スマートインフラとは

スマートインフラとは、高度なハードウェアとソフトウェアが連携してインテリジェントかつリアルタイムな意思決定を行うことで実現されるスマート自動化システムを指します。スマートインフラでは、センサー、モノのインターネット（IoT）デバイス、ビルディングインフォメーションモデル（BIM）、リアルタイムデータ分析、ならびにその他の用途特化型技術を組み合わせることで、物理的なインフラを監視し、そのパフォーマンスを最適化します。

スマート機能により、物理的なインフラはより効率的に稼働し、パフォーマンスの向上と排出量の削減を実現することができます。社会におけるスマートインフラの例としては、公共交通機関、エネルギー、公益事業、スマートビル技術、スマートシティインフラなどが挙げられます。

スマートインフラは、以下の要素を含む基本的な構成要素があって初めて成り立ちます。

センサー

スマートインフラの基盤となるのがセンサーです。シンプルな温度および湿度センサーから高度なIoTセンサーに至るまで、センサーは、周囲環境のデータを収集する役割を担います。こうしたデータがなければ、より広範なスマート技術システムは、周囲の状況を把握できず、リアルタイムの判断や情報に基づく意思決定を行うことができません。

従来のセンサーに加えて、撮像カメラは動画の記録、資産の識別、環境内の物体の追跡に使用されます。こうしたカメラは、屋外環境では電柱やポールに、屋内環境では壁面に設置できるほか、大規模なインフラ監視のために、ドローン、衛星、およびその他の航空機に取り付けることも可能です。従来のセンサーは環境からの刺激を数値的に検知しますが、撮像カメラは環境を視覚的な画像として捉えます。

ワイヤレス通信

スマートインフラは、リアルタイムで相互通信するすべてのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントに依存します。効率的な通信技術がなければ、スマートインフラ（およびスマート技術全般）を実現することは不可能です。現在のワイヤレスネットワークは5G通信によって支えられており、センサー、撮像カメラ、IoTデバイスを、ソフトウェア解析が行われる中央制御システムへと接続します。

BIM

BIMでは、ジオメトリデータと、対象のインフラの設計特性（材料データ、コストなど）を組み合わせて、建物、ユーティリティ、または交通環境の3Dモデルを生成することができます。BIMに含まれるデータにより、リアルタイムの監視および予知保全作業を実施することが可能となり、インフラの安全性、持続可能性、および配置の最適化が図れるようになっています。

BIMは新しい技術ではありませんが、近年では、高度化が進むとともに、デジタルツインが登場したことで、物理的なインフラのライフサイクルや経年劣化の傾向、さらには最適な運用方法に関するより多くの情報が得られるようになりました。

地理情報システムを用いたリアリティキャプチャとマッピング

BIMやリアリティキャプチャツール（レーザースキャンや写真測量法など）を地理情報システム（GIS）と組み合わせることで、周囲環境の情報により多くのコンテキストを付加することができます。これにより、システムが位置を認識し、さまざまなコンテキストに対応できるようになると同時に、精度と効率が向上し、システムの意思決定能力が高まります。GISによってコンテキスト化できる情報の例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 地形および標高データに基づいた、建物を配置すべき場所
• 建物インフラの周辺に設置する必要があるユーティリティラインと輸送網の種類

このようなコンテキスト化された情報は重要です。なぜなら、インフラを設置する前に、地理的および環境的要因を事前に特定しやすくなるからです。建設開始後にゾーニング規制やユーティリティ接続の問題が発覚し、その段階で計画上の問題を解決することは、はるかに困難で、コストもかさむことになります。

現在では、さまざまな種類のスマートインフラが存在しており、いずれも異なる技術を活用して、その配置や日常的な運用を監視および最適化しています。ここでは、主な種類をいくつか見ていきましょう。

