ノイズ

 ノイズはどの様な計測にもつきものです。

(ノイズではなく計測装置の謎の挙動でした。メータの表示も含めてランダムに校正されている様でカットしたら合計の電力がおかしいので元に戻しました。）

会社の１月の消費電力のプロットですが、計測装置の加減で大きな外れ値があるようです。

この二つの取り除くと…

それでもまだ通常の１０倍程の外れ値があります。

これを一年分同じ様な傾向があるのでどの様に取り除くか？

まさか手作業で取り除く？その基準は？

そこで統計処理の四分位数を使っって外れ値の削除をします。

外れ値の割合は全体の数％なので１％を四分位数で取り除くと…

１年間では

これでやっとそれらしい数値に落ち着きました。

これと気温と太陽光発電量をプロットしましたが、発電量は消費電量と気温との相関関係がない様で数値が一定でグラフが見にくいので気温と消費電力をプロットしました。

それぞれ単位が違うので正規化（０−１）の値に変換してグラフにすると…

機械学習のライブラリーで四分位数で外れ値を削除しました。

最初の生データで分析しても良い結果が得られません。

でもこれらの処理はそれぞれのデータで方法が変わります。

結論経験が必要。

UVR

 世の中には色々なアナログ回路の作り方が載っています。YouTubeでの解説もあります。

もちろん自己責任になりますが、市場に正規の機器ば入手出来ない状況で動作させる状況は起こりうるので色々な情報をもとに作りました。

まず停電条件を整理します。瞬停で回路が誤作動する事をタイマーで回避します。

停電では回路の制御電源も確保しなくてはいけませんが、今回はバッテリと充電回路は流通している機器をできるだけ使用する事を前提にしています。コンデンサを使ったバップアップはまだまだ調べる事やテストが必要です。

①コンセント１００v用にボルテージセンサーを考えます。

ボルテージセンサー

マイコン用のセンサーですが、トランスで絶縁している事と二次側の電圧の変更が容易なのでこれを参考にしました。絶縁せず直接ダイオードで整流しても部品点数が減って安くできるのかもしれませんが。

アナログ回路で設計するので交流電圧を整流して積分する事にします。

半波整流でも全波整流でも良いのですが、全波整流でダイオードが１個壊れて判定がおかしくなってもどうかと思い半波整流を考えています。それも想定して全波整流で進めるのも良いかもしません。

１００vと６０vで直流電圧で8.5vと4.9vを判定の為コンパレータに渡して判定です。

次のコンパレータで出力を反転出力します。

コンパレータではヒステリシスに幅を持たせて閾値でのチャタリングも防止しています。

詳しくはトランジスタ技術に解説があります。

コンパレータ

停電判定は３秒のタイマーを組みました。抵抗とコンデンサーで組んでみましたがリレー出力のトランジスターの増幅率と抵抗の電流を考慮しないと出力が足らなくなる事がありますが、そのはLT spiceで十分確認した方が良いです。

シュミレーションの為にリレー回路はここを参考にしました。

５５５タイマーを使った回路も試してみました。

これが曲者でネットに載っている回路がどれも解説が不十分で動作しても予期しない事が起きそうなものが多いです。

海外の動画ですが、回路説明は一番良いと思います。５５５タイマー

デバック用にLEDを４つ、電源、判定、タイマー、リレー動作を考えました。これらのトランジスタ出力にリレーを追加しました。直接ドライブすると続く回路の電流等が影響が出ました。

動作したかの記録にラッチリレーを追加しようと思います。

色々調べていると継電器としてはアナログ回路では無くMCUを使った回路でないとダメの様です。理由は制御が出来ない状態を表示しないといけないのでウオッチドックタイマでエラーが出たらLED点灯しないと安全性を担保出来ないという事でしょう。

