＋変換不要データの排除
信 10KHz帯号
強度

③特徴抽出

徹底的な不要データの排除
信号強度を積分して数値化

④測定
パラメータ

①学習アルゴリズム

歩留まり改善アイドリング時 10KHz帯
信号
強度

製造プロセス
最適化

動作時

設備異常の予兆診断

周波数

スマートセンサ端末

電流⑦教師信号（標準データ）
動作
信号
強度

⑧時系列
データ
時間

信号
強度

クラウド

⑨相関分析

熟練者の知見の展開

動作

人工知能

動作

動作

⑩有価情報

ｻｰﾋﾞｽ基盤
ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ

時間

有価情報量100倍（送信頻度増・送信量減・センサデータ連携増）で新たに実現すること
歩留まり改善

秒単位のリアルタイム稼動状況監視と工程品質向上

製造プロセス最適化

工場全体に亘る多種多様な生産物の仕掛状態の一括・一貫モニタリング

設備異常の予兆診断

長期的な保守状況の履歴蓄積によるデータベース構築とデータ解析

熟練者の知見の展開

点検自動化と機器情報の見える化による統合的管理
9

研究開発内容と役割分担
スマートセンサ端末要素技術開発①-(1)スマートセンシング
フロントエンド(SFE)回路（日立製作所）

クラウド①-(3)低電力無線モジュール（ローム）

ＤＢ

分析・管理

経営情報としてフィードバック②産業向けスマートセンサ(1)省電力ガスセンサ（富士電機）、(2)赤外線アレーセンサ（オムロン）

学習
支援③微小振動で高出力可能な自立電源（鷺宮製作所、静岡大学、マイクロマシンセン
ター、再委託【東京大学、電力中央研究所】）①-(2)産業設備の状態監視
アルゴリズムの検証（東京電力ホールディングス）従来比100倍の有価情報を取得
稼動状況
保守状況
工程品質
仕掛状態

赤外線 ガス 開発品
電流 市販品
振動動的センシング制御
低電力無線通信
自立電源（振動発電）

・・・

スマートセンサ端末

測定データ①-(1)学習型スマートコンセントレータの開発（日立製作所）
測定対象と環境を学習・判断し測定パラメータに自動反映①-(3)スマートセンサ端末の開発（ローム）10研究開発内容のポイント
スマートセンサ端末要素技術開発①-(1)スマートセンシング
フロントエンド(SFE)回路（日立製作所）①-(3)低電力無線モジュール（ローム）②産業向けスマートセンサ(1)省電力ガスセンサ（富士電機）、(2)赤外線アレーセンサ（オムロン）

動的ﾊﾟﾗﾒｰﾀ変更

学
習
五感代替計測で複数ガス検出＋ 最特定ガスを選択 適化
広視野＋注視クラウド
分析・管理③微小振動で高出力可能な自立電源（鷺宮製作所、静岡大学、マイクロマシンセン
ター、再委託【東京大学、電力中央研究所】）

500mW振動発電＋省電力デバイス

ＤＢ
経営情報としてフィードバック

学習支援

従来比100倍の有価情報を取得
稼動状況①-(2)産業設備の状態監視
アルゴリズムの検証

保守状況（東京電力ホールディングス）

工程品質
仕掛状態

・・・

多様な対象に対応

自律センサノード
測定データ

学習＋複数センサ融合①-(1)学習型スマートコンセントレータの開発（日立製作所）

測定対象と環境を学習・判断し測定パラメータに自動反映①-(3)スマートセンサ端末の開発（ローム）

高信頼双方向通信
動的ｾﾝｼﾝｸﾞ制御
11

LbSS: スマートセンサ端末の構成
センサモジュール基板① センサ測定パラメータを変更可能にするSFE回路※、および多種センサを搭載可能にする標準インターフェース

センサ1

センサ2

学習型スマートコンセントレータ(LSC)①SFE回路
センサ
信号

可変アンプ

再設定可能
演算回路
デジタル部
可変アナログ
演算回路群

可変フィルタ

性能可変
ADC/DAC

情報化
可変パラメータ
制御*SFE...スマートセンシングフロントエンド②低電力無線モジュール③自立電源(ハイブリッド型)② 自立電源で動作可能な低電力・高信頼双方向
無線通信③ 多様な環境に対応する
ハイブリッド自立電源（光・熱・振動）産業分野を対象としたスマートセンサの開発温度分布やにおいなどの信号から、有意なデータを選択的に、必要な頻度で測定するなど、計測パラメータを柔軟に動的制御し、有価情報を効率よく収集するスマートセンサを開発②-(2)工場内の温度分布を非接触で計測する
低消費電力な赤外線アレーセンサの開発
担当：オムロン
装置の動作に伴う温度データを非接触で取得②-(1)設備の異常を検出する
省電力型ガスセンサの開発
担当：富士電機装置の動作に伴うにおいデータを取得

