JP3224059U - IoT system for artificial intelligence industry - Google Patents

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Abstract

【課題】ゲートウェイ不要、脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いて同期即時処理を安定して行なえる人工知能産業用IoTシステムを提供する。【解決手段】認識デバイス200と運動デバイス300とに接続され、I/Oモジュール11と、通信モジュール12と、認識データベース13と、運動データベース14と、エッジコンピューティングモジュール15と、第一MQTTデータモジュール16とを備えてなるプログラマブルロジックコントローラ1、MQTTブローカー21と、ビックデータモジュール22と、ヒューマンクラウド可視化データベース23とヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とを備えてなるクラウドサーバー2、ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32と第二MQTTデータモジュール33とを備えてなるリモートデバイス3を備え、三者間がネットワーク10を介して接続される。【選択図】図3An IoT system for the artificial intelligence industry that can stably perform synchronous immediate processing using a dual channel similar to a brain neural network model without a gateway is provided. An I / O module, a communication module, a recognition database, an exercise database, an edge computing module, and a first MQTT data module are connected to the recognition device and the exercise device. 16, a programmable logic controller 1, an MQTT broker 21, a big data module 22, a human cloud visualization database 23, and a human cloud operation management interface 24, a cloud server 2, a human cloud visualization interface program 31, A remote device 3 including a human cloud operation interface program 32 and a second MQTT data module 33, and a network between the three parties It is connected via a 0. [Selection] Figure 3

Description

本考案は人工知能産業用IoTシステム、特に工業、工業製品及びサービスに係わる人工知能産業の統合型システムに関わり、脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いた人工知能産業用IoTシステムに関する。   The present invention relates to an artificial intelligence industry IoT system, and more particularly to an integrated system of the artificial intelligence industry related to industry, industrial products and services, and to an artificial intelligence industry IoT system using a dual channel similar to a brain neural network model.

第四次産業革命はインダストリー4.0とも言われ、そもそも、ドイツ政府が発表したハイテク戦略計画であり、優位性を持ち、製造業に関る要素の優位性を確保し、企業の競争力や利益を向上することを特徴とする。現在、日本企業のインダストリー4.0は「ゼロダウンタイム」の実現を、ドイツのインダストリー4.0は同じ価格で、ロットサイズ1から「マスカスタマイゼーション」という生産の柔軟性の実現を目指している。インダストリー4.0では、 IIoTは、ビッグデータ及びその解析によって、サイバーフィジカルシステムや製造プロセスを進化させるのに欠かせないものである。   The Fourth Industrial Revolution is also referred to as Industry 4.0, and is originally a high-tech strategic plan announced by the German government. It has superiority, secures the superiority of manufacturing-related factors, and enhances corporate competitiveness and profits. It is characterized by improving. Currently, Japanese company Industry 4.0 aims to realize “zero downtime”, while German Industry 4.0 aims to realize production flexibility from lot size 1 to “mass customization” at the same price. In Industry 4.0, IIoT is indispensable for evolving cyber physical systems and manufacturing processes through big data and analysis.

ここでIIoTとは、産業用の(Industrial) IoT (Internet of Things)、すなわち、産業分野に応用されるモノのインターネットのことをいう。このIIoTは、マシンツーマシン(M2M)通信におけるビッグデータと機械学習(ML : Machine Learning)に最も活用され、産業上の稼働状況に関る高效率化と高信頼性を確保し、ロボット、医療施設やソフトウェアの製造プロセスなどが含まれ、産業分野全体に応用されるものである。   Here, IIoT refers to the industrial (IoT), that is, the Internet of things applied to the industrial field. This IIoT is most utilized for big data and machine learning (ML) in machine-to-machine (M2M) communication, ensuring high efficiency and high reliability related to industrial operating conditions, robots, medical It includes facilities and software manufacturing processes, and is applied to the entire industrial field.

IIoTは、センサー及びその他の情報提供元からのタイムリーな情報により、産業施設や基礎施設への意思決定、その見解及び具体的な行動を支援し、それに続き、マシンを使用して、以前の産業革命で処理できない物事を自動的に行う。また、より広い分野で用いられるIIoTは、インターネットのエコシステム又は環境に関る使用状況において、非常に重要な役として、例えば、都市を人工知能都市に、又は工場を人工知能工場へ進化させることができる。   IIoT supports decision making, views and specific actions for industrial and basic facilities with timely information from sensors and other sources, followed by the use of machines Automatically do things that cannot be handled by the Industrial Revolution. In addition, IIoT, which is used in a wider range of fields, plays a very important role in the use of the Internet ecosystem or environment, for example, to evolve cities into artificial intelligence cities or factories into artificial intelligence factories. Can do.

IToTはToTに対して、よく見られる一般ユーザの装置又は装置実体間の相互接続の枠を超えて、情報技術(IT:Information Technology)と運用技術(OT: Operation Technology)が連携するようになったのである。OTとは、運用プロセスと産業用制御システム(ICS: Industrial Control System)のネットワークをいい、ヒューマンマシンインタフェース(HMI: Human Machine Interface)、監視制御とデータ取得(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)システム、分散式制御システム(DCS: Distributed Control System)とプログラマブルロジックコントローラー(PLC: Programmable Logic System)が含まれる。   Information technology (IT) and operation technology (OT) are linked to ITOT, which goes beyond the common interconnection between devices or device entities of general users. It was. OT refers to the network of operational processes and industrial control systems (ICS: Industrial Control System), Human Machine Interface (HMI), Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) system, Distributed control system (DCS) and programmable logic controller (PLC) are included.

現在、実際に用いられる伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400では図1に示すように、センサー401は、I/Oゲートウェイ402と、第一IIOTゲートウェイ403と、伝統的なI/Oモジュール404と、工業通信ゲートウェイ405とに接続され、前記I/Oゲートウェイ402と前記第一IIOTゲートウェイ403はエッジコンピューティングサーバー409に、前記伝統的なI/Oモジュール404はPLC CPUモジュール407に、前記工業通信ゲートウェイ405は伝統的な通信モジュール406に接続され、前記伝統的な通信モジュール406は前記PLC CPUモジュール407に、前記PLC CPUモジュール407は第二IIOTゲートウェイ408に、前記第二IIOTゲートウェイ408は前記エッジコンピューティングサーバー409に、前記エッジコンピューティングサーバー409はエッジゲートウェイ410に、前記エッジゲートウェイ410はクラウドシステム411に接続される。   As shown in Fig. 1, in the traditional industrial IoT communication network mechanism 400 that is actually used, the sensor 401 includes an I / O gateway 402, a first IIOT gateway 403, and a traditional I / O module. 404 and the industrial communication gateway 405, the I / O gateway 402 and the first IIOT gateway 403 are connected to the edge computing server 409, the traditional I / O module 404 is connected to the PLC CPU module 407, The industrial communication gateway 405 is connected to a traditional communication module 406, the traditional communication module 406 to the PLC CPU module 407, the PLC CPU module 407 to the second IIOT gateway 408, and the second IIOT gateway 408 to The edge computing server 409, the edge computing server 409 to the edge gateway 410, and the edge gateway 410 to It is connected to the loud system 411.

上述した説明を見て、伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400がほぼ分かると思われるが、エッジゲートウェイ410が問題点となり、ゲートウェイのハードウェア製造費が高いこと。それに、上述した説明や図面に掲示されていないことだが、ゲートウェイの使用で、通信接続が必要とされるネットワーク通信設備は、構築コストが高く、繰り返しのネットワーク配線工事で、構築コストが更に高くなり、工事期間が長くなること、構築完了後、その保守点検や管理が比較的に難しく、それに伴う高額の保守点検料金や人件費がかかること、その上、ゲートウェイやネットワーク通信設備の使用で、電力消費量が大きく、運営費用が更に高くなり、環境にもやさしくないことである。   Looking at the above explanation, it seems that you can almost understand the mechanism 400 of the traditional industrial IoT communication network, but the edge gateway 410 becomes a problem, and the hardware manufacturing cost of the gateway is high. In addition, although not shown in the above description and drawings, network communication facilities that require communication connection due to the use of gateways have a high construction cost, and the construction cost becomes even higher due to repeated network wiring work. The construction period will be longer, the maintenance and management will be relatively difficult after the construction is completed, the associated high maintenance and labor costs and labor costs, and the use of gateways and network communication equipment will Consumption is large, operating costs are higher, and it is not environmentally friendly.

最大の問題点は、ゲートウェイの使用で、ネットワークパケット伝送速度の低下による通信速度が遅くなり、ネットワークパケットの伝送方向が制限され、1対1通信のシングルチャンネル伝送で行なわれ、ネットワークパケット伝送データの紛失が容易に発生し、信頼できる同期即時処理ができなくなることにある。   The biggest problem is the use of gateways, which slows down the communication speed due to the decrease in the network packet transmission speed, restricts the direction of network packet transmission, is performed with single channel transmission of one-to-one communication, and the network packet transmission data Loss easily occurs and reliable immediate processing cannot be performed.

