先日（といっても随分経ってしまっていますが…）とある方から、M5StickCというデバイスをいただきました。それで、どんなことができるのかと試してみたことを紹介します。
M5StickC
このデバイスは親指（より少し小さい？）くらいのサイズですが、中にESP32-PICOというモジュールが搭載されていて、WiFiやBluetoothの通信ができます。また、MPU6886というモジュールも載っていて、加速度、ジャイロ、（デバイス内部の）温度センサーが使えます。液晶画面やボタンもついています。要するに、いくつかのセンサーと、操作や通信をする機能がコンパクトにまとまっているデバイスです。
そして、このデバイスのいいところは、デバイスを制御するためのソフトウェアを作るのも非常に簡単ということです。ネットワークにつながる部分が既に作り込まれていて、少し追加で設定するだけで、すぐにWiFi（そしてWiFiを経由してインターネット）との接続も可能です。
この手の電子工作モジュールがよく売られているSWITCH SCIENCEでも扱っています。
何を作るか
機械などに取り付けたセンサーから得られるデータを、クラウドに収集して分析して、人の行動の参考にしたり、他のシステムを動かしたり、機械のコントローラーにフィードバックして自動制御したり、というのがよくあるIoTの全体像です。M5StickCを使えば、このようなIoT的なシステムが簡単に構築できることが期待できます。
とはいえ、このデバイスでどんなデータを取得したら役に立つのか、というのは意外と難しい話です。昨今、ノーコード／ローコードで、プログラマでなくてもプログラミングができる！ということがよく言われます。しかし、システムを作る上で難しいのは、コードを書くところよりも、何を作るかを決めるところです。これはプログラマやエンジニアでも上手くできる人が少ないですし、ユーザー企業で現場の業務をよく知っている人ならできるというわけでもないです。課題をよく吟味して、業務やビジネスがどう変化すると良いのかを全体最適の視点から捉えないと、間違ったものを作ってしまいます。
本来は、課題があって、それから手段が検討されるわけですが、今回は手段が手元にあって、そこから何ができるか考えています。完全に間違いパターンです。そのため、実際に役に立つかどうかは分かりませんが、よくあるIoTの課題である、ネットワークに接続されていない設備の稼働状況を監視したい、というものを漠然と想定してみます。
設備の稼働状況を見るのには、電気の流れや使用電力の変化、計器の変化を監視するケースがありますが、今回は振動に着目してみます。設備の特徴から考えているのではなく、もちろん手元のM5StickCに加速度センサーがあるからです。
物理的に動く設備には多かれ少なかれ振動が発生します。うちにあるサーキュレーターも稼働中に触ってみると振動が感じられますし、風力の違いによって振動も変わるようです。そこで、その振動をM5StickCの加速度センサーで捉えることで、稼働状況を監視できるのではないか、という仮説を立てました。
どれくらいデータを取るのがいいか
振動データはクラウドに送って分析できるようにします。そうすると、デバイスからインターネット経由でデータを送る通信が発生しますが、あまりたくさんのデータを通信するのも、通信の回数が多くなるのも大変です。そこで、一定の時間おきに、ごく短い時間の振動データをサンプルとして取得して送ることにします。
機械の状態変化を、どのくらいの時間おきに取ればいいかは、どんな機械をどのように使っているかによります。うちのサーキュレーターの稼働状況を監視するには、10分に1回、どうなっているか見れば十分です。また、振動データは10分間ずっと取得するのではなく、ごく短い時間のデータでも、どれくらいの振動が起きているか分かるのではないでしょうか。
ただ、どれくらい細かくデータを取るのが良いかは、精緻に考えると難しそうです。ひとまず簡単に考えてみます。うちのサーキュレーターはそんなに回転しないと思いますが、もし1分間に3000回転する機械が、回転ごとに振動を起こすとしたら、50Hzになるでしょうか（正確なところは僕には分かりません…）。50Hzだと20ミリ秒に1回の振動があるので、それより細かく振動データを取らないと、振動を検知できません。今回は、5ミリ秒ごとに振動データを取ってみます。あまり細かすぎるとセンサーが対応できなくなる可能性もありますが、センサーの仕様を調べてみると低電力モードでも2ミリ秒（500Hz）に対応できるようなので余裕があります。
データの取得数は、コンピューターの世界では2のｎ乗が都合が良いので、256個とします。5ミリ秒ごとに256個データを取ると、時間にして約1.28秒間のデータになるはずです。1秒以上のデータが取れれば、1秒に1回動く時計のような機械でも動きが検知できる可能性が高いです。
ところで、このデータを1年間集め続けるとどうなるでしょうか。10分につき256個のデータが蓄積されるので、1日で36,864個、1月で1,105,920個、1年で13,455,360個のデータが集まることになります。世の中でビッグデータと言われるほどのものではありませんが、ちょっとしたデータ量にはなります。1年分のデータをExcelに記載すると、だいぶ動きが重くなるでしょう。
どこにデータを集めるか
さて次は、データを蓄積する場所についても考えてみます。クラウド上でデータを扱う方法はいくつもありますが、今回は簡単に実現したいので、Googleスプレッドシートに書き込んでみます。Google App Script（GAS）という仕組みでデータを受け取る口を作ることができて、そこから受け取ったデータをスプレッドシート内に自由に配置できます。
また、データを集めたあとに、どのような分析をすると、設備の状態を判断することができるのかは、データを集めて試行錯誤しながら検討することになります。取得したデータを眺めてみる際にも、スプレッドシートにはグラフを作る機能や、数式を扱う機能があるので、便利です。
ひとつ問題があるとしたら、データ量です。Googleスプレッドシートには、ひとつのファイルに500万セルまでしか保持できないという制限があります。今回、1年間で13,455,360個のデータが集まるという計算があったので、1年分の振動データはスプレッドシートに入り切りません。ただ、今回は試しに作ってみるだけなので、1年間も運用しません。まずは簡単に実現することを優先して、Googleスプレッドシートを使います。
設計メモ
ここまでのところを図にまとめてみます。
いよいよ、これから作り始めよう！というところですが、前置きが長くなってしまったので、つづきはまた次回とします。
簡単にできるIoT～振動の計測②
前回 は、何を作るかを考えて、設計メモにまとめました。 まだプログラミング自体には触れていませんでしたし、大まかな設計をしただけですが、ここまで意外と考えることが多かったと思われるかもしれません。ですが、どう作るかよりも、何を実現するかの方が重要です...