スマートグリッド

スマートグリッドにより、電力網によるエネルギー供給および管理方法が変わりつつあります。電力網のデジタル化により、電力網におけるエネルギー効率の向上、エネルギー消費の最適化、持続可能性の向上が実現するとともに、より広範なエネルギーエコシステムが緊密に接続されるようになりました。従来の多くの電力網では、電力会社と消費者間の通信が一方向でしたが、スマートグリッドは双方向通信を実現します。さらに、スマートグリッドでは、分散型エネルギー資源（DER）からのエネルギー負荷を管理するために、電力網の各所に複数のセンサーとIoTデバイス（レガシー機器に後付け可能なものを含む）が配置されています。これらのDERには、断続的にエネルギーを供給する再生可能エネルギー源（RES）や、局所的にエネルギーを取り出す電気自動車（EV）などが含まれます。

分散型制御システムでは、リアルタイムのデータ収集と電力網内の資産の監視を行って、ピーク時のエネルギーの流れを最適化します。これにより、ダウンタイムの予測、送電線の停電や故障の迅速な検知（人手を必要としない）、停電後の迅速な電力復旧、さらには再生可能エネルギーの電力網への統合が容易になります。

負荷の変化に対応するスマートグリッドは、EVやその他のエネルギー消費機器による局所的な電力需要の急増を検出することができます。また、スマートグリッドでは、RESからの過剰なエネルギー供給が送電線に局所的なボトルネックを引き起こしているかどうかを特定することもできます。負荷の変化をリアルタイムで検出することにより、電力を再ルーティングして送電網を最適化し、負荷要件に応じて送電線から電力を取り出すか、あるいは追加することができます。これにより、すべての利用者が引き続き電力を利用できるようになります。

スマート交通管理システム

スマートインフラの例としては、交通管理システムも挙げられます。時間とスケジュールに基づく交通管理システムは、1日の所定の時間帯における交通量の予測値に基づいて信号のサイクルを決定します。しかし、交通の流れは日々変化し、事故が発生すれば、交通状況が大きく変わる可能性があります。不測の状況に対応するため、スマート交通管理システムには、リアルタイムの動的な交通制御を実行できる高度なスケジューリング機能が備わっています。

高度なカメラ、各停止位置で車両数を常時カウントするアンテナ、および高度なアルゴリズムを組み合わせて活用することで、信号を動的に変更し、交通の流れを改善することができます。これにより、横断歩道の歩行時間を調整できるようになり、歩行者の安全性をより確実に確保することも可能になります。

将来的には、リアルタイム交通センサーシステムが自動運転車（AV）に統合され、車両と交通信号が相互に通信できるようになることも考えられます。これは、現在のスマートシステムよりもさらに高度に連携した、より広範なスマート輸送システムおよびスマートシティの都市環境の一部となる可能性を秘めています。

スマート水管理システム

スマートインフラの重要な要素として、既存の配管インフラにおける給水と保全に関するさまざまな問題の解決に活用できるスマート水管理システムも挙げられます。現在、公益事業企業では、センサーを導入することで、潜在的な問題をより正確に測定、管理、把握し、大きなトラブルに発展する前に是正を行っています。スマート水管理システムは以下の用途に活用できます。

• 潜在的な漏水を特定（およびその位置を正確に特定）し、悪化する前に対処することで、消費者がより迅速に水道の利用を再開できるようにする。
• 配管内のpH値、濁度、汚染物質のレベルを測定し、水が飲料に適していることを確認する。
• 水質を測定して、ポンプの故障やフィルターの詰まりの有無を点検する。

スマートビル管理

高度なセンシング技術を統合した次世代の建物は、スマート技術により、建物の特定の部屋の占有状況に基づいて内部環境を監視することで、環境への影響を低減し、これによってエネルギー効率の向上を実現しています。自動化された照明制御やHVAC（暖房・換気・空調）設定の調整による空気の質や湿度の制御から、内部の温度およびCO₂レベルの測定に至るまで、スマートビルは居住者にとってより快適な生活環境と生活の質を提供します。