それに鑑みて、上述した問題点を解決して、デュアルチャネルを用いた脳神経回路網モデルに類似した人工知能産業用IoTシステムを提供するのが、本考案の課題である。   In view of this, it is an object of the present invention to solve the above-described problems and provide an artificial intelligence industrial IoT system similar to a brain neural network model using dual channels.

前記問題点を解決でき、上記目的を達成するために、本考案の脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いた人工知能産業用IoTシステムであり、前記人工知能産業用IoTシステム(100)は、少なくともの一つの認識デバイス(200)と、少なくともの一つの運動デバイス(300)とに接続され、少なくともの一つのプログラマブルロジックコントローラ(1)と、少なくともの一つのクラウドサーバー(2)と、少なくともの一つのリモートデバイス(3)とを備えてなり、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)は、少なくともの一つのI/Oモジュール(11)と、少なくともの一つの通信モジュール(12)と、認識データベースベース(13)と、運動データベース(14)と、エッジコンピューティングモジュール(15)と、第一MQTTデータモジュール(16)とを備えてなり、前記I/Oモジュール(11)と前記通信モジュール(12)とはそれぞれ、それに対応した前記認識デバイス(200)、前記運動デバイス(300)に接続され、前記認識データベースベース(13)と前記運動データベース(14)とはそれぞれ、それに対応した前記I/Oモジュール(11)、前記通信モジュール(12)に接続され、前記エッジコンピューティングモジュール(15)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に接続され、前記第一MQTTデータモジュール(16)は前記エッジコンピューティングモジュール(15)に接続され、ネットワーク(10)を通じて、前記クラウドサーバー(2)に接続されるが、前記クラウドサーバー(2)は、ネットワーク(10)を通じて、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)に接続され、少なくともの一つのMQTTブローカー(21)と、ビッグデータモジュール(22)と、ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と、ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とを備えてなり、前記MQTTブローカー(21)は、ネットワーク(10)を通じて、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、前記ビッグデータモジュール(22)と前記MQTTブローカー(21)とは接続され、記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とはそれぞれ、前記MQTTブローカー(21)、前記ビッグデータモジュール(22)に接続され、ネットワーク(10)を通じて前記リモートデバイス(3)に接続されるが、前記リモートデバイス(3)は、ネットワーク(10)を通じて前記クラウドサーバー(2)に接続され、少なくともの一つのヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)と、第二MQTTデータモジュール(33)とを備えてなり、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)とはそれぞれ前記第二MQTTデータモジュール(33)に接続され、前記第二MQTTデータモジュール(33)は、ネットワーク(10)を通じて前記MQTTブローカー(21)に接続され、そして前記MQTTブローカー(21)を通じて、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)とヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とに同時に接続されることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。   In order to solve the above problems and achieve the above object, the artificial intelligence industrial IoT system using a dual channel similar to the brain neural network model of the present invention, the artificial intelligence industrial IoT system (100) Connected to at least one recognition device (200) and at least one motion device (300), at least one programmable logic controller (1), at least one cloud server (2), and at least A remote device (3), and the programmable logic controller (1) includes at least one I / O module (11), at least one communication module (12), and a recognition database base. (13), an exercise database (14), an edge computing module (15), and a first MQTT data module (16), The I / O module (11) and the communication module (12) are respectively connected to the recognition device (200) and the exercise device (300) corresponding thereto, and the recognition database base (13) and the exercise database ( 14) are connected to the corresponding I / O module (11) and the communication module (12), respectively, and the edge computing module (15) is the recognition database base (13), the exercise database, respectively. The first MQTT data module (16) is connected to the edge computing module (15) and connected to the cloud server (2) through the network (10). (2) is connected to the programmable logic controller (1) through the network (10), and is connected to at least one MQTT broker (21) Data module (22), a human cloud visualization database (23), and a human cloud operation management interface (24), and the MQTT broker (21) is connected to the first MQTT data module through the network (10). (16), the big data module (22) and the MQTT broker (21) are connected, the human cloud visualization database (23) and the human cloud operation management interface (24) are respectively connected to the MQTT. Broker (21), connected to the big data module (22) and connected to the remote device (3) through a network (10), the remote device (3) is connected to the cloud server ( 2) connected to at least one human cloud visualization interface program (31), A man cloud operation interface program (32) and a second MQTT data module (33), wherein the human cloud visualization interface program (31) and the human cloud operation interface program (32) are respectively the second MQTT. Connected to the data module (33), the second MQTT data module (33) is connected to the MQTT broker (21) through the network (10), and through the MQTT broker (21) the human cloud visualization database ( 23) and the IoT system for artificial intelligence industry, which is connected to the human cloud operation management interface (24) at the same time.

前記エッジコンピューティングモジュール(15)は更に、エッジコンピューティングプログラム(151)と、エッジコンピューティングデータベース(152)とを備えてなり、前記エッジコンピューティングプログラム(151)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に、前記エッジコンピューティングデータベース(152)はそれぞれ、前記エッジコンピューティングプログラム(151)、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、前記第一MQTTデータモジュール(16)は更に、第一変換プログラム(161)と、第一MQTTデータベース(162)と、第一購読プログラム(163)と、第一発行プログラム(164)とを備えてなり、前記第一変換プログラム(161)は前記エッジコンピューティングデータベース(152)に、前記第一MQTTデータベース(162)は前記第一変換プログラム(161)に接続され、前記第一購読プログラム(163)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第一発行プログラム(164)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記ビッグデータモジュール(22)は更に、ビッグデータアルゴリズム(221)と、ビックデータベース(222)とを備えてなり、前記ビッグデータアルゴリズム(221)は、前記MQTTブローカー(21)と前記ビックデータベース(222)に接続され、前記ビックデータベース(222)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、前記第二MQTTデータモジュール(33)は更に、第二変換プログラム(331)と、第二MQTTデータベース(332)と、第二購読プログラム(333)と、第二発行プログラム(334)とを備えてなり、前記第二変換プログラム(331)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)、前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)に接続され、前記第二MQTTデータベース(332)はそれぞれ、前記第二変換プログラム(331)、前記第二購読プログラム(333)、及び前記第二発行プログラム(334)に接続され、前記第二購読プログラム(333)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第二発行プログラム(334)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続されることが好ましい。   The edge computing module (15) further includes an edge computing program (151) and an edge computing database (152), and each of the edge computing programs (151) includes the recognition database base (13). ), The motion database (14), the edge computing database (152) is connected to the edge computing program (151) and the first MQTT data module (16), respectively, and the first MQTT data module ( 16) further comprises a first conversion program (161), a first MQTT database (162), a first subscription program (163), and a first issue program (164), wherein the first conversion program (161) is the edge computing database (152), and the first MQTT database (162) is the first conversion process. The first subscription program (163) is connected to the first MQTT database (162) and the MQTT broker (21), respectively, and the first issue program (164) is connected to the ram (161). Connected to the first MQTT database (162) and the MQTT broker (21), the big data module (22) further comprises a big data algorithm (221) and a big database (222), and the big data The algorithm (221) is connected to the MQTT broker (21) and the big database (222), and the big database (222) includes the human cloud visualization database (23) and the human cloud operation management interface (24), respectively. The second MQTT data module (33) is further connected to a second conversion program (331), a second MQTT database (332), and a second subscription program (333). The second conversion program (331) is connected to the human cloud visualization interface program (31) and the human cloud operation interface program (32), respectively. Two MQTT databases (332) are connected to the second conversion program (331), the second subscription program (333), and the second issue program (334), respectively. The second issue program (334) is further connected to the MQTT broker (21), and is connected to the MQTT broker (21).

前記クラウドサーバー(2)は更に、少なくとも、前記ビッグデータモジュール(22)に接続される機械学習モジュール(25)、人工知能モジュール(26)の何れかの一つを備えてなることが好ましい。   The cloud server (2) preferably further includes at least one of a machine learning module (25) and an artificial intelligence module (26) connected to the big data module (22).

前記機械学習モジュール(25)は更に、機械学習解析アルゴリズム(251)と、機械学習データベース(252)とを備えてなり、前記機械学習解析アルゴリズム(251)は、前記ビックデータベース(222)に接続され、前記機械学習データベース(252)はそれぞれ、前記機械学習解析アルゴリズム(251)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、前記人工知能モジュール(26)は更に、人工知能意思決定アルゴリズム(261)と、人工知能データベース(262)とを備えてなり、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は前記ビックデータベース(222)に接続され、前記人工知能データベース(262)はそれぞれ、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続されることが好ましい。   The machine learning module (25) further includes a machine learning analysis algorithm (251) and a machine learning database (252), and the machine learning analysis algorithm (251) is connected to the big database (222). The machine learning database (252) is connected to the machine learning analysis algorithm (251), the human cloud visualization database (23), and the human cloud operation management interface (24), respectively, and the artificial intelligence module (26) Is further provided with an artificial intelligence decision algorithm (261) and an artificial intelligence database (262), and the artificial intelligence decision algorithm (261) is connected to the big database (222), and the artificial intelligence database ( 262), respectively, the artificial intelligence decision-making algorithm (261), the human cloud visualization database (23), and Serial are preferably connected to the human crowding operation management interface (24).