マルチガスセンサ

赤外線センサモジュール

ガスセンサモジュール

センサセンサモジュール基板

スマートセンサ端末

赤外線センサチップ

ガスセンサの適用例
マルチセンサにより複数の環境ガスをモニタし、学習により正常時をモデル化
従来、点検者が感じていた異臭の検出や常時モニタリングが可能
配管からのガス漏れ

発火前のくすぶった臭い

薬品などの漏洩ケーブル等の異常加熱による発ガス

モータ潤滑油のやけた臭い

プラスチックなどの溶ける臭い

ガス種1 ガス種2 … ガス種＊

LSC制御による動的センシング例
省電力マルチガスセンサ
自立電源駆動可能・センサ温度を可変し複数ガスの検知・センサ切替えによるモニタ対象最適化
・注目すべきセンサの測定頻度増・センサ駆動法の変更による省電力化赤外線アレーセンサの活用例
広範囲の温度を非接触で計測し、設備の稼働状態・加工品の加工状態・エネルギーロス等を監視
配管からの蒸気モレ監視

断熱材欠損による熱モレ監視

配電盤の稼働状態監視

モーターの稼働状況監視【その他】
・搬送ラインにおける加工品の流動監視、加工後の品質検査
・ガスセンサや電流センサ等の他のセンサとの連携による異常モードの判別

動的に温度測定条件を変更することで、有価情報量が増加（活用例）
学習によりモーター周辺に測定範囲を限定し、高頻度・高温度分解能で測定する

設置直後

学習後

設置直後
学習後
有価情報：
1→ 16
画素数：
256 → 64
温度分解能：
2℃ → 1℃
測定頻度：
1回/分 → 2回/分

振動発電デバイスの新たな取組み■ 高イオン電荷密度エレクトレット、微細電極構造 → 高い発電効率■ インターポーザ、ウエハレベル真空パッケージ→ 広帯域、安価
ウエハレベル真空パッケージ

高イオン電荷密度エレクトレット

振動発電素子

帯電電圧400V→出力1.5倍
スループット100倍

製造原価1/10

MEMS微細電極構造

インターポーザ広帯域・振幅増幅

利用可能周波数
帯域 1.5倍〔振動発電素子構造図〕

電極間距離1/5
出力 1.5倍従来技術に対する学習型スマートセンシングシステムの優位点■ 学習により特徴量を自動抽出し、多様な機器を対象としたセンシングシステムを短期間で構築（生産工程の変化などにも柔軟に対応可能）■ センサ端末の測定最適化により収集する情報量を飛躍的に増加し、センシングシステムを定期点検の代替から、工場全体を最適化する手段へと昇華
学習結果（測定パラメータ）

学習アルゴリズム

特徴量
データ
機器A

コンセントレータ

有価情報

圧縮
データ・・・データ
機器B

学習型スマートコンセントレータ

クラウド

限定された機器
＋有線接続

クラウド

多種多様な機器・設備＋無線スマートセンサ端末

年月

技術

有価情報量

設置可能センサ数(振動センサの例)

収集周期(秒)

年月

技術

有価情報量

設置可能センサ数(振動センサの例)

収集周期(秒)2016/5

クラウド
集中処理1203600

2016/5

クラウド
集中処理

1

20360051003600

2020/3120200

30

25

500

3600

2030/4

1200

1000

3

2020/32030/4

エッジ処理

従来のエッジコンピューティング

学習型
エッジ処理

本提案（学習型センシングシステム）17

IoT社会に向けたMEMSセンサとセンサシステムの取組み
学習型スマートセンシングシステムの開発① 有価情報を高めるための自立型センサ端末/学習型センシングアルゴリズムの開発② 測定パラメータ可変型スマートセンサ（赤外アレイセンサ、マルチガスセンサ）の開発③ 製造プロセス革新で小型・安価、高効率発電デバイス開発
H31年度から実証予定