運用面では、スマート監視システムを使用することで、エレベーター、ポンプ、電気システムなど、建物のあらゆる設備が常に正常に稼働している状態を維持するとともに、予知保全および予防保全プログラムを計画し、予期せぬダウンタイムを未然に防止することもできます。

他の新しい技術と同様に、導入と利用には常に利点と制約が伴います。

スマートインフラ技術の利点は以下のとおりです。

• 無駄の削減とシステム性能の向上によって効率を向上させることができます。
• エネルギー、運用、維持管理の最適化によってライフサイクルコストを削減し、システムコンポーネントおよび機器の長寿命化を実現できます。
• エネルギー使用量と温室効果ガス排出量の削減によって持続可能性を高めることができます。
• より高度な予測機能によってシステムのレジリエンスを強化することができます。
• 資産のリアルタイム監視および保全を実現し、問題発生時に迅速に是正措置を講じる能力を向上させることができます。
• インフラの安全性を向上させることができます。

一方、現在のスマートインフラ技術には、以下の制約があります。

• IoTセンサー技術の初期費用が高いため、大規模に導入することが困難であり、その費用を負担できるコミュニティのみが技術の恩恵を受けることになりかねません。その結果、コストが低下するまでの間に、地域間にインフラ格差が生じ、社会問題の原因となる可能性があります。
• すべてのデータをクラウド上に保存するため、サイバー攻撃に対して脆弱になりやすくなります。ロバストなサイバーセキュリティプロトコルを備えた、標準化されたコンポーネントが全面的に採用されるまでは、デジタル接続ネットワークを介して通信できる複数の潜在的な侵入ノードが存在し、常にサイバーリスクにさらされることになります。
• プライバシーへの懸念から社会的な反発が生じる可能性があり、大規模に導入するには、社会的な障壁と技術的な障壁の両方を克服する必要があります。

ここでは、シミュレーションソフトウェアの種類と、さまざまなスマートインフラの設計と導入を推進するために、類似のソフトウェアがどのように活用されているかを考察します。

スマートグリッドのシミュレーション

シミュレーションソフトウェアは、コンポーネントレベルからシステムレベルに至るまで、より高度なスマートグリッドの設計を支援します。以下に、シミュレーションツールの例をいくつか紹介します。

高度な電磁界ソルバーAnsys Maxwell：この電磁界解析ツールは、スマートグリッドで使用される変圧器、スイッチギア、およびその他のパワーエレクトロニクス機器の設計に利用されています。コンポーネントの熱効率、電流値、およびコンポーネント内部の電流分布を調査することで、高性能を確保することができます。

エレクトロニクス冷却シミュレーションソフトウェアAnsys Icepak：この熱シミュレーションソフトウェアでは、さまざまな温度環境下におけるコンポーネントの性能を評価することができます。高電流によって大量の熱が発生するパワーエレクトロニクス機器から、太陽の熱に長時間さらされる資産まで、ピーク時の負荷条件下におけるコンポーネントの挙動を調査し、過熱を防止することができます。

シミュレーションベースのデジタルツインプラットフォームAnsys Twin Builderと、AIを活用したデジタルツインソフトウェアAnsys TwinAI：これらのソフトウェアシステムを使用してデジタルツイン環境を構築することにより、スマートグリッドシステムをフルスケールの環境レベルで解析し、グリッドの制御システムアルゴリズム全体を設計することができます。これにより、コンポーネントの劣化、潜在的な故障、保全サイクルのほか、スマートグリッドで使用される多くのセンサーの最適な配置と性能を評価できるようになります。また、デジタルツインを活用して物理グリッドの仮想環境を構築すれば、物理的な資産からのリアルタイムデータを用いて、多種多様な運用シナリオを検証することができます。