前記クラウドサーバー(2)は同時に、前記機械学習モジュール(25)と前記人工知能モジュール(26)とを備えてなる場合、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は更に、前記機械学習データベース(252)に接続され、接続される前記機械学習解析アルゴリズム(251)を通じて、前記ビックデータベース(222)に接続されるように設けられることが好ましい。また、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)と、前記クラウドサーバー(2)と、前記リモートデバイス(3)との間に応用される通信プロトコルは、MQTT通信プロトコルであることが好ましい。   When the cloud server (2) includes the machine learning module (25) and the artificial intelligence module (26) at the same time, the artificial intelligence decision algorithm (261) further includes the machine learning database (252). It is preferable to be connected to the big database (222) through the machine learning analysis algorithm (251) connected. The communication protocol applied between the programmable logic controller (1), the cloud server (2), and the remote device (3) is preferably an MQTT communication protocol.

前記リモートデバイス(3)は、人工知能メガネであることが好ましい。
本考案は従来の技術に対して、次のような効果がある。
1.本考案は、プログラマブルロジックコントローラ、クラウドサーバーとリモートデバイスとを組合せて用いて、サイバー世界と物理世界の相乗效果を果たし、情報技術と操作技術と通信技術を有効に融合し、またオープンデータプラットフォームを結合して、人工知能産業の統合型仕組みを築き、クランドの接続及びそのデータ解析と応用によって、インダストリー4.0の中核目標を目指して有効に進み、伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組みに対して、ゲートウェイのハードウェア製造や、ゲートウェイのハードウェア通信接続を支援するためのネットワーク通信設備が不要、ネットワーク配線工事の繰り返しがないことで、構築コストが一定程度低減し、かつ工事期間が短縮できること、それに、保守点検や管理が簡単に行なわれ、その保守点検料金や人件費が削減可能なこと、その上、電力消費量が低減され、運営費用が軽減し、環境にもやさしくなること、通訊速度が早くなり、デュアルチャネルの多対多通信が可能、信頼性が高く、同期即時処理が安定して行なわれるのが最も重要な点になることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。
2.本考案は、脳神経回路網のコンセプトを生かし、各種のセンサーのような出力装置である前記認識デバイス、及びリレー、油圧シリンダー、エアシリンダー、ロボットアーム、電動機、制御弁無人搬送車AGV、コンベアなどのような各種の出力装置である前記運動デバイスとに接続できることで、十分なデータ収集を確保し、データの応用を有効に行い、現場に即時的フィードバックされない問題を解決することができることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。
The remote device (3) is preferably artificial intelligence glasses.
The present invention has the following effects over the prior art.
1. The present invention uses a programmable logic controller, a cloud server and a remote device in combination to achieve a synergy between the cyber world and the physical world, effectively combining information technology, operation technology, and communication technology, and open data The platform will be combined to build an integrated system for the artificial intelligence industry, and the connection to the land and its data analysis and application will effectively advance toward the core goal of Industry 4.0 and become a traditional industrial IoT communication network mechanism On the other hand, there is no need for network communication equipment to support gateway hardware manufacturing and gateway hardware communication connection, and there is no repeated network wiring work, so construction costs are reduced to a certain extent and construction time is shortened. What can be done, and easy maintenance and management The maintenance and inspection fees and labor costs can be reduced. In addition, the power consumption is reduced, the operation costs are reduced, the environment is friendly, the speed of communication is increased, and dual channel many-to-many communication is achieved. An IoT system for the artificial intelligence industry, characterized by the fact that it is possible, highly reliable, and the most important point is that stable synchronous processing is performed stably.
2. The present invention makes use of the concept of the cranial nerve network, the recognition device which is an output device such as various sensors, relay, hydraulic cylinder, air cylinder, robot arm, electric motor, control valve automatic guided vehicle AGV, conveyor It can be connected to the exercise device which is a variety of output devices such as, ensuring sufficient data collection, effectively applying data, and solving problems that are not immediately fed back to the site. IoT system for artificial intelligence industry.

伝統的な産業用IoT通信ネットワークの簡単な仕組み図である。It is a simple structure diagram of a traditional industrial IoT communication network. 本考案の簡単な仕組み図である。It is a simple mechanism figure of this invention. 本考案の第1実施形態の仕組み全体図である。1 is an overall structure diagram of a first embodiment of the present invention. 本考案の第1実施形態が認識デバイスのデータ観測に用いられる場合の仕組み図である。It is a mechanism figure in case 1st Embodiment of this invention is used for the data observation of a recognition device. 本考案の第1実施形態が運動デバイスの操作に用いられる場合の仕組み図である。FIG. 2 is a mechanism diagram when the first embodiment of the present invention is used for operation of an exercise device. 本考案の第2実施形態の仕組み全体図である。FIG. 4 is an overall view of the mechanism of a second embodiment of the present invention. 本考案の第3実施形態の仕組み全体図である。FIG. 6 is an overall view of the mechanism of a third embodiment of the present invention. 本考案の第4実施形態の仕組み全体図である。It is a mechanism whole view of 4th Embodiment of this invention.

本発明は図面を参照してさらに詳しく説明するが、図面における同じ構成要素又は部品について、できる限り、同じ符号で示すが、本考案の要旨とを混同させないように、その公知機能又はその構成に関する具体的な説明を省略しておく。   The present invention will be described in more detail with reference to the drawings. The same components or parts in the drawings are denoted by the same reference numerals as much as possible, but not to confuse the gist of the present invention with respect to known functions or configurations thereof. Detailed description is omitted.

図2〜図5に示す第1実施形態は、デュアルチャネルを用いた脳神経回路網モデルに類似した人工知能産業用IoTシステムであり、前記人工知能産業用IoTシステム100は、少なくともの一つの認識デバイス200と、少なくともの一つの運動デバイス300に接続され、少なくともの一つのプログラマブルロジックコントローラ1と、少なくともの一つのクラウドサーバー2と、少なくともの一つのリモートデバイス3とを備えてなり、前記プログラマブルロジックコントローラ1は、少なくともの一つのI/Oモジュール11と、少なくともの一つの通信モジュール12と、認識データベースベース13と、運動データベース14と、一エッジコンピューティングモジュール15と、第一MQTTデータモジュール16とを備えてなり、前記I/Oモジュール11と前記通信モジュール12とはそれぞれ、それに対応した前記認識デバイス200、前記運動デバイス300に接続され、前記認識データベースベース13と前記運動データベース14とはそれぞれ、それに対応した前記I/Oモジュール11、前記通信モジュール12に接続され、前記エッジコンピューティングモジュール15はそれぞれ、前記認識データベースベース13、前記運動データベース14に接続され、前記第一MQTTデータモジュール16は前記エッジコンピューティングモジュール15には接続され、ネットワーク10を通じて、前記クラウドサーバー2に接続されるが、前記クラウドサーバー2は、ネットワーク10を通じて、前記プログラマブルロジックコントローラ1に接続され、少なくともの一つのMQTTブローカー21と、ビッグデータモジュール22と、ヒューマンクラウド可視化データベース23と、ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とを備えてなり、前記MQTTブローカー21は、ネットワーク10を通じて、前記第一MQTTデータモジュール16に接続され、前記ビッグデータモジュール22と前記MQTTブローカー21とは接続され、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とはそれぞれ前記MQTTブローカー21、前記ビッグデータモジュール22に接続され、ネットワーク10を通じて、前記リモートデバイス3に接続されるが、前記リモートデバイス3は、ネットワーク10を通じて、前記クラウドサーバー2に接続され、少なくともの一つのヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32と、第二MQTTデータモジュール33とを備えてなり、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31と前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32とはそれぞれ、前記第二MQTTデータモジュール33に接続され、前記第二MQTTデータモジュール33は、ネットワーク10を通じて、前記MQTTブローカー21に接続され、前記MQTTブローカー21を通じて、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23とヒューマンクラウド操作管理インターフェース24とに同時に接続されることを特徴とする。   The first embodiment shown in FIGS. 2 to 5 is an artificial intelligence industrial IoT system similar to a brain neural network model using dual channels, and the artificial intelligence industrial IoT system 100 is at least one recognition device. 200, at least one programmable logic controller 1 connected to at least one athletic device 300, at least one cloud server 2, and at least one remote device 3, the programmable logic controller 1 includes at least one I / O module 11, at least one communication module 12, recognition database base 13, motion database 14, one edge computing module 15, and first MQTT data module 16. The I / O module 11 and the communication module 12 are respectively Corresponding to the recognition device 200 and the exercise device 300, the recognition database base 13 and the exercise database 14 are connected to the corresponding I / O module 11 and the communication module 12, respectively. The edge computing module 15 is connected to the recognition database base 13 and the motion database 14, respectively, and the first MQTT data module 16 is connected to the edge computing module 15 and is connected to the cloud server 2 through the network 10. Although connected, the cloud server 2 is connected to the programmable logic controller 1 through the network 10, and includes at least one MQTT broker 21, a big data module 22, a human cloud visualization database 23, a human A cloud operation management interface 24, the MQTT broker 21 is connected to the first MQTT data module 16 through the network 10, the big data module 22 and the MQTT broker 21 are connected, and the human cloud The visualization database 23 and the human cloud operation management interface 24 are connected to the MQTT broker 21 and the big data module 22, respectively, and are connected to the remote device 3 through the network 10, and the remote device 3 is connected to the network 10 Connected to the cloud server 2 and comprising at least one human cloud visualization interface program 31, a human cloud operation interface program 32, and a second MQTT data module 33, The human cloud visualization interface program 31 and the human cloud operation interface program 32 are each connected to the second MQTT data module 33, and the second MQTT data module 33 is connected to the MQTT broker 21 through the network 10. The human cloud visualization database 23 and the human cloud operation management interface 24 are simultaneously connected through the MQTT broker 21.