学習型スマートセンシングシステムの開発
技術研究組合NMEMS技術研究機構
LbSS サブリーダー
株式会社日立製作所 研究開発グループ
エレクトロニクスインベーションセンタ
高浦 則克

19

学習型スマートセンシングシステムの開発
センサデータを基に測定条件を自動調整する学習型センシングシステムを開発。多数・多種の機器/設備モニタリングを実現し、環境発電で収集可能な有価情報を従来の100倍化
クラウド
分析・管理
ＤＢ

計測対象有価情報

経営情報としてフィードバック

意味のあるデータを自動で判断し有価な情報を収集
データ収集装置 する学習型コンセントレータ

センサデータ測定パラメータ（コンセントレータ）
学習結果に基づきセンサ測定の自動調整を実現するスマートセンシングフロントエンド（SFE)回路

多様な設備に対しても単一システムで迅速に導入できるIoTセンシングシステムを実現
20

これまでの成果 センサを自動調整する学習型アルゴリズム

学習型アルゴリズムの原理検証を完了
1500

1000

500

0-500-1000-1500

0

機器の動作音データ
51015

2025303540

45

50

アイドル時と稼動時の音の違いを自動判別
200

150

100

50

0-50-100

020

40

60

80

100120

140

160

180

自動抽出された有価情報（設備の稼動状態）

・実際の工場設備データで検証
・センサデータから有意の信号を自動分析

・分析結果を測定パラメータに反映することで低電力測定可能な見込みを取得

21

これまでの成果 センサを自動調整する学習型アルゴリズム

スマートフロントエンド(SFE)回路の基本設計を完了

・可変アナログ回路によりセンサ信号処理を動的変更する
フロントエンド回路を設計

可変アナログ機能を持つSFE回路の試作検証用ボード

・学習結果を端末におけるセンサ測定に反映するハードウェアを実現可能な見込み

22これまでの成果 学習型スマートセンシングシステム
センサデータを遠隔収集分析できる研究用システムを構築完
ユーザ端末

クラウドサーバ

Web
アクセスLTE

コンセント
レータ

NW
ルータ

センサ端末
シミュレータ23

低消費電力・高信頼性長距離無線センサ端末の開発◆学習型スマートセンシングシステムを実現する高信頼性無線◆自立電源で駆動可能な低消費電力無線スマートセンサ端末
スマートセンサ端末要素技術開発
微小振動で高出力可能な自立電源
低電力無線モジュール（ローム）
スマートセンシングフロントエンド回路
産業向けスマートセンサ
省電力ガスセンサ、赤外線アレーセンサ

測定対象と環境を学習・判断し測定パラメータに自動反映

測定データ

スマートセンサ端末の開発

センサ
パラメータ

学習型スマート
コンセントレータ24これまでの成果 無線モジュール
無線モジュール• ネットワーク層を開発し、低消費電力なマルチホップ通信を移植－上記にて低消費電力化を行い、環境発電駆動に近付けた

メッシュネットワーク無線通信• ネットワーク仕様の基本部分の検討を完了• アルゴリズムを実証するためのソフトウェア開発を行い、メッシュネットワーク通信の評価環境の構築を完了

Host CPU
第5~7層

アプリケーション層

UART
第5~7層
第4層

API (Command)

Transport Layer
UDP (TCP)

Net work Layer

第3層

IPv6, ICMPv6

Adaptation Layer
6LoWPAN

第2層
第1層

MAC Layer
IEEE802.15.4/4e

PHY Layer
IEEE802.15.4g

2これまでの成果 無線スマートセンサ端末
センサモジュールを搭載した2種類の無線スマートマルチセンサ端末を開発①デジタル出力スマートマルチセンサ、②アナデジ出力混載スマートマルチセンサ
I2C【単位：mm】

マスター側との通信

接続端子

電流センサ

analog

接続端子

電流センサ

（電流センサ用）（コネクタ）(外部接続)

analogMCU

analog Cortex-M0+3

加速度センサLDO

I2C SDASCL

加速度センサ

加速度センサ

加速度センサ(Analog))

