IoT と持続可能性:環境への影響とは?

IoT 開発スタジオと、クラウドコンピューティングなどの開発で成功するクラウドデータサイエンスプラットフォームを提供する企業として、私たちは自分たちの仕事が環境に与える影響を懸念しています。しかし、IoT と持続可能性を結びつけることは、世界の排出量を削減する強力な方法になり得ることが判明しました。

私たちの調査によると、デジタル化は世界の排出量の主な原因ですが、IoTによるプロセスの合理化は確かに二酸化炭素排出量の削減に役立つことがわかっています。

デジタルサービスと気候変動

デジタルサービスの猛威は データセンターは現在、世界の温室効果ガス排出量の約 2% を占めています。ここの成長速度に匹敵するのは空の旅だけです。データセンターは、音楽や動画のストリーミング、ソーシャルメディア、エンターテインメント、クラウドコンピューティングを支えています。膨大な電力消費とは別に、サーバーは大量の熱を発生させます。また、温度を保つためには膨大な量のエネルギーが必要です。伝えられるところによると、グローバル企業はすでに、年間の電力消費量に合わせて 100% 再生可能エネルギーの目標に向けて取り組んでいます。

A データセンター設計における地球環境の持続可能性の状況に関する調査 暗い絵を描きます。調査対象となった361人のグローバルIT意思決定者のうち、データセンターテクノロジーの選択において環境問題を考慮しているのはわずか 28% でした。データセンターを再生可能エネルギーだけで稼働させるのは大変な作業です。繰り返しになりますが、これは目に見える変化が見え始める前にデジタル領域における持続可能性に向けた取り組みのほんの一部に過ぎません。

ザの 国連気候変動に関する政府間パネル (IPCC) 2050年までに平均気温が摂氏2度上昇する可能性があると予測しています。これには次のようなものがあるかもしれません。 生物多様性と生態系への広範囲にわたる影響。気候危機はすでに目の前に迫っています。政府は実行可能な目標の設定に取り組んでいるが、その実施と実現可能性の現実はまだ試されていない。

なぜ気にするの？デジタル領域の発展、そして最も重要なのはデジタルサービスの成長速度が、かつてない規模で地球生命に影響を与えています。私たちは皆一丸となってこの状況に直面しています。そして、サーバーによって動かされ、クラウドコンピューティングによって実現される私たちの仕事そのものが、利害関係の一部です。しかし、IoT とサステナビリティを統合してこの嵐の進行を相殺するのに役立つのは、まさにこうした開発のおかげかもしれません。

IoT と次のデジタル進化

その一部として 2 回目のデジタルターン、モノのインターネット（IoT）は、人間と人間以外の両方の生活を向上させています。IoT は人間の快適性を最適化するのに役立ちます。しかし、モノへのアプローチ方法に新たな認識をもたらすことにもつながっています。ウェアラブルデバイス、リモートモニタリング、予知保全、リモートコントロールを含む産業と物流における新しいソリューション、そして生活空間の強化と作業環境の最適化に向けたトレンドの高まりは、すべてIoTによって可能になった資産です。

それに伴い、デバイスの応答性も高まっています。都市景観全体が変化しています。現在、ネットワークに接続された IoT デバイスのデジタル天蓋が通りや建物に覆われています。センサーは、人とモノが一体となって浸透することで、都市内の交通経路を変更し、エネルギー効率を高めます。

さらに、データアーキテクチャを概念化する方法そのものが変化しています。デジタルインテリジェントアーキテクチャは、もはや以前のようには見えません。第二世代の AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティングは、モノを作る方法、見た目、処理方法、そしてその背後にある考え方を破壊しています。

そして最も重要なのは、私たちは接続性、即時性、横断性が強化された領域に住んでいるということです。人間と人間以外の主体性の境界がますます崩れていく中、環境問題に対する新たな認識も生まれている。気候変動の進行を遅らせるために、IoTと持続可能性を組み合わせたソリューションはすでに導入されています。 イノベーターが積極的な役割を果たしている、IoTデバイスを気候保護に関する国際基準に合わせるという観点と、以下の両方の観点から 環境に優しい IoT の活用。

持続可能な開発におけるIoTイノベーション

エネルギー

説明責任を果たす主な要因として、エネルギー部門は改善策を講じて炭素への影響を減らす方法を模索しています。公的機関と民間部門の両方から寄せられる調査や報告が増えています。これらの範囲は エナジー・ハーベスティングの最前線ソリューション、での運用の最適化 風力発電所 そして発電所、シナリオへ エネルギー管理システムの導入 現在のIoTプラットフォーム統合の傾向を利用しています。