上述したように、プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2とリモートデバイス3とを備えてなる本考案の人工知能産業用IoTシステム100は、図1に示すような伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400に対して、脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いて、ミリ秒のスケールで、伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み400でのゲートウェイに取って代わり、プログラマブルロジックコントローラ1を同時に用いられることで、ゲートウェイのネットワーク通信設備が不要となり、ネットワーク配線工事の繰り返しがないため、構築全体コストが低減し、工事期間が短縮できること、その後の保守点検料金や人件費が削減されること、装置の簡単化により、それに関る電力消費量が低減可能、環境にもやさしくなること。   As described above, the artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention comprising the programmable logic controller 1, the cloud server 2, and the remote device 3 is a traditional industrial IoT communication network as shown in FIG. For the mechanism 400, using a dual channel similar to the brain neural network model, replacing the gateway in the traditional industrial IoT communication network mechanism 400 on a millisecond scale, the programmable logic controller 1 at the same time By using it, the network communication equipment of the gateway becomes unnecessary and there is no repetition of network wiring work, so the overall construction cost can be reduced, the construction period can be shortened, the maintenance inspection fee and labor cost after that can be reduced, Simplification of equipment can reduce power consumption related to it, Properly made it.

プログラマブルロジックコントローラ1を応用して、ネットワークパケットの伝送速度が早く、通信速度が速くなり、ネットワークパケットの伝送方向が制限されることなく、デュアルチャネルの多対多通信が可能、ネットワークパケット伝送データの紛失がなく、信頼できる同期即時処理が行なわれること。   Applying programmable logic controller 1, network packet transmission speed is fast, communication speed is fast, network channel transmission direction is not limited, dual channel many-to-many communication is possible, network packet transmission data There is no loss, and reliable and immediate processing is performed.

本考案の人工知能産業用IoTシステム100では、システムへのウィルス感染が防止可能、システムの構築コストが不要、システムの保守点検・更新が不要となる作業システムの不要化、ハードウェアの構築コストが不要、システムの構築コストが不要、ソフトウェアの保守点検・更新が不要、及びシステムへのウィルス感染が防止できるグラフィックス・コントロール・ソフトウェアの不要化、ハードウェアの構築コストが不要、伝送速度及びシングルチャンネル通信が改善できるゲートウェイの不要化、機械室の構築コストが不要、サーバーの構築コストが不要、及びITの保守点検・更新が不要となるサーバー構築の不要化、という四つの不要化を実現し、サイバー世界と物理世界を統合させ、情報技術と操作技術と通信技術を融合して、インダストリー4.0の中核目標を確実に達成させること。   In the artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention, virus infection to the system can be prevented, system construction costs are not required, work systems that do not require system maintenance, inspection and updating are unnecessary, and hardware construction costs are reduced. Unnecessary, no system construction cost, no software maintenance, no update, no need for graphics control software that can prevent system virus infection, no hardware construction cost, transmission speed and single channel There are four types of unnecessary features: a gateway that can improve communication, a machine room construction cost, a server construction cost, and a server construction that eliminates the need for IT maintenance and inspection. By integrating the cyber world and the physical world, integrating information technology, operation technology and communication technology, Possible to reliably achieve the core goals of the stream 4.0.

プログラマブルロジックコントローラ1は、工場に対応して用いられ、その使用や設置、保守点検が簡単に行なわれ、故障率が低く、広く応用され、本考案の人工知能産業用IoTシステム100が自主的に情報収集を行なえるようになり、情報量不足、情報漏れ、不当的な情報などの問題がないこと。   Programmable logic controller 1 is used corresponding to the factory, its use, installation, maintenance and inspection are easily performed, failure rate is low, widely applied, IoT system 100 for artificial intelligence industry of the present invention is voluntarily Information can be collected, and there are no problems such as lack of information, information leakage, and inappropriate information.

脳神経回路網に類似したデュアルチャネルの仕組みでは、図4に示すように、プログラマブルロジックコントローラ1は、例えばデジタル入力モジュール、アナログ入力モジュール、温度測定モジュール、電力測定モジュールなどのI/Oモジュール11、及び例えばRS-232通信モジュール、RS-485通信モジュール、EtherNet通信モジュール、CANOpen通信モジュール、PROFIBUS通信モジュール、RFID通信モジュール、GPRS通信モジュールなどの通信モジュール12を用いて、例えば圧力センサー、温湿度センサー、温度センサー、流量センサー、液位センサー、超音波センサー、浸水センサー、照度センサー、差圧センサー伝送器、加速度センサー、変位センサー、重量センサー、産業用カメラなどの認識デバイス200から取得されたビックデータを、先に認識データベースベース13に保存し、エッジコンピューティングモジュール15と第一MQTTデータモジュール16により、ネットワーク10を通じて、クラウドサーバー2にあるMQTTブローカー21にスピーディに伝送して、ビッグデータモジュール22とヒューマンクラウド可視化データベース23によるデータマイニングの処理を行うように設けられるが、リモートデバイス3を使用するユーザは、ネットワーク10を介して、第二MQTTデータモジュール33にて、MQTTブローカー21からのデータを入手処理し、ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31で、遠くにいても、現在状況を即時に把握し、双方向通信のため、現状把握後、図5に示すように、リモートデバイス3にあるヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32で、第二MQTTデータモジュール33を介して、データをMQTTブローカー21に伝送させ、ビッグデータモジュール22とヒューマンクラウド操作管理インターフェース24による処理を経て、第一MQTTデータモジュール16へと伝送、処理させられるが、エッジコンピューティングモジュール15により、データを運動データベース14へ送り、例えばデジタル出力モジュール、アナログ出力モジュール、パルス出力モジュールなどのI/Oモジュール11、及び例えばRS-232通信モジュール、RS-485通信モジュール、EtherNet通信モジュール、CANOpen通信モジュール、PROFIBUS通信モジュール、RFID通信モジュール、GPRS通信モジュールなどの通信モジュール12を用いて、リレー、油圧シリンダー、エアシリンダ、ロボットアーム、電動機、制御弁無人搬送車AGV、コンベアなどの運動デバイス300へと伝送するように設けられるが、その過程全体にて、ユーザの反応や考える時間を除き、即時処理に近い形で行なわれる。   In the dual channel mechanism similar to the cranial nerve network, as shown in FIG. 4, the programmable logic controller 1 includes, for example, an I / O module 11 such as a digital input module, an analog input module, a temperature measurement module, and a power measurement module, and For example, using communication module 12, such as RS-232 communication module, RS-485 communication module, EtherNet communication module, CANOpen communication module, PROFIBUS communication module, RFID communication module, GPRS communication module, etc., for example pressure sensor, temperature / humidity sensor, temperature Big data acquired from recognition device 200 such as sensor, flow sensor, liquid level sensor, ultrasonic sensor, water immersion sensor, illuminance sensor, differential pressure sensor transmitter, acceleration sensor, displacement sensor, weight sensor, industrial camera, First recognize database Stored in the database 13, and quickly transmitted to the MQTT broker 21 in the cloud server 2 through the network 10 by the edge computing module 15 and the first MQTT data module 16, and by the big data module 22 and the human cloud visualization database 23. Although provided to perform data mining processing, the user using the remote device 3 obtains and processes data from the MQTT broker 21 via the network 10 in the second MQTT data module 33 and visualizes the human cloud. The interface program 31 immediately grasps the current situation even if it is far away, and for two-way communication, after grasping the current situation, the human cloud operation interface program 32 in the remote device 3 as shown in FIG. Via MQTT data module 33 The data is transmitted to the MQTT broker 21 and processed by the big data module 22 and the human cloud operation management interface 24 to be transmitted and processed to the first MQTT data module 16, but the data is transmitted by the edge computing module 15. I / O module 11 such as digital output module, analog output module, pulse output module, etc., and RS-232 communication module, RS-485 communication module, EtherNet communication module, CANOpen communication module, PROFIBUS communication Using a communication module 12, such as a module, RFID communication module, GPRS communication module, etc., to transmit to a motion device 300 such as a relay, hydraulic cylinder, air cylinder, robot arm, motor, control valve automatic guided vehicle AGV, conveyor Be provided At the entire process, except for the reaction and time to think of the user, carried out in a form close to immediate processing.