MCU

温湿度 (Digital)センサ

スマートセンサ

温湿度センサ無線化
2無線モジュール
MCU
アナデジ出力混載
スマートマルチセンサモジュール

無線スマートマルチセンサ端末（アナデジ出力混載）
無線スマートマルチセンサ端末2

実証化の取り組み27

想定市場と参入分野
工場のスマート化による改善ポテンシャル
・省エネルギー: 6～12%(工場の省エネルギーガイドブックより)・生産効率やリードタイム:20～30%(LbSS参加企業実績より想定)
エッジ・フォグコンピューティング市場の動き 年率30～50%で成長中
W/W市場 [億ドル]

800
600
その他

400

350億ドル@2021年

スマートファクトリ
200
0

エネルギー
トランスポーテーション
スマートシティ2018 2019 2020 2021 2022
出典： ケンブリッジコンサルタント調査資料
28

工場全体見える化のボトルネック
無線の帯域制限で画像・振動センサのrawデータの送信が困難
ユーザ端末

クラウドサーバ

Web
アクセス

LTE
センサデータ測定パラメータLTE 128kbpsで扱えるセンサの数(rawデータ通信)
画像(30KB/秒)*1：0.53個振動(400KB/分)*2 ：2.4個
温度・電流・ガス等(数十B/秒など) *1 ：250個

出典：*1“製造現場における無線ﾕｰｽｹｰｽと通信要件（要約版）第1.0版、国立研究開発法人情報通信研究機構2017年*2 LbSSの知見を基に推定
29

通信及びストレージに要するランニングコスト
ネットワーク:有線 4ドル/TB*3,無線(LTE)2900円/月/台*4
ストレージ :24ドル/TB/year*3
カメラからクラウドへ

通信費/年 (有線)ストレージ費/年(3年間保存)

Raw 4K UHD

データ圧縮 X1

2713万円

2億5312万円

H.264p60

データ圧縮 X200

14万円

127万円

工場全体の見える化
Rawﾃﾞｰﾀｾﾝｼﾝｸﾞ
有価情報 X1
学習型ｽﾏｰﾄｾﾝｼﾝｸﾞ
有価情報 X100

石油コンビナート・プラントのケース*5
通信費/年 (LTE)ストレージ費/年 (3年間保存)
温度・温度・
画像
振動
画像
振動
電流等
電流等
3億2625 1億4500 445万円
3815169552万円
万円
万円
万円
万円
4億7570万円5562万円
445万円
52万円
326万円 145万円
38万円
17万円
以下
以下
916万円以下107万円以下

出典 *1 “製造現場における無線ﾕｰｽｹｰｽと通信要件（要約版）第1.0版、国立研究開発法人情報通信研究機構2017年*2LbSSの知見を基に推定、*3 ｽﾀﾝﾌｫｰﾄﾞ大学講演“Vision and the Deep Learning Explosion”by Dr. Chris Rowen*4 https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2017/09/26_00.html*5 画像センサ 5千台、振動センサ 1万台、温度・電流センサ等 3万2千台をLbSSで想定
30

ユーザーヒアリングの実施
学習型スマートセンシングシステムを説明
設備の温度変化、油漏れ、添加剤の揮発・漏れ、制御盤・配管のメータについて、振動センサ、赤外線アレー、ガスセンサ、画像センサを用いてデータ収集する。複数個・複数種センサのデータから定常値を学習し、そこからの変化や逸脱を把握することで、異常・劣化を自動的に検知

対象業種ヒアリング内容

共通

・解決したい課題、要望、収集したい情報
・モニタリング・センシングの手段
センサ種類/無線ネットワーク/自立電源/セキュリティ

石油ｺﾝﾋﾞﾅ-ﾄ・ﾌﾟﾗﾝﾄ

広域な生産設備の日常点検の現状

加工・組立(大規模)マルチ生産ライン・工場全体の見える化の取り組み

加工・組立・食品(中小)センシングの対象（主機ユーティリティ・制御盤,等）

発電・送電

センサー端末とネットワーク構築のボトルネック
31

石油コンビナート・プラントのヒアリング結果① 石油化学ユーザのご要望
・巡回員の五感を代替する設備常時監視、不安定な設備の集中監視
・異常の早期発見と原因究明の両立
・無線センサの拡充、小型化による容易な設置② 収集したい情報③ モニタリング・センシングの手段
タンク劣化時の異臭