スマート交通管理システムのシミュレーション

スマート交通システムで使用されるセンサーやカメラは、ポールや電柱に取り付けられており、時間の経過とともに摩耗を引き起こす風荷重や熱荷重などの要因に耐えられる耐久性が求められます。光学カメラ、赤外線カメラ、標準的なビジョンカメラのいずれを使用する場合でも、構造の有限要素法解析ソフトウェアAnsys Mechanicalを活用すれば、これらのシステムの劣化データを捕捉し、時間の経過や、霧や雨などの悪天候下でシステムがどのように挙動するかをシミュレーションすることができます。

一方、クリティカルな組込みソフトウェア向けのモデルベース開発環境であるAnsys SCADE Suiteでは、制御システムの監視を支える組込みソフトウェアをシミュレーションし、リアルタイム制御システムにカメラデータがどのように転送されるか、またこれら2つの技術がどのように相互に通信するかを確認することができます。これにより、交通管理システムにおける潜在的なエッジケースをすべて特定し、捕捉できるようになります。

スマート水管理システムのシミュレーション

流体シミュレーションソフトウェアAnsys Fluentは、配管内の水流および漏水をシミュレーションできる数値流体力学（CFD）ツールです。漏水のある配管領域からは、健全な配管とは異なる騒音が発生します。この騒音をFluentでシミュレーションすることで、スマート監視デバイスのトレーニングを行うことができます。アルゴリズムが騒音の差を学習すると、センサーは水流の騒音のみに基づいて局所的な漏水の有無を簡単に検出できるようになります。

Twin BuilderとTwinAIを使用することで、水道管網の仮想デジタルツイン環境を構築することも可能になります。デジタルツインでは、以下のようなさまざまなシナリオをシミュレーションすることができます。

• 配管の健全性と、各配管の残存耐用年数のシミュレーション
• 経時的な配管内の音響振動の測定と、問題を示唆する可能性のある異常の検知
• 配管内の水を移動させるために使用されるポンプとモータのシミュレーションと最適化
• 配管内圧力変動のリアルタイム追跡
• 水道管網を構成するすべての要素の相互作用の分析

スマートビル環境のシミュレーション

建物の内部環境は、さまざまな方法でシミュレーションできます。たとえば、Fluentでは、建物内の気流パターンを調査し、廊下や室内の温度勾配を把握することができます。これらの結果を用いることで、システムが各部屋を監視して常に快適な温度を維持する仕組みをシミュレーションすることが可能です。

照明に関しては、CADに統合された光学および照明シミュレーションソフトウェアAnsys Speosを使用して、建物内における照明の理想的な配置を特定することで、最小限の照明器具で最大の照度を実現し、エネルギー消費の削減につなげることができます。さらに、Speosを用いれば、物理的に配置した後では修正が困難な配線や器具の配置を最適化することができます。

Maxwellを活用することで、エレベーター、セントラル空調、HVACシステムから発生する可能性のある建物内の音響振動や騒音レベルを捕捉し、居住者にとってより静かな環境を実現することができます。こうしたシミュレーションデータを用いてセンサーをトレーニングすることで、ダクトシステム内の騒音変化のみに基づいて、ダクト内の潜在的な問題を特定できるようになります。また、Maxwellを使用すれば、スマートビルの運用を担う制御システムのソフトウェアおよびハードウェアをシミュレーションし、運用中の短絡や過熱を防止することも可能になります。

さまざまな環境で異なるインフラシステムを効果的に管理および監視するために、すでに物理的技術とデジタル技術の両方が開発されています。今後は、人工知能（AI）により、多くのスマートインフラ技術が推進され、すべてのセンサー入力がAIアルゴリズムによって読み取られ、解釈されるようになると考えられます。自動車分野におけるソフトウェア定義車両と同様に、近い将来、ソフトウェア定義ビル、ソフトウェア定義交通情報システム、ソフトウェア定義水管理システムが登場することになるでしょう。

シミュレーションを使用して、よりロバストなスマートインフラシステムを開発する方法についての詳細は、当社の技術チームにお問い合わせください。

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