通信モジュール12は使用時、通信モジュール12により、RFID, GPRS, TCP/IP, CANOpen, CANBus, EtherCAT, EtherNet/IP, ModBus, ModBus TCP/IP, PROFINET, PROFIBUSなどの産業用通信プロトコルに対応して用いられる。   When used, the communication module 12 supports industrial communication protocols such as RFID, GPRS, TCP / IP, CANOpen, CANBus, EtherCAT, EtherNet / IP, ModBus, ModBus TCP / IP, PROFINET, and PROFIBUS. Used.

上述した内容において、プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2と、リモートデバイス3との間を接続するネットワーク10とは、インターネットワークのことをいい、有線及び/又は無線で実施できる。  In the above description, the network 10 connecting the programmable logic controller 1, the cloud server 2, and the remote device 3 refers to an internetwork and can be implemented by wire and / or wireless.

本考案の人工知能産業用IoTシステム100の実施形態1では、人工知能の建築物に応用され、電力、照明、空調、消防、出入り制御、空間、キャビネットラック、情報施設などを含む建築物の資源情報について、その収集や管理を行い、資源利用を最適化し、建築物の運営機能を向上させる。   Embodiment 1 of the artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention is applied to artificial intelligence buildings and includes building resources including power, lighting, air conditioning, fire fighting, access control, space, cabinet racks, information facilities, etc. Collect and manage information, optimize resource use, and improve building management functions.

本考案の人工知能産業用IoTシステム100の実施形態2では、モーダーの状態診断に応用され、プログラマブルロジックコントローラ1を用いて、例えば振動センサーの認識デバイス200の情報収集を行い、、クラウドサーバー2で、重要な設備や核心部品、現在の運転条件における運転状況や状態が分かり、更に、リモートデバイス3を用いて、現在の操作条件に対する不利な要因を即時に表示し、トラブル対策や監視を早期実施し、機器装置の操作に対する不利な要因を減らし、部品の使用寿命を有効に延ばし、労働災害の発生を避け、使用寿命延伸計画の精神を徹底的に実践し、予想外の重大な設備故障による高額な点検修理代の発生又は運営費の損失を避けることができる。   In the second embodiment of the artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention, it is applied to the state diagnosis of the moder, and the programmable logic controller 1 is used to collect information of, for example, the vibration sensor recognition device 200, and the cloud server 2 Knowing important equipment and core parts, current operating conditions and conditions, and using remote device 3 to instantly display adverse factors for current operating conditions for early troubleshooting and monitoring Reduce the adverse factors for the operation of equipment, effectively extend the service life of parts, avoid the occurrence of occupational accidents, thoroughly implement the spirit of service life extension plan, due to unexpected major equipment failure It is possible to avoid the occurrence of expensive inspection and repair charges or loss of operation costs.

本考案の人工知能産業用IoTシステム100の実施形態3では、人工知能工場に応用され、プログラマブルロジックコントローラ1を用いて、空調システム、電力監視制御システム、機器制御システム、出入り制御システム、災害防止システム、監視モジュール、環境システムなどの認識デバイス200の情報収集を行い、また、クラウドサーバー2を介して、いつでもどこでも、ユーザがリモートデバイス3を使って、即時製造プロセスのKPIを即時に把握し、適当な時間に、フラッシュ警報サイレンや通知を適当な人に提示し、操作中何らかのメッセージがあることを警告し、いつでもどこでも簡単なバーチャールコントロールで、キープロセスとの相互交流を行い、現場の維持管理を早めに行なう。   In Embodiment 3 of the artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention, it is applied to an artificial intelligence factory, and using a programmable logic controller 1, an air conditioning system, a power monitoring control system, a device control system, an access control system, a disaster prevention system Collect information on the recognition device 200, such as monitoring modules and environmental systems. Also, the cloud device 2 allows the user to immediately grasp the KPI of the immediate manufacturing process using the remote device 3 anytime and anywhere. At any given time, flash alarm sirens and notifications will be presented to the appropriate person to warn of any messages during operation, and anytime, anywhere simple virtual control will interact with the key process and maintain the site. Do early.

図3に示すように、前記エッジコンピューティングモジュール15は、エッジコンピューティングプログラム151とエッジコンピューティングデータベース152とを備えてなり、前記エッジコンピューティングプログラム151はそれぞれ、前記認識データベースベース13、前記運動データベース14に、前記エッジコンピューティングデータベース152はそれぞれ、前記エッジコンピューティングプログラム151、前記第一MQTTデータモジュール16に接続されるが、前記第一MQTTデータモジュール16は更に、第一変換プログラム161と、第一MQTTデータベース162と、第一購読プログラム163と、第一発行プログラム164とを備えてなり、前記第一変換プログラム161は前記エッジコンピューティングデータベース152に、前記第一MQTTデータベース162は前記第一変換プログラム161に接続され、前記第一購読プログラム163はそれぞれ前記第一MQTTデータベース162、前記MQTTブローカー21に接続され、前記第一発行プログラム164はそれぞれ前記第一MQTTデータベース162、前記MQTTブローカー21に接続されるが、前記ビッグデータモジュール22は更に、ビッグデータアルゴリズム221とビックデータベース222とを備えてなり、前記ビッグデータアルゴリズム221は、前記MQTTブローカー21、前記ビックデータベース222に接続され、前記ビックデータベース222はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23、前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24に接続されるが、前記第二MQTTデータモジュール33は更に、第二変換プログラム331と、第二MQTTデータベース332と、第二購読プログラム333と、第二発行プログラム334とを備えてなり、前記第二変換プログラム331はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム31、前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム32に接続され、前記第二MQTTデータベース332はそれぞれ、前記第二変換プログラム331、前記第二購読プログラム333と前記第二発行プログラム334に接続され、前記第二購読プログラム333は更に前記MQTTブローカー21に接続され、前記第二発行プログラム334は更に前記MQTTブローカー21に接続される。   As shown in FIG. 3, the edge computing module 15 includes an edge computing program 151 and an edge computing database 152. The edge computing program 151 includes the recognition database base 13, the exercise database, respectively. 14, the edge computing database 152 is connected to the edge computing program 151 and the first MQTT data module 16, respectively, the first MQTT data module 16 further includes a first conversion program 161, The MQTT database 162, a first subscription program 163, and a first issuance program 164, the first conversion program 161 to the edge computing database 152, and the first MQTT database 162 to the first conversion Program 161 The first subscription program 163 is connected to the first MQTT database 162 and the MQTT broker 21, respectively, and the first issue program 164 is connected to the first MQTT database 162 and the MQTT broker 21, respectively. The big data module 22 further includes a big data algorithm 221 and a big database 222. The big data algorithm 221 is connected to the MQTT broker 21 and the big database 222, and the big database 222 is Although connected to the human cloud visualization database 23 and the human cloud operation management interface 24, the second MQTT data module 33 further includes a second conversion program 331, a second MQTT database 332, and a second subscription program 333. And a second issue program 334 The second conversion program 331 is connected to the human cloud visualization interface program 31 and the human cloud operation interface program 32, respectively, and the second MQTT database 332 is respectively connected to the second conversion program 331 and the second subscription. Connected to the program 333 and the second issue program 334, the second subscription program 333 is further connected to the MQTT broker 21, and the second issue program 334 is further connected to the MQTT broker 21.

エッジコンピューティングプログラム151とエッジコンピューティングデータベース152との組合せにより、エッジコンピューティングモジュール15は、情報処理を有効に行い、クラウドへのアップロードによる時間的遅延や、データ伝送/保存のコストを低減させるようになり、本考案の人工知能産業用IoTシステム100は、高速伝送かつ低遅延になる仕組みを実現、クラウドサーバー2が有効に動作することを確実に行なわせるように設けられる。   The combination of the edge computing program 151 and the edge computing database 152 enables the edge computing module 15 to effectively process information and reduce the time delay due to uploading to the cloud and the cost of data transmission / storage. Therefore, the artificial intelligence industrial IoT system 100 according to the present invention is provided so as to realize a mechanism for high-speed transmission and low delay, and to ensure that the cloud server 2 operates effectively.

第一変換プログラム161に第一MQTTデータベース162、第二変換プログラム331に第二MQTTデータベース332の組合せにより、MQTTデータ処理を行い、第一購読プログラム163、第二購読プログラム333、第一発行プログラム164と第二発行プログラム334を応用して、第一MQTTデータモジュール16、第二MQTTデータモジュール33で通常の購読、発行を行ない、軽量、高い信頼性かつ迅速な通信を行い、ネットワークの帯域幅が広かなくても作動することができる。   MQTT data processing is performed by a combination of the first MQTT database 162 in the first conversion program 161 and the second MQTT database 332 in the second conversion program 331, and the first subscription program 163, the second subscription program 333, the first issue program 164 And the second issuance program 334, the first MQTT data module 16 and the second MQTT data module 33 perform normal subscriptions and issuances, light weight, high reliability and quick communication, the network bandwidth It can operate even if it is not wide.