センサ

用途

振動

回転機、配管の振動（接触）回転機器の異音

音響

回転機、配管からの音（非接触）

配管の異常振動温度

設備の温度（接触）

赤外線アレー

設備、配管の温度（非接触）画像

アナログメータ読取り（圧力、流量）

ガス

油漏れ、添加剤の揮発

設備の表面温度の変化
アナログメータ検針④学習型スマートセンシングシステムが提供できる価値・センサ(市販品・開発品)を組合わせて五感を代替、自立電源でメンテナンスフリー
・異常状態を定義してデジタル化、有価情報でリアルタイムセンシング、必要なRawデータも収集
・低消費電力・高信頼性長距離無線センサ端末をプラント全体に設置して監視
32

加工・組み立て工場（大規模）のヒアリング結果① 加工・組み立てユーザのご要望・オーバーホール・更新の時間管理（TBM）から状態管理（CBM）への移行
・既存システムアドオンによるセンシングシステムの追加
・生産工程における不良品と設備劣化との紐付け③ モニタリング・センシングの手段
配管のつまり、温度始業時機器の設定・ズレ

金型の摩耗

油・薬品漏れ加工部品の振動、熱センサ

用途

電流、振動

起動時突入電流、加工部品の振動

画像

金型の摩耗、機器設定ズレ（高解像度）

可視カメラ

設定表示、動線管理（動画）

赤外線アレー

冷却用配管のつまり・流体温度（非接触）ガス

油・薬品漏れ、ドラム機器の焦げ④学習型スマートセンシングシステムが提供できる価値・センサ(市販品・開発品)を組合わせて五感を代替、状態監視アルゴリズムを構築
・スマートコンセントレータで現場データとクラウドのナレッジを融合し、工場全体を見える化
・製品の時系列データ、設備のイベントデータを自動収集して品質管理のデジタル化

33

産業設備の状態監視アルゴリズムの検証
工場等にある産業設備の保守・管理では、現場作業員が実施している日常保守・点検が重要な要素を占めています。
こうした五感を活用して実施している日常点検作業のセンシング化を目指し、設備の状態を把握できるアルゴリズムの検討・構築・検証を実施します。
••••

人による点検では、見に行ったときの状態しかわからない
五感による点検は、判断基準などで個人差がある
記録簿の記述に統一性を持たせるのが難しい
熟練作業者の減少等により技能継承が難しい
LbSSで補完• 高頻度で状態監視することで見逃しを低減• 学習型システムにより、センサ調整・解析を自動化し、多様な機器の状態監視を簡単に実現• 熟練者の判断基準をデータ化することで、共通の判断基準を構築
経営情報としてフィードバック
34

これまでの成果 設備の日常点検用センサ候補選定
センサ

用途（五感代替）

電流センサ

起動・停止把握、目視代替

振動センサ

稼働状態把握、聴覚代替マイクロホン

稼働音の把握、聴覚代替

赤外線アレー

設備温度、過熱・温度上昇検知、触感代替

温度・湿度センサ

過熱・吸湿等の五感代替

マイクロホン

稼働音の把握、聴診代替

漏洩電磁波センサ

電源盤の部分放電検出、聴覚代替

臭いセンサ

過熱・漏洩等に伴う臭気検出、嗅覚代替

可視カメラ,塵埃センサ

設備外観、汚れ、現場指示値検出、目視代替
35

これまでの成果 実設備の稼働時モニタリング測定
測定結果から、スマートセンサ端末に必要なセンサ仕様を検討○測定実施例
4.5kW冷凍機

定格運転時

起動時突入電流

振動センサ

波形記録計

マイクロホン

受電盤

熱画像サーモ
パイル2000画素

通常状態

熱画像
マイクロボロメータ
4800画素

模擬放電

漏洩電磁波
36

今後の取り組み・実データに基く検証により実用的な学習型スマートセンシングシステムの構築と実証
・電波の回折性に優れたサブGHz周波数帯無線を用いた信頼性の高いメッシュネットワークの構築