IoTは、自動メンテナンスとレポート、データ収集、分析、スマートグリッドの最適化などの一般的なタスクを促進します。しかし、暖房、空調、照明用のスマートホームデバイスに関しても定着しています。IoT センサーはエネルギー消費量を削減し、再生可能エネルギーをオンサイトで生成し、二酸化炭素消費量と廃棄物を測定します。最近のレポートによると、エネルギー部門の「スマート」対策により、年間20億メートルトン以上の二酸化炭素を節約できると予測されています。

精密農業

IoTを活用した精密農業は、変化を促進するもう一つの要因になり得ます。 生産量を増やし、無駄を減らす スマートでデータ主導型の農業ソリューションの背後にある主な理論的根拠です。作物や土壌の状態の監視、家畜のスクリーニングと処理、温室効果ガス排出量の削減に関しては、すでにIoTが導入されています。 農業灌漑 また危機に瀕しています。農業は世界の水消費量の90％を占めるため、水不足は最重要課題です。IoT 対応の灌漑システムは、水の消費量を最適化し、廃棄物を最小限に抑えます。

海上貨物輸送

注意が必要なもう一つの分野は 海上貨物輸送。海上貨物船は、世界中で取引される商品の90％を輸送しており、石油、電子機器、衣類、食料を輸送しています。世界経済の主な原動力であり、 海上貨物輸送は、年間約3億トンの汚れた燃料を消費します。その結果、9億4900万トンの二酸化炭素が発生します。海運業だけでも、世界の二酸化炭素排出量のほぼ 3% を占めている。海上貨物輸送におけるIoTの監視と経路変更の早期導入により、 燃料消費量を削減 最大 15% まで引き上げます。

IoTのもう1つの専門分野である予知保全は、1週間にわたるオーバーホールを回避し、タイムリーな修理を促進します。長期的には、これにより既存の車両のライフサイクルが延長され、車両の活性化の必要性を最小限に抑えることができます。

IoT で二酸化炭素排出量を削減する方法

2016年に、SAPのチーフ・フューチャリストであるKai Goerlich氏は次のように述べています。「将来どれだけの追加インフラストラクチャが必要になるかを予測するのは難しいですが、私たちの分析では、IoTが二酸化炭素排出量を大幅に削減できる可能性があることが示されています。そして、現在の状況が続けば、使用量よりも多くの二酸化炭素を節約できる可能性さえあります。」一方、IoT は接続を促進し、応答性を高め、ほぼ完全な自動化を実現し、静的な製品からすべての人が利用できるサービスへの移行を実現しました。

で 2018年11月付けの欧州委員会の公式分析、モノのインターネット（IoT）という名前は トランジション・イネーブラー 建物、電化製品、建物のエネルギーシステムをどのように同期させて、エネルギーの流れを最適化し、排出量を削減するかについてです。IoT が完全に稼働すれば、世界の二酸化炭素排出量を約 20% 削減できると予測されています。

環境問題に対する意識の高まりは、企業にとって従来の気候管理の先を見据えるチャンスです。新しいソリューションの導入は、考えられるあらゆる組織レベルで行われています。IoT と持続可能性の組み合わせには、さまざまな側面があります。さまざまなデバイスと旧世代の機器を接続すること、ブラウンフィールドでのハードルを克服すること、そして実際にモノのインターネット (IoT) に向けた再配線を行うことは、すべて直面しなければならない課題です。そのための方法の 1 つは、IoT プラットフォームなどの軽量な IoT 対応ソリューションを導入することです。これらには独自のインフラストラクチャーとツールチェーンが付属しています。

接続性の向上と二酸化炭素排出量の削減を実現する IoT 開発スタジオ

これが私たちの仕事の出番です。過去 2 年間、私たちは IoT デバイス管理とアプリ開発機能を備えたインダストリアル IoT (IIoT) 開発スタジオに取り組んできました。 アイアンフロック社によるIoT開発スタジオ 企業が完全にカスタマイズ可能でスケーラブルなデジタルプラットフォーム内でデバイス群を構築、構成、管理できるようにします。リモートデバイス管理、リモートアプリ開発、デバイスの導入、IIoT データストリーミングの設定は、直感的で使いやすい SaaS 設定で提供されます。

具体的には、 アイアンフロック社によるIoT開発スタジオ クラウドを統合できます データサイエンススタジオ IoT データをロードします。そこで、高度な分析を行い、IoT デバイスに展開できる機械学習モデルをトレーニングします。これらのアプリを IoT デバイスにほぼリアルタイムで展開すると、デバイスから即座にフィードバックが得られます。

これにより、企業はデータ収集、分析、MLモデルのトレーニング、デバイス管理、アプリ開発、無線によるアプリ展開を含む包括的なIoTソリューションを構築できます。私たちの取り組みは、IoT と持続可能性を IoT 接続とクラウドコンピューティングを組み合わせた資産と結びつける無駄のないサービスを構築することでした。

‍