ビッグデータアルゴリズム221とビックデータベース222の組合せにより、ビッグデータモジュール22は、プログラマブルロジックコントローラ1から収集されたビックデータの整理や分析を行うように機能し、本考案の人工知能産業用IoTシステム100運用の効果を継続的に改善し、トラブル発生を低減させるように設けられる。   By combining the big data algorithm 221 and the big database 222, the big data module 22 functions to organize and analyze the big data collected from the programmable logic controller 1, and operates the IoT system 100 for the artificial intelligence industry of the present invention. It is provided to continuously improve the effect and reduce the occurrence of trouble.

図6に示すのは本考案の第2実施形態であり、前記クラウドサーバー2は更に、少なくとも、 前記ビッグデータモジュール22に接続される機械学習モジュール25を備えている。前記機械学習モジュール25は更に、機械学習解析アルゴリズム251と機械学習データベース252とを備えてなり、前記機械学習解析アルゴリズム251は前記ビックデータベース222に接続され、前記機械学習データベース252はそれぞれ、前記機械学習解析アルゴリズム251、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24に接続される。   FIG. 6 shows a second embodiment of the present invention. The cloud server 2 further includes at least a machine learning module 25 connected to the big data module 22. The machine learning module 25 further includes a machine learning analysis algorithm 251 and a machine learning database 252. The machine learning analysis algorithm 251 is connected to the big database 222, and each of the machine learning database 252 is the machine learning database 252. The analysis algorithm 251 is connected to the human cloud visualization database 23 and the human cloud operation management interface 24.

機械学習モジュール25と、ビッグデータモジュール22の応用により、プログラマブルロジックコントローラ1から収集されたビックデータは、機械学習モジュール25に用いられるが、機械学習解析アルゴリズム251で解析されたデータが、機械学習データベース252に保存、データから得られた複雑な関数又はサンプルにて、アルゴリズム又は一つの規則が作られ、そのデータから、将来への予測又は反応を行なうように設けられ、本考案の人工知能産業用IoTシステム100はよりスマートに動作し、自動的にデータ収集を行い、機械学習モジュール25には十分なデータ量があり、形だけに止まらず、確実に機能するように設けられる。   The big data collected from the programmable logic controller 1 by the application of the machine learning module 25 and the big data module 22 is used for the machine learning module 25, but the data analyzed by the machine learning analysis algorithm 251 is the machine learning database. An algorithm or a rule is created with complex functions or samples obtained from data stored in 252 and is provided to make predictions or reactions to the future from the data. The IoT system 100 operates smarter, automatically collects data, and the machine learning module 25 has a sufficient amount of data, and is provided not only to form but to function reliably.

図7は, 本考案の第3実施形態であり、前記クラウドサーバー2は更に、少なくとも、前記ビッグデータモジュール22に接続される人工知能モジュール26を備えている。前記人工知能モジュール26は更に、人工知能意思決定アルゴリズム261と、人工知能データベース262とを備えてなり、前記人工知能意思決定アルゴリズム261は前記ビックデータベース222に接続され、前記人工知能データベース262はそれぞれ、前記人工知能意思決定アルゴリズム261、前記ヒューマンクラウド可視化データベース23、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース24に接続される。   FIG. 7 shows a third embodiment of the present invention. The cloud server 2 further includes at least an artificial intelligence module 26 connected to the big data module 22. The artificial intelligence module 26 further includes an artificial intelligence decision-making algorithm 261 and an artificial intelligence database 262. The artificial intelligence decision-making algorithm 261 is connected to the big database 222, and the artificial intelligence database 262 is respectively It is connected to the artificial intelligence decision-making algorithm 261, the human cloud visualization database 23, and the human cloud operation management interface 24.

人工知能モジュール26と、ビッグデータモジュール22の応用により、プログラマブルロジックコントローラ1から収集されたビックデータは、人工知能モジュール26に用いられ、解析されたデータが人工知能データベース262に保存され、人工知能意思決定アルゴリズム261に十分なデータがあって、意思決定アルゴリズムでよく動作するように設けられ、本考案の人工知能産業用IoTシステム100はよりスマートに動作し、自動的にデータ収集を行い、ナレッジエンジニアニング[Knowledge engineering]の不足などを心配することなく、人工知能モジュール26は、表面的な発生状況という形だけに止まらず、確実に機能するように設けられる。   The big data collected from the programmable logic controller 1 by the application of the artificial intelligence module 26 and the big data module 22 is used in the artificial intelligence module 26, and the analyzed data is stored in the artificial intelligence database 262, and the artificial intelligence intention The decision algorithm 261 has enough data and is designed to work well with the decision-making algorithm. The artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention operates smarter, automatically collects data, and is a knowledge engineer. Without worrying about lack of knowledge engineering, the artificial intelligence module 26 is provided not only in the form of a superficial occurrence but also in a reliable function.

図8に示すのは、本考案の第4実施形態であり、前記クラウドサーバー2は同時に、前記機械学習モジュール25と前記人工知能モジュール26とを備えてなる場合、前記人工知能意思決定アルゴリズム261は更に、前記機械学習データベース252に接続され、接続される前記機械学習解析アルゴリズム251を通じて、前記ビックデータベース222に接続される。   FIG. 8 shows a fourth embodiment of the present invention. When the cloud server 2 includes the machine learning module 25 and the artificial intelligence module 26 at the same time, the artificial intelligence decision-making algorithm 261 is Further, it is connected to the machine learning database 252 and connected to the big database 222 through the machine learning analysis algorithm 251 connected thereto.

本考案の人工知能産業用IoTシステム100は、機械学習モジュール25と人工知能モジュール26の同時使用、及びプログラマブルロジックコントローラ1のデータ収集により、より効率的かつスマートに動作し、機械学習モジュール25と人工知能モジュール26の同時動作により 、種々の応用範囲に対応し、本考案の応用範囲が広がる。   The artificial intelligence industrial IoT system 100 of the present invention operates more efficiently and smartly by simultaneous use of the machine learning module 25 and the artificial intelligence module 26 and data collection of the programmable logic controller 1. The simultaneous operation of the intelligent module 26 supports various application ranges and expands the application range of the present invention.

上述した本考案の第1〜4実施形態では、前記プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2と、リモートデバイス3との間に応用される通信プロトコルは、MQTT通信プロトコルである。MQTT通信プロトコルを応用して、メッセージ内容が簡単化し、プロセッサ資源又はネットワーク帯域幅が限られたモノのインターネットデバイスに適合し、プログラマブルロジックコントローラ1と、クラウドサーバー2と、リモートデバイス3との間での通信が順調に行なわれる。   In the first to fourth embodiments of the present invention described above, the communication protocol applied among the programmable logic controller 1, the cloud server 2, and the remote device 3 is an MQTT communication protocol. MQTT communication protocol is applied to simplify message content, adapt to Internet devices with limited processor resources or network bandwidth, between programmable logic controller 1, cloud server 2, and remote device 3. The communication is performed smoothly.

上述した本考案の第1〜4実施形態では、前記リモートデバイス3は、人工知能メガネであり、リモートデバイス3は、前記人工知能メガネをの応用により、使いやすくなり、新しい通信交換で行なわれ、使いにくいという問題がなく、画面スクリーンのバーチャルワールドを、リアルワールドの場と融合させるように設けられ、直感的に使用可能なため、本考案の応用をマスターする難易度が下げられるのが一番重要な点である。   In the first to fourth embodiments of the present invention described above, the remote device 3 is artificial intelligence glasses, and the remote device 3 becomes easy to use due to the application of the artificial intelligence glasses, and is performed through a new communication exchange. There is no problem that it is difficult to use, and it is provided so that the virtual world of the screen screen can be integrated with the real world, and it can be used intuitively, so the difficulty of mastering the application of the present invention can be reduced most. It is an important point.

以上の実施の形態は、本考案の構造と、特徴及び作用効果を説明するために用いられるものであり、それを以って、本考案の実用新案登録請求の範囲が制限されることは無く、本考案の思想を逸脱することなく種々の改造やそれと同じ置き換えを行っても、それはすべて本考案の範囲に含まれるものである。   The above embodiments are used to explain the structure, features, and effects of the present invention, and the scope of the claims for utility model registration of the present invention is not limited thereby. Even if various modifications and the same replacement are made without departing from the idea of the present invention, they are all included in the scope of the present invention.