・測定データもとづく設備の稼働状態把握、及び五感代替可否の検証
・ユーザーヒアリングを継続し、システム検討へのフィードバックを行う

LbSSの学習型センシングシステムを用いた実証実験にご関心のある方、ご説明・ヒアリングに伺います37

学習型スマートセンシングシステムの研究開発
ー高効率ＭＥＭＳ振動発電デバイスの研究ー

技術研究組合NMEMS技術研究機構

技術研究組合NMEMS技術研究機構
国立大学法人東京大学 生産技術研究所 教授
年吉 洋

電源を制するものがＩｏＴセンサを制する

処理・通信
GPS
センサ
環境発電

センシング
物理空間

NEDO先導研究（H27-H28）概要

概要

次世代トリリオン・センサ社会に必要不可欠な、超高効率の環境振動型発電素子（エナジー・ハーベスタ）の実現に取り組む
地球上で年間１兆個の超小型センサを生産・消費する近未来の「トリリオンセンサ社会」に必要不可欠な、超高効率の環境振動型発電素子（再生可能エネルギー）の実現を提案する。ＭＥＭＳ・マイクロマシン技術の新設計・新工法を新たに導入することで、コインサイズの面積で発電効率を従来比を２桁以上に飛躍的に高めた10mW級の環境発電素子の設計・製作・評価技術を確立する。

技術課題
解決手法
静電エレクトレット型環境振動素子の効率を改善するには、①高電荷密度の形成、②電極間ギャップの微細化、③周波数帯域の増大、の３点が必要であるが、従来研究では解決策は見いだされていない。そこで本研究では、独自の高密度固体イオン・エレクトレット技術、および、大容量イオン液体キャパシタ技術によって、従来の10倍～100倍の発電効率の向上をめざす。

100mW
消費電力ま たは
ＭＥ ＭＳ 振動発電素子の供給電力

コンセプト

10mW
スマホ用Ｇ Ｐ Ｓ
受信Ｌ Ｓ Ｉ 消費電力

ン
イオ

液体パ
キャ

1mW

固体

イ・オン

エレ

レ
クト

ット

100µW
OMRON
50-100 µW

10µW

2010

従来の型放電エレ

距離1 0 0 m
10 mW

～2 0 2 0 年： コ イ ン サイ ズの
1 0 m W 級自立無線セン サ

特性１ ０ 倍レ
クト～2 0 3 0 年： ス マ ホの電力を 振動発電で供給

シタ

特性１ ０ 倍圧力セン サ
消費電力

距離3 0 0 m100 mW

Ｉ ＴＲ
２ ０ ０ Ｓ によ る ス
ケ９ -２
０ １ ４ ーリ ン グ

スマホ用
Ｄ Ｓ Ｐ 消費電力

ット

極・電化
果
細 効
隔 微 改善間る
電極 に よ向上

集積密度

距離3 0 m
出力1 m W

距離1 0 m
出力0 .1 m W

静大 >1 0 µW

東大
1 0 µW 2015

西暦年 2020

2025

2030

先導研究の成果
テーマ

目標

結果

評価

①高密度固体エレクトレットのエナジーハーベスタ応用

・1mW級の発電・10年以上の信頼性

・1mW以上の出力達成
・推定寿命10年以上②大容量イオン液体可キャパ
シタ技術のエナジーハーベ
スタ応用・イオン液体の高信頼技術の確立

・イオン液体の最適化
・10µW/cm2のメド③高効率エナジーハーベスタの開発

固体イオンとイオン液体の融合による設計指針を示す

・固体イオンとイオン液体融合デバイス試作
・設計指針作成○④交通インフラでの振動発電デバイスの導入開発

・実用面の環境調査
・アプリケーションの提案

・実用アプリを想定した振動環境、劣化振動を測定
・アプリケーション案提案○⑤オフィス・工場等での環境発電デバイスの導入開発

実用的なアプリケーションとビジネスモデルの抽出・実用アプリケーション、ビジネスモデル抽出⑥標準化の戦略立案

・国際標準化に向けた提案
活動を実施

・国際標準化提案活動を継続実施○○○○

エナジー・ハーベスタに使える未利用エネルギー源

2017/8/7

1f0 =2pkmhe本研究の振動発電手法
絶縁体中の永久電荷（エレクトレット）による静電誘導
Si SiO2

SiO2 Si

固定電極

可動
電極

固定電極

可動
電極

外力

km
外部負荷

外部負荷

静電誘導による電子の流れ

課題

解決方法

① 高密度のエレクトレットで出力増強

固体イオンエレクトレットの熱・バイアス処理② 電源としての出力インピーダンスを低減

イオン液体の電気二重層キャパシタ③ 環境振動に適した共振周波数、機械結合係数 狭ギャップ電極、ＭＥＭＳ共振系設計

独自技術 固体イオン・エレクトレット
酸化膜中の不純物をイオン活性化、帯電電圧 100～300V① ＭＥＭＳ加工後のシリコン熱酸化膜に不純物ドープ（980℃）
980 ℃

