新年明けましておめでとう御座います。

 まだまだ低空飛行です。歪んで見えるのも視野が欠けるのもまだ慣れません。

この状態で今から何をするのか試行錯誤中です。

先ずは気持ちのコントロールです。障害が無ければ気が向かない事でも気持ちを押して進めます。昨年は積極的に気が向かない事に挑戦しました。

この障害で何かを始めると必ず視力が問題になります。ネットや本で情報を得るにも見辛い事が影響します。そのせいで気持ちも落ち込みます。（）と[]の違いが分からないのでプログラムの入力ミスも中々見つからず時間だけが過ぎて行きます。

社内の問題をAIで解決と言っても、何を予測するのかその為のデータがあるのか？

そもそもその予測が役に立つのか？を説明するのも実は大変です。

例えば来季の売上予測を出すとします。今までの売上データの推移からAIの手法を使って予測するとします。精度の高い予測であっても意味はないです。

何故かというと、その数字から何をすべきかが分からないからです。

今年は部品不足で今までの様に製品を売る事での売上増加は難しいと思います。これは競合他社も同じです。電源ICも少しですが供給が始まりまいたが、コロナのマスクの時と同じ混乱があると思います。その後ある程度で安定するのに時間が掛かると予想できます。

その間はある程度割り切って社内のシステムの変更に時間を掛ける方が良いのかもしれません。

AIを使っていませんが現在の部品不足で今年の生産量を予測が出来てそのために何をするかを議論して実行するのが予測の意味です。

今データ整理用のプログラムと機械学習の手法を勉強していますが苦戦中です。どれもそれほど簡単ではありません。データを取り出して集計して平均を出すだけではありません。

社内のデータを整理していますが、欠損値や半角と全角が混じっているので同じ会社や担当者の重複、同じ担当者の役職の変更で集計するのにも前処理をしないと使えません。

前処理のプログラムを作るのに試行錯誤しています。

その後のデータ処理にやっと機械学習をつかうのですが、数十種類の手法のどれを適用するのかを調べるにも文献を読む必要があります。その後そのコードを社内のデータ様に変更する必用があります。

その際、それぞれのデータの平均を取ってその差を２乗して足して別の要素の平均の２乗を足して掛けて割ってその微分から変化率を調べてそのデータの全体の影響を数値化してのの中から一番影響のある要素を集めて予測する。主成分分析のプログラムを触っています。

それがどの程度役に立つのかもわかりません。業務改善の一つの指標になると思いますが。

当初の目標はそれらの手法の習得に今年一年は掛かると考えていました。

次の報告ではその内容を書きます。

米国FLIR社の開発ページは会社合併により廃止された様です。

 

廃止されたページ。

このタイミングでコーンズテクノロジー社のブログに掲載されたのは偶然にしてはよく出来ています。

コーンズテクノロジーの関西電機工業の記事が掲載されたブログページ

今回関西電機工業の開発商品としてコーンズテクノロジーのオンラインショップにブレイクアウトボードも掲載されました。

Lepton用ブレイクアウトボード

大阪商工会議所、大阪工業大学とのアーリーアダプターコミュニティのプロジェクトの一部も同時に掲載してもらいました。

大阪工業大学の公式ページにも関西電機工業との取り組みの内容が掲載されています。

大阪工業大学公式ページ。

Matlabの制御工学

 制御工学もシミュレーションで確認すつのが普通でかなりの部分がコンピューター上で確認するのですが、当然ソフトの操作の理解や運動方程式や物理計算式の理解が出てきますがもう理解するのは限界を感じています。

現場で実践している人は自分でスクリプトを組んでどんどん最先端の技術を導入しています。

特に自動運転や自律ロボットはAIを組み入れて凄いことになっています。

ハードの計算能力や次々と新しいセンサーが出てきています。

ある程度基本的な部分はなんとか理解出来ますが、プログラムに関しては組み合わせがほぼ無限に存在する感じです。開発なのでそれぞれのエンジニアで独自の開発をしています。

コードを見ても理解不能です。

とりあえずMatlabを始めましたが、かなり高度はソフトです。通常の配列の扱いより行列の取り扱いに慣れる必要がありまた制御の為のコンポーネントの設定はサンプルを真似るくらいしか出来ない位に数学や物理の理解が必要です。

先ずは会社の太陽光発電量を可視化してそのデータから当日の晴れかそうでないかと予測して充放電をするソフトの解説を応用してみました。

CSVデータとMatlabに取り込んで欠損データを補完してスペクトルアナライザーに掛けてみました。Simuilinkという解析ソフトを使いました。

https://youtu.be/GTpP3Agz3L8

tabledataをx = double(Untitiled)と入力するも文法間違えでx = table2array(Untitled)にする様にと警告がでます。この際行列は行として入力されるので　x = x(:)で列に変換

次にsolor = fillmissing(solor, 'previous')と入力して欠損データを補います。

Simulinkの乳力をt,solorに変えてGainを１０に変更その結果はこの通り

これで会社の発電電力で晴れかそうでないかの判定が出来ました。

社内で電力量で判定出来るのでは？との事ですが、どの程度の間隔でどの閾値で判定するかを決めないといけません。過去のデータを一つ一つ調べる事は実質無理です。また天気予報を使うにしても確率をどう取るかです。一つ一つ閾値を決めるのはかなりの手間です。やってみれば分かります。

今回のDSPのスペクトルアナライザーなら２５％閾値でローパスとハイパスのフィルターで１２サンプル（３時間）でサンプルデータも会社のデータも見事に分ける事が出来たのでどこでも使えるモデルになっています。