1 プログラマブルロジックコントローラ
2 クラウドサーバー
3 リモートデバイス
10 ネットワーク
11 I/Oモジュール
12 通信モジュール
13 認識データベースベース
14 運動データベース
15 エッジコンピューティングモジュール
16 第一MQTTデータモジュール
21 MQTTブローカー
22 ビッグデータモジュール
23 ヒューマンクラウド可視化データベース
24 ヒューマンクラウド操作管理インターフェース
25 接続される機械学習モジュール
26 人工知能モジュール
31 ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム
32 ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム
33 第二MQTTデータモジュール
100 人工知能産業用IoTシステム
151 エッジコンピューティングプログラム
152 エッジコンピューティングデータベース
161 第一変換プログラム
162 第一MQTTデータベース
163 第一購読プログラム
164 第一発行プログラム
200 認識デバイス
221 ビッグデータアルゴリズム
222 ビックデータベース
251 機械学習解析アルゴリズム
252 機械学習データベース
261 人工知能意思決定アルゴリズム
262 人工知能データベース
331 第二変換プログラム
332 第二MQTTデータベース
333 第二購読プログラム
334 第二発行プログラム
300 運動デバイス
400 伝統的な産業用IoT通信ネットワークの仕組み
401 センサー
402 I/Oゲートウェイ
403 第一IIOTゲートウェイ
404 伝統的なI/Oモジュール
405 工業通信ゲートウェイ
406 伝統的な通信モジュール
407 PLC CPUモジュール
408 第二IIOTゲートウェイ
409 エッジコンピューティングサーバー
410 エッジゲートウェイ
411 クラウドシステム
1 Programmable Logic Controller 2 Cloud Server 3 Remote Device 10 Network 11 I / O Module 12 Communication Module 13 Recognition Database Base 14 Motion Database 15 Edge Computing Module 16 First MQTT Data Module 21 MQTT Broker 22 Big Data Module 23 Human Cloud Visualization Database 24 Human Cloud Operation Management Interface 25 Connected Machine Learning Module 26 Artificial Intelligence Module 31 Human Cloud Visualization Interface Program 32 Human Cloud Operation Interface Program 33 Second MQTT Data Module 100 Artificial Intelligence Industrial IoT System 151 Edge Computing Program 152 Edge Computing Wing day Database 161 First conversion program 162 First MQTT database 163 First subscription program 164 First issue program 200 Recognition device 221 Big data algorithm 222 Big database 251 Machine learning analysis algorithm 252 Machine learning database 261 Artificial intelligence decision algorithm 262 Artificial intelligence database 331 Second conversion program 332 Second MQTT database 333 Second subscription program 334 Second issue program 300 Exercise device 400 Mechanism of traditional industrial IoT communication network 401 Sensor 402 I / O gateway 403 First IIOT gateway 404 Traditional I / O module 405 Industrial communication gateway 406 Traditional communication module 407 PLC CPU module 408 Second IIOT gateway 409 Edge Computing server 410 Edge gateway 411 Cloud system

Claims (7)

脳神経回路網モデルに類似したデュアルチャネルを用いた人工知能産業用IoTシステムであり、前記人工知能産業用IoTシステム(100)は、少なくともの一つの認識デバイス(200)と、少なくともの一つの運動デバイス(300)とに接続され、
少なくともの一つのプログラマブルロジックコントローラ(1)と、少なくともの一つのクラウドサーバー(2)と、少なくともの一つのリモートデバイス(3)とを備えてなり、
前記プログラマブルロジックコントローラ(1)は、少なくともの一つのI/Oモジュール(11)と、少なくともの一つの通信モジュール(12)と、認識データベースベース(13)と、運動データベース(14)と、エッジコンピューティングモジュール(15)と、第一MQTTデータモジュール(16)とを備えてなり、前記I/Oモジュール(11)と前記通信モジュール(12)とはそれぞれ、それに対応した前記認識デバイス(200)、前記運動デバイス(300)に接続され、前記認識データベースベース(13)と前記運動データベース(14)とはそれぞれ、それに対応した前記I/Oモジュール(11)、前記通信モジュール(12)に接続され、前記エッジコンピューティングモジュール(15)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に接続され、前記第一MQTTデータモジュール(16)は前記エッジコンピューティングモジュール(15)に接続され、ネットワーク(10)を通じて、前記クラウドサーバー(2)に接続され、
前記クラウドサーバー(2)は、ネットワーク(10)を通じて、前記プログラマブルロジックコントローラ(1)に接続され、少なくともの一つのMQTTブローカー(21)と、ビッグデータモジュール(22)と、ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と、ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とを備えてなり、前記MQTTブローカー(21)は、ネットワーク(10)を通じて、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、前記ビッグデータモジュール(22)と前記MQTTブローカー(21)とは接続され、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)と前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とはそれぞれ、前記MQTTブローカー(21)、前記ビッグデータモジュール(22)に接続され、ネットワーク(10)を通じて前記リモートデバイス(3)に接続され、
前記リモートデバイス(3)は、ネットワーク(10)を通じて前記クラウドサーバー(2)に接続され、少なくともの一つのヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と、ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)と、第二MQTTデータモジュール(33)とを備えてなり、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)と前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)とはそれぞれ前記第二MQTTデータモジュール(33)に接続され、前記第二MQTTデータモジュール(33)は、ネットワーク(10)を通じて前記MQTTブローカー(21)に接続され、そして前記MQTTブローカー(21)を通じて、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)とヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)とに同時に接続されることを特徴とする人工知能産業用IoTシステム。
An artificial intelligence industrial IoT system using a dual channel similar to a cranial nerve network model, wherein the artificial intelligence industrial IoT system (100) includes at least one recognition device (200) and at least one exercise device (300) and
Comprising at least one programmable logic controller (1), at least one cloud server (2), and at least one remote device (3),
The programmable logic controller (1) includes at least one I / O module (11), at least one communication module (12), a recognition database base (13), a motion database (14), and an edge computer. And the first MQTT data module (16), the I / O module (11) and the communication module (12) are each the recognition device (200) corresponding thereto, Connected to the exercise device (300), the recognition database base (13) and the exercise database (14) are respectively connected to the corresponding I / O module (11), the communication module (12), The edge computing module (15) is connected to the recognition database base (13) and the motion database (14), respectively, and the first MQTT data module (16) is connected to the edge database. Connected to the computing server (15), connected to the cloud server (2) through the network (10),
The cloud server (2) is connected to the programmable logic controller (1) through a network (10), and includes at least one MQTT broker (21), a big data module (22), and a human cloud visualization database (23 ) And a human cloud operation management interface (24), the MQTT broker (21) is connected to the first MQTT data module (16) through the network (10), and the big data module (22 ) And the MQTT broker (21), and the human cloud visualization database (23) and the human cloud operation management interface (24) are respectively connected to the MQTT broker (21) and the big data module (22). Connected, connected to the remote device (3) through the network (10),
The remote device (3) is connected to the cloud server (2) through a network (10), and includes at least one human cloud visualization interface program (31), a human cloud operation interface program (32), and a second MQTT. A data module (33), wherein the human cloud visualization interface program (31) and the human cloud operation interface program (32) are connected to the second MQTT data module (33), respectively, and the second MQTT The data module (33) is connected to the MQTT broker (21) through the network (10), and through the MQTT broker (21) to the human cloud visualization database (23) and the human cloud operation management interface (24). It is characterized by being connected at the same time Artificial intelligence industrial IoT system.
前記エッジコンピューティングモジュール(15)は更に、エッジコンピューティングプログラム(151)と、エッジコンピューティングデータベース(152)とを備えてなり、前記エッジコンピューティングプログラム(151)はそれぞれ、前記認識データベースベース(13)、前記運動データベース(14)に、前記エッジコンピューティングデータベース(152)はそれぞれ、前記エッジコンピューティングプログラム(151)、前記第一MQTTデータモジュール(16)に接続され、
前記第一MQTTデータモジュール(16)は更に、第一変換プログラム(161)と、第一MQTTデータベース(162)と、第一購読プログラム(163)と、第一発行プログラム(164)とを備えてなり、前記第一変換プログラム(161)は前記エッジコンピューティングデータベース(152)に、前記第一MQTTデータベース(162)は前記第一変換プログラム(161)に接続され、前記第一購読プログラム(163)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第一発行プログラム(164)はそれぞれ、前記第一MQTTデータベース(162)、前記MQTTブローカー(21)に接続され、
前記ビッグデータモジュール(22)は更に、ビッグデータアルゴリズム(221)と、ビックデータベース(222)とを備えてなり、前記ビッグデータアルゴリズム(221)は、前記MQTTブローカー(21)と前記ビックデータベース(222)に接続され、前記ビックデータベース(222)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、
前記第二MQTTデータモジュール(33)は更に、第二変換プログラム(331)と、第二MQTTデータベース(332)と、第二購読プログラム(333)と、第二発行プログラム(334)とを備えてなり、前記第二変換プログラム(331)はそれぞれ、前記ヒューマンクラウド可視化インターフェースプログラム(31)、前記ヒューマンクラウド操作インターフェースプログラム(32)に接続され、前記第二MQTTデータベース(332)はそれぞれ、前記第二変換プログラム(331)、前記第二購読プログラム(333)、及び前記第二発行プログラム(334)に接続され、前記第二購読プログラム(333)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続され、前記第二発行プログラム(334)は更に、前記MQTTブローカー(21)に接続されることを特徴とする請求項1に記載の人工知能産業用IoTシステム。
The edge computing module (15) further includes an edge computing program (151) and an edge computing database (152), and each of the edge computing programs (151) includes the recognition database base (13). ), The motion database (14), the edge computing database (152) is connected to the edge computing program (151) and the first MQTT data module (16), respectively.
The first MQTT data module (16) further includes a first conversion program (161), a first MQTT database (162), a first subscription program (163), and a first issue program (164). The first conversion program (161) is connected to the edge computing database (152), the first MQTT database (162) is connected to the first conversion program (161), and the first subscription program (163) Are connected to the first MQTT database (162) and the MQTT broker (21), respectively, and the first issue program (164) is connected to the first MQTT database (162) and the MQTT broker (21), respectively. And
The big data module (22) further includes a big data algorithm (221) and a big database (222), and the big data algorithm (221) includes the MQTT broker (21) and the big database (222). The big database (222) is connected to the human cloud visualization database (23) and the human cloud operation management interface (24), respectively.
The second MQTT data module (33) further comprises a second conversion program (331), a second MQTT database (332), a second subscription program (333), and a second issue program (334). The second conversion program (331) is connected to the human cloud visualization interface program (31) and the human cloud operation interface program (32), respectively, and the second MQTT database (332) is Connected to the conversion program (331), the second subscription program (333), and the second issue program (334), the second subscription program (333) is further connected to the MQTT broker (21), and The IoT system for artificial intelligence industry according to claim 1, wherein the second issue program (334) is further connected to the MQTT broker (21).
前記クラウドサーバー(2)は更に、少なくとも、前記ビッグデータモジュール(22)に接続される機械学習モジュール(25)、人工知能モジュール(26)の何れかの一つを備えてなることを特徴とする請求項2に記載の人工知能産業用IoTシステム。   The cloud server (2) further comprises at least one of a machine learning module (25) and an artificial intelligence module (26) connected to the big data module (22). The IoT system for artificial intelligence industry according to claim 2. 前記機械学習モジュール(25)は更に、機械学習解析アルゴリズム(251)と、機械学習データベース(252)とを備えてなり、前記機械学習解析アルゴリズム(251)は、前記ビックデータベース(222)に接続され、前記機械学習データベース(252)はそれぞれ、前記機械学習解析アルゴリズム(251)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続され、
前記人工知能モジュール(26)は更に、人工知能意思決定アルゴリズム(261)と、人工知能データベース(262)とを備えてなり、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は前記ビックデータベース(222)に接続され、前記人工知能データベース(262)はそれぞれ、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)、前記ヒューマンクラウド可視化データベース(23)、及び前記ヒューマンクラウド操作管理インターフェース(24)に接続されることを特徴とする請求項3に記載の人工知能産業用IoTシステム。
The machine learning module (25) further includes a machine learning analysis algorithm (251) and a machine learning database (252), and the machine learning analysis algorithm (251) is connected to the big database (222). The machine learning database (252) is connected to the machine learning analysis algorithm (251), the human cloud visualization database (23), and the human cloud operation management interface (24), respectively.
The artificial intelligence module (26) further comprises an artificial intelligence decision algorithm (261) and an artificial intelligence database (262), and the artificial intelligence decision algorithm (261) is connected to the big database (222). The artificial intelligence database (262) is connected to the artificial intelligence decision-making algorithm (261), the human cloud visualization database (23), and the human cloud operation management interface (24), respectively. The IoT system for artificial intelligence industry according to claim 3.
前記クラウドサーバー(2)は同時に、前記機械学習モジュール(25)と前記人工知能モジュール(26)とを備えてなる場合、前記人工知能意思決定アルゴリズム(261)は更に、前記機械学習データベース(252)に接続され、接続される前記機械学習解析アルゴリズム(251)を通じて、前記ビックデータベース(222)に接続されるように設けられることを特徴とする請求項4に記載の人工知能産業用IoTシステム。   When the cloud server (2) includes the machine learning module (25) and the artificial intelligence module (26) at the same time, the artificial intelligence decision algorithm (261) further includes the machine learning database (252). 5. The artificial intelligence industrial IoT system according to claim 4, wherein the artificial intelligence industrial IoT system is connected to the big database (222) through the machine learning analysis algorithm (251) connected thereto. 前記プログラマブルロジックコントローラ(1)と、前記クラウドサーバー(2)と、前記リモートデバイス(3)との間に応用される通信プロトコルは、MQTT通信プロトコルであることを特徴とする請求項5に記載の人工知能産業用IoTシステム。   The communication protocol applied between the programmable logic controller (1), the cloud server (2), and the remote device (3) is an MQTT communication protocol according to claim 5, IoT system for artificial intelligence industry. 前記リモートデバイス(3)は、人工知能メガネであることを特徴とする請求項6に記載の人工知能産業用IoTシステム。   7. The artificial intelligence industrial IoT system according to claim 6, wherein the remote device (3) is artificial intelligence glasses.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111787077A (en) * 2020-06-19 2020-10-16 深圳市北电仪表有限公司 Cloud service Internet of things gateway system based on double channels
CN112217860A (en) * 2020-09-01 2021-01-12 武汉魅客科技有限公司 Intelligent energy management system based on edge computing technology
CN112965422A (en) * 2021-02-23 2021-06-15 山东晶捷信息科技有限公司 Internet of things remote control system with ultra-low power consumption
CN114063579A (en) * 2021-11-01 2022-02-18 青岛天人环境股份有限公司 Industrial internet deodorization edge synergy micro-platform equipment
KR20220075791A (en) 2020-11-30 2022-06-08 주식회사 쉬프트베리 Method and server for controlling network
CN115002148A (en) * 2022-04-21 2022-09-02 浪潮云信息技术股份公司 Internet of things cloud side communication method and system
CN115459976A (en) * 2022-08-31 2022-12-09 重庆长安汽车股份有限公司 MQTT-based vehicle information monitoring and management method and system