Gas

N2 2 liter/min

H2O, N2

N2 2 liter/min

KOH,H2O,N2Heaters② 高温下で分極処理（BT処理） とりだす
（500℃、100～300V）

500 ℃

DIW

KOH 40wt%
11 mm

Water Bath 85 ℃

Water Bath 85 ℃
Ve

ＭＥＭＳ加工より後工程なので、プロセス汚染の心配はないこれまでの成果： 振動発電１ｍＷの達成
目標１ｍＷを達成
20mm

くし部

振動方向

カンチレバー部

20mm

可動カンチレバー
固定部

1200

1.01 mWrms

1000
800

共振周波数500Hz
おもり0.4g(裏面)-170V帯電600

0.996 Grms

出力電力 [ µWrms ]

デバイス

400
200

おもり(素子裏面に接着)

土台

000.2

0.4

0.60.8加速度 [ Grms ]11.2

成果： プレス発表
コインサイズで1mW発電

振動発電素子の信頼性向上• 特性が−１ｄＢ劣化する時間を高温加速試験• ８５℃でも１０年以上の寿命を予測
1000000

10年

100000-1dB低下寿命(hr)

寿命

S01-007(真空中)

100

S01-022(真空中)

10

S01-020(真空中)

１０年以上

真空チャンバ
内加速試験

10000
1000＞

真空管式
パッケージ

10.1
0.01

25℃

85℃

200℃

0.001

11.5

22.5

1000/T(1000/K)

33.5

独自技術 イオン液体大容量キャパシタ
低出力インピーダンス化のため極薄（~nm）の電気二重層キャパシタで結合
空気ギャップ

イオン液体

外力

可動電極
シリ コ ン （ 導体）外力

シ リ コ ン （ 導体）シ リ コ ン 酸化膜

シ リ コ ン 酸化膜（ こ の膜の効果は無視）（ こ の膜の効果は無視）

空気層（ ～４ μｍ）

濡れの状態
電気二重層（ d ～n m ）電気二重層（ d ～n m ）乾き の状態

静電
誘導電
荷シ リ コ ン 酸化膜（ ～１ μｍ）

シ リ コ ン 酸化膜（ ～１ μｍ）

固定電極・ シ リ コ ン （ 導体）

シリ コ ン （ 導体）イ オン 液体
電気二重層

改善効果 2 0 x

空気ギャ ッ プ

Q-2 0 µ m0

電極変位 x

2 0 µmイオン液体のゲル化手法の開発① 材料混合・撹拌
重合性イオン液体–++重合開始剤

重合性ポリマー

–

O

C–+

撹拌後

UV硬化後++

ゲル化イオン液体の分極手法② 滴下・UV硬化工程
混合イオン性ポリマー液

スペーサ(100µm)ITO 電極(ガラス基板上)

UV

Au 電極 (ガラス基板上)
ポリマー液

Au
10mm

スペーサ

ITO

ゲル化イオン液体による発電

ゲル化イオン液体による発電
アニオン面が上向き押し付ける時

アニオン面が上向き離れる時
AlAl--------------++++++++Au++++++++

Au

e-e-振動発電の高効率化メリット【目標】 ・従来は活用できなかった微振動を、発電デバイスの振動源とする

人体（足）

工作機械

［1～15Hz］［60～140Hz］

橋梁［30～150Hz］

エアコン吹出気流［10～180Hz］※注： 楕円（白色）の縦方向（加速度）は実効値をもとにプロット。

振動モニタリングのアプリ抽出【目標】 ・従来は活用できなかった微振動を対象に、アプリケーションを抽出。
（圧電型と比較して、小型で低加速度・低周波数でも発電できる静電型の特性を活かす）
・安心・安全・省エネ・健康社会を実現する新しいアプリケーションを抽出する（現状案：下図）
振動源の周波数1ｋHz

