数千億個ものコネクタやセンサーが、巨大なネットワーク物理デバイスに組み込まれ、大量のデータが絶え間なく収集され、集約され、送られています。心拍数や薬の服用を遠隔で検知するヘルスケア機器、生産や運転のデータをリアルタイムで見て故障を事前に警告する自動化パイプライン、スマートフォンで起動?オフできるスマートホームシステム、まだまだ進化しつつある自動運転?無人運転など、電気や信号、データの流れがあるところではコネクテッド?センシングが存在します。

小さなセンサーが大きなビジネスを生みました。すべてのセンサの目的は非常にシンプルです。アルゴリズムを使って分析できるデータ(振動、温度、圧力、電圧、湿度)を収集し、リアルタイムでよりよい意思決定を行うことです。収集データが多ければ多いほど豊富になり、リアルタイムでの分析効果が高まります。コネクターやセンサーの企業は、まぶしい最終製品よりも、産業チェーンの上流に位置する無名の存在です。その1つで、2018年度の売上高は140億ドルに達しています。

TEの2018年度の売上の87%は、厳しい環境下での活用によるものです。フル稼働の高速工場、壊滅的な圧力がかかる深海、低侵襲手術、高速でリスクの高い自動車レースなど、決して避けて通ることのできない過酷な環境ほどTEは好き嫌いがあり、アメリカの2つの火星探査機「オポチュニティー」と「キュリオシティー」はTE温度センサーを搭載して火星に着陸しています。

「たとえば、高速自動車ネットワークで100Mビット/秒,さらには1Gビット/秒といった高速なデータ転送を実現するためには、チップセットに高速なデータ転送が必要となり、高度なケーブルや接続技術が必要となります。TEのケーブルと接続ソリューションは、このような高速データ転送レートを実現するのに役立ちます。」このほど上海で開催されたTE最高技術責任者(cto)円卓会議において、同社副社長兼交通ソリューション最高技術責任者(cto)のAlan Amici氏は、澎湃新聞を含む記者に次のように語っています。

このセンサは、ジェットエンジンのような巨大で高価な産業用プラットフォームを目指して開発されました。これらの電子的な「目」と「耳」は、問題のある部品を発見し、実際の作業中に故障しないようにするのに役立ちます。コストが下がるにつれて、さまざまな分野にセンサの応用が広がっています。

TEのコネクティビティとセンサソリューションは、自動運転車、電気自動車をはじめ、次世代商用航空機、スマート工場、高速データセンター、先進医療機器などに広く使われています。フォーチュン誌の2018年の「世界を変える企業」63社に選ばれました。

自動運転技術の発達により、高効率のセンサーやアンテナ、データ連携技術の精度や連携性がより求められるようになりました。自動車に使われるコネクテッド?センサデバイスの数はますます増えており、伝送されるデータ量も増加している。ますます増大するデータトラフィックの中で、高い帯域幅を必要とする大量のパケットが大きなシェアを占め続けている。

自動?自動運転車は、主に軽量のレーダーセンサーに依存しており、レーザーを発して近くの物体を探知して距離を確認し、車両の周囲を3Dで描画します。その上で、自動運転システムがアルゴリズムでデータを分析し、指示を出し、実行するのです。最初のプロセスであるセンサの精度は、その後の意思決定や指示が実際の環境と一致するかどうかに直接影響します。

自動運転中は、無線通信により車両同士が連絡を取り合い、歩行者やサイクリストを含む周囲の環境をモニタリングすることで、安全性を高めています。V2Vネットワークでは、車同士が速度、位置、運転方向、ブレーキなどの情報をやり取りします。

「自動運転では、多くのセンサーが使われるため、大量のデータが必要になります。例えば、レーダーやアンテナ、その他の車載システムでは、大量のデータ伝送が必要になります。また、クルマ自体のシステム以外にも、地図情報やV2V情報などの情報がクラウド上に蓄積されています。問題はこの大量のデータをどうやって転送するかです」Alan Amici氏によると、自動車の発展は、ますます自動車の内部に高速データネットワークを構築する傾向にある。従来は自動車のローカルな接続ネットワークを採用していましたが、イーサネット(登録商標)をベースにした接続ネットワークに移行し、スピードが向上しました。TEが開発したのは、イーサネット(登録商標)ベースの自動車データネットワークで、現在は100Mビット/秒、1Gビット/秒のデータ転送が可能です。TEは、より速いデータ転送レートを実現する次世代データネットワークを開発しています。

また、lidarやレーダのように、超大量かつ非圧縮のデータを生成する重要なセキュリティアプリケーションのために、次世代の高安定性のデータコネクタを開発しています。

従来の静的なものづくりから、より柔軟でフレキシブルなものづくりへとロボットが大規模に導入されたことで、将来の工場におけるセンシング配置の密度はますます高まっていくだろう。産業用センサは、性能指標の要求が厳しいだけでなく、様々な種類があります。産業用ロボットを例に挙げると、3次元視覚センサ、力トルクセンサ、沖突検出センサ、安全センサ、溶接スリット追跡センサ、触覚センサなどが含まれます。

TE副社長兼産業ソリューション最高技術責任者(cto)のDavid Brown氏は、センシング技術が溢れる未来のスマート工場では、大量のデータがAIに活用され、工場の「インフォームド?決定」を支援し、工場のメンテナンスをより正確にすることができると考えています。「研究開発の面で、私達は2つの主要な傾向があると考えて、第1は工場でますます多くのセンシング技術を適用した後で、私達のコネクタとセンサの配置速度が速くなります。また、多くのコンピュータの映像やセンシング技術の向上により、データ規模が大幅に拡大するでしょう」と述べている。

(出典:澎湃新聞)です。