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3798767B1 (en) 2019-09-24 2022-03-02 Siemens Aktiengesellschaft Method and arrangement for controlling the data exchange of an industrial edge device
CN111083045A (en) * 2019-10-31 2020-04-28 杭州机联智能科技有限公司 Edge computing gateway based on LoRa technology and communication processing method thereof
CN115209575A (en) * 2022-07-12 2022-10-18 深圳市和二站通信科技有限公司 Gateway equipment based on MQTT communication protocol
CN115361256B (en) * 2022-08-31 2023-04-28 北京珞安科技有限责任公司 Edge computing intelligent gateway oriented to intelligent security monitoring field and implementation method
CN117111540B (en) * 2023-10-25 2023-12-29 南京德克威尔自动化有限公司 Environment monitoring and early warning method and system for IO remote control bus module

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160148911A (en) * 2015-06-17 2016-12-27 주식회사 나라시스템 Integrated information system
WO2017035536A1 (en) * 2015-08-27 2017-03-02 FogHorn Systems, Inc. Edge intelligence platform, and internet of things sensor streams system
US11327475B2 (en) * 2016-05-09 2022-05-10 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
US10795337B2 (en) * 2016-06-01 2020-10-06 Incucomm, Inc. Predictive and prescriptive analytics for systems under variable operations
US10884808B2 (en) * 2016-12-16 2021-01-05 Accenture Global Solutions Limited Edge computing platform
JP7058949B2 (en) * 2017-05-17 2022-04-25 キヤノン株式会社 Information processing system, control method and its program
US11199956B2 (en) * 2017-06-21 2021-12-14 International Business Machines Corporation Unified real time rule analytics using common programming model on both edge and cloud
US10962945B2 (en) * 2017-09-27 2021-03-30 Johnson Controls Technology Company Building management system with integration of data into smart entities

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111787077A (en) * 2020-06-19 2020-10-16 深圳市北电仪表有限公司 Cloud service Internet of things gateway system based on double channels
CN111787077B (en) * 2020-06-19 2023-05-16 深圳市北电仪表有限公司 Cloud service Internet of things gateway system based on double channels
CN112217860A (en) * 2020-09-01 2021-01-12 武汉魅客科技有限公司 Intelligent energy management system based on edge computing technology
CN112217860B (en) * 2020-09-01 2022-08-02 武汉魅客科技有限公司 Intelligent energy management system based on edge computing technology
KR20220075791A (en) 2020-11-30 2022-06-08 주식회사 쉬프트베리 Method and server for controlling network
CN112965422A (en) * 2021-02-23 2021-06-15 山东晶捷信息科技有限公司 Internet of things remote control system with ultra-low power consumption
CN114063579A (en) * 2021-11-01 2022-02-18 青岛天人环境股份有限公司 Industrial internet deodorization edge synergy micro-platform equipment
CN115002148A (en) * 2022-04-21 2022-09-02 浪潮云信息技术股份公司 Internet of things cloud side communication method and system
CN115459976A (en) * 2022-08-31 2022-12-09 重庆长安汽车股份有限公司 MQTT-based vehicle information monitoring and management method and system

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