微振動＜振動の種類＞

100Hz

自動車
（省配線）

機械振動

100Hz

工作機械（故障診断、メンテ時期診断）

空調機（性能劣化診断）
空力振動

10Hz
機械振動

橋梁
（劣化診断）
構造物振動フィルタ（メンテ時期診断）

風力発電設備（劣化診断）

青果物の状態（輸送時の損傷予測）
構造物振動

ペットの状態（健康診断、環境診断）

人の状態

1Hz
0.05G
Ｇ

建築物
（耐震性診断）

人体振動

1回/秒

（健康診断、環境診断）

1回/分

静電型が向
いている

モータ回転

車走行
ファン回転
風ゆらぎ

地震
歩行

構造物振動

1回/時

アプリの最短動作間隔

本格研究への展開
スマートセンサ端末要素技術開発①-(1)スマートセンシング
フロントエンド(SFE)回路（日立製作所）

クラウド①-(3)低電力無線モジュール（ローム）

分析・管理

ＤＢ

②産業向けスマートセンサ(1)省電力ガスセンサ（富士電機）、(2)赤外線アレーセンサ（オムロン）

経営情報としてフィードバック

学習支援③微小振動で高出力可能な自立電源（鷺宮製作所、静岡大学、マイクロマシンセンター、再委託【東京大学、電力中央研究所】）①-(2)産業設備の状態監視
アルゴリズムの検証（東京電力ホールディングス）

（ローム）

保守状況
工程品質

測定データ

・・・

①-(3)スマートセンサ端末の開発

稼動状況

仕掛状態

スマートセンサ端末
赤外線 ガス 開発品
電流 市販品
振動動的センシング制御
低電力無線通信
自立電源（振動発電）

従来比100倍の有価情報を取得①-(1)学習型スマートコンセントレータの開発
測定対象と環境を学習・判断し測定パラメータに自動反映（日立製作所）

本格研究での振動発電の取り組み
産業用途において、モーターやコンプレッサ等の振動環境において、振動発電デバイスの機械から電気へのエネルギー変換効率を飛躍的に高め、従来活用できていなかった低周波数、低加速度の振動環境でも使える自立電源を実現する。
〔従来〕〔本テーマ〕

発電デバイスサイズ 20mm□

振動加速度 (G)コンプレッサロボット
アーム
ウエハレベル
真空パッケージ

1

ＦＡ装置

0.01

MEMS微細電極構造

ダクト
配管
送風機

0.1

1

101001k

発電デバイスサイズ 20mm□

10高電荷密度エレクトレット

振動周波数 (Hz)
インターポーザ
広帯域・振幅増幅

振動加速度 (G)10コンプレッサ
ロボット
アーム
1

ＦＡ装置
ダクト
配管
送風機

0.10.01

110100振動周波数 (Hz)

従来利用できなかった領域で発電が可能

1k本格研究の開発内容■ 高イオン電荷密度エレクトレット、微細電極構造 → 高い発電効率■ インターポーザ、ウエハレベル真空パッケージ→ 広帯域、安価
高イオン電荷密度エレクトレット

ウエハレベル真空パッケージ

振動発電素子

帯電電圧400V→ 出力1.5倍
スループット向上

製造原価低減インターポーザ広帯域・振幅増幅

利用可能周波数
帯域 1.5倍〔振動発電素子構造図〕

MEMS微細電極構造

電極間距離1/5
出力 1.5倍57

産業機器の振動評価
産業用コンプレッサ等の微弱な振動から５００µWの発電を目指してデバイス開発を行います．
【産業用コンプレッサの振動例】
固定足（水平）軸受（垂直）

軸受（垂直） ＝ 0.17GRMS

加速度〔V〕

加速度〔V〕

固定足（水平）＝ 0.5 GRMS

時間〔sec〕

時間〔sec〕

振幅〔V〕

振幅〔V〕

軸受

固定足

周波数〔Hz〕

周波数〔Hz〕

58

今後の計画

開発項目

10月

11月

12月

1月

2月

3月

実証用デバイスの設計・製作・評価（含エレクトレット，回路）

試作品 製作・評価①

広帯域・極低周波対応技術の試作・製作・評価

試作品 作製・評価①

試作品 作製・評価②

量産化プロセス
調査・検証

各プロセス調査

技術調査・解決策立案

試作品 製作②・評価
試作品詳細設計

技術研究組合ＮＭＥＭＳ技術研究機構
スマートセンシング研究所〒101-0026 東京都千代田区神田佐久間河岸67
MBR99ビル６階○ この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務の結果得られたものです。

謝 辞
この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO） の委託業務「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」により得られたものです。

ヒアリングで貴重なご意見・ご指導をいただきました、石油コンビナート企業加工・組立企業、さらにユーザヒアリングをご支援頂いた経済産業省、石油コンビナート高度統合運営技術研究組合の皆さまに深く感謝申し上げます。

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