今後蓄電池は増えて太陽光用の蓄電池システムも出来るでしょう。

このシステムなら基本の蓄電池のバッテリーマネジメント（過充電や過放電の機能があれば）太陽光にこのシステムのスイッチをつければシステムとしてはほぼ問題ないのではないでしょうか？

秋の散策

 大阪城の外堀を散歩して視力の違和感を感じながら物思いに耽っていました。

自然の風景は直線的なものは無くビルの窓や看板だけ歪んでみえます。

パソコンの画面を見ながらの仕事は辛く感じますが、ゆったりした時間の中だと歪みも少し許せるような気がしました。術後の目とこれから長い付き合いになるので仲良く過ごしていけたらと思います。まだまだ落ち込んだりする事はあると思いますが人生半分過ぎたのでいま残っているものを大事にしたいと思います。感度も悪く見づらい事もありますが労っていきます。

今までとても優しく励まして頂いている方々に感謝が気持ちが絶えません。まだまだへこたれている姿を見せると思いますが前を向いている姿をお見せ出来ればそれが、その方々への私のお返しになると思います。いつになるか分かりませんが見守って頂けると幸いです。

そもそもなんで電力予測？

 電力を予測したから電気代が下がるのではありません。

翌日の電力が多くなるもしくは少なくなることが分かればそれに対処して対策を取る事が出来ます。

それではスーパーのオーナーは電力を予測するより来店者数の予測や売上の予測の方が良いのでは？

その通りです。でも電気を扱う会社なので電力をメインにして予測をして行きます。

スーパーの電力が増えるという事はエアコン、冷蔵庫、冷凍庫の稼働が増えるという事になりますが、気温変化による電力を除けば来店者が増えてエアコンの出力が上がる若しくは冷蔵庫や冷凍庫の商品の出し入れが増えるという事は冷蔵冷凍食品の売り上げに相関関係が出る事になります。

その傾向がが分かれば電力予測で来店者数や商品の売り上げ予測もある程度は出来る事になります。

目的変数と説明変数が増えると解析が難しくなるので電力と何かの予測と言ったシンプルなものにしたいと思っています。

例えば電力消費と冷凍食品の販売量の相関みたいなものを考えて食品ロスを減らすといったものであればスーパーのオーナーだけでなく来店者（消費者）にも役に立つでしょう。

出来れば入力データと出力データもシンプルに予測出来る方法を考えます。

工場の電力予測はそれぞれの工場の製品によって目的変数も説明変数も変わってくるのでどの様に進めるかもこれから考えてみます。

単純な電力予測から出来そうか事をゆっくり煮詰めていく形になると思います。

電気代を減らすといった事だけでなくSDGｓの様な環境負荷を減らす考え方に基づいた成果になる様に進めて行きます。

高校生とのプロジェクト

電力予測はそれなりに資料やサンプルがあり、ある程度のものは出来そうな感じがあります。

自家消費の付加価値として発電や消費予測から効率良い制御を考えていましたが、何か気持ちの引っ掛かりがありました。

大工大とのアーリーアダプターのプロジェクトで自分のアイデアがワクワクするかというと、そうでもなく学生のアイデアが逆にキラキラする事に気がつきました。

今回学生の方々と直接お話する機会があり、それぞれの学生は現在の社会の課題に真剣に考えている事を強く感じました。

若い人の思いつきは荒削りですが、大人の考えたアイデアは結局実現していない事が多く問題を解決出来ていない事が多いのも事実です。

であれば新しいアイデアを時間を掛けて試行錯誤しながら課題解決に挑戦しても良いのではと思って、人工知能コンソーシアムを通じて高校生と電力予測の共同研究の提案をして賛同して貰いました。大阪商工会議所を通じて高校生と詳細の打ち合わせの11月にする事になりました。

高校生に企業が電力予測のオファーをした訳です。”面白そーっ”と反応したお顔がキラキラして可能性をより一層感じました。

今回人工知能コンソーシアムミーティングのZoomは農業の課題解決に取り組む鳥取県の高校生も参加しており地元の農業の課題解決のアイデアを次回のAIアイデアコンテストに提出するそうです。

人工知能コンソーシアム会員のアドバイスは若い人の最初の思いつきを大切にする様にとの事でした。大人の提案は既知のアイデアの寄せ集めで実際には課題解決が出来ない事が多いです。

印象深い会員から学生へのメッセージで、

例えば、昔の日本はテレビや自動車を主な産業としており。より機能的な製品や快適が製品開発をしてきました。今の若い人が自立して生活するときに車やテレビを買うかというと、そうではなく情報取集のパソコンやもっと便利なスマホを買うのが現代の常識です。

今の大人はテレビや自動車をより良くしていく事は出来ますがスマホをより良く便利にする事は出来ません。今の日本はこれからの社会に必要なものを作ることが出来ないようになっています。

これからの時代は若い人が主体的に考えて課題解決することが良いに決まっているという結論になりました。

私が引っかかっていたのは、正にそのことでした。もう私の考えは古びて使えないアイデアです。

失敗しても新しいアイデアで問題解決を高校生と進めようと決意しました。

高校生といえども大人顔負けの実力です。

クラウド化の意味

 

ポイント

今の社内のシステムは個別のファイルを転送するので管理が煩雑になって確認が取れなくなってしまいます。

一つのファイルを一意にしないと”見た見ない”と言った問題や確認ミスにつながります。

これを防ぐにはクラウド化しかありません。

クラウドとは一意のファイルシステムで単なるインターネット上のストーレージではありません。

業務システムでクラウド化していないのは無いと言って良いでしょう。

某銀行システムは度々システム障害が出ていますがあまりに旧式なので今時のクラウドシステムにしていればそう度々問題にならないと思います。

せめてマイクロソフト３６５は導入すべきだと思います。