動かない回路

ちょっとしたアナログ回路をつくっているとネットで便利な情報があったりします。

LT SPICEでシュミレートで確認すると動かない。

一見動きそうな点滅回路、、、

コンデンサーに電荷が溜まってベースの電圧が上がって動作を繰り返すと書いてあります。

それも大学名が記述されたページです。

トランジスタの下にあるLEDは電圧降下をするので説明の様に電流は流れません。

絶対に動かない回路です。

他にも色々おかしな回路は多くネットにあり検索の上位にくるサンプルでも動作がおかしい回路が多くあります。YouTubeで変な解説もあります。

海外のYouTubeでは説明が丁寧でいい加減が説明ばかりで混乱していてもよく理解できるページがあります。内容を理解するのに時間が必要なので探すのが大変です。

５５５タイマー

定番のタイマー回路ですが、いざ使うとなるとうる覚えで躓きました。

トランジスタ技術のページの解説は間違いないですが、ちょっと理解が難しい。

でも実践的な解説が多いです。

LT SPICEも使い慣れているわけではないのでもう少し時間が掛かりそうです。

 

日本は取り残された感じ…

 バックアップ電源の自作にBMS（バッテリーマネージメントシステム）を調べたら蓄電池はアメリカも中国もかなり普及していてて日本は金儲けと規制のせいで一部の人しか使えない様になっています。

中国で作ってアメリカで使って改善案が中国に送られると言う流れになっています。

日本で使っている人はネット上の情報に翻弄されている感じ…

直流の恐ろしさも余り知られていないので早晩事故が起こってまた規制が強化されそう…

蓄電池収納盤の開発が必要…

マイクロソフトは曲者になりつつあります。

 と言っても日本語環境なのでガラパゴス化と言った方が性格かも？

殆どのソフトでは半角や全角文字等も数字の変換が問題ないのですが、機械学習に使うpandas(python)は見事に認識しません。

ハマっているのはこうです。

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '5,300.00'

エクセルで取り込んだデータの数字が5,300.00でした念の為データフレームの列を正規化df['見積金額'].str.normalize("NFKC")としてもエクセルの',''.00'は半角としても文字と認識するようで5,300.00を型変換しても上記の様なエラーが出ます。

pandasは数字として認識しません。５３００にしてやっとstr()からint()に変換出来ました。

国内の会社でデータサイエンスをしている人には常識かもしれませんが、かなりの時間悩みました。

強制的に変換するとNaNになってしまいます。

#df['見積単価'] = pd.to_numeric(df['見積単価'], errors='coerce')

変にコピペできない様にコメントアウトしています。

マルチインデックスにしても上手く順番通りにならないエラーはまだ不明です。

pandasのメソッド自体が間違っているのかでも悩むのにこの手のエラーはタチが悪いです。

df['見積金額'] = df['見積金額'].str.replace(',','')

df['見積金額'] = df['見積金額'].str.rstrip('0')

df['見積金額'] = df['見積金額'].str.rstrip('.')

df['見積金額']=df['見積金額'].fillna(0)

df['見積金額']

0            5300
1         7163000
2               0
3               0
4               0
           ...   
217849    5836700
217850    6517200
217851    1954400
217853          0
217854          0
Name: 見積金額, Length: 194891, dtype: object

で

df['見積金額'].astype('int')

0            5300
1         7163000
2               0
3               0
4               0
           ...   
217849    5836700
217850    6517200
217851    1954400
217853          0
217854          0
Name: 見積金額, Length: 194891, dtype: int64

整数型に変換出来ました。

サーマルステレオカメラ

サーマルカメラを左右に１セットつけて３D画像にする実験を大工大の学生にご協力していただきました。

iPhoneアプリはアップデートしましたが全てのモデルには対応出来ていない状況です。

FLIR社に掲載されたプロジェクトですが、アプリとして正式なリリースをしていないので再度実験して問題点を整理中です。

• まず左右のセットに電力を均等に配分しないと画像のバランスが崩れています。
• デザインもある程度考慮する必要があります。
• 立体感についてですが、センサーの距離は離すと立体感が強くなりますが、あまり距離を離すと不自然な感覚で酔うようになります。

今回アプリ側には３点測量で距離を計算する機能を追加しています。５m前後までの測定が限界で誤差は大きいですが、例えば炎の様な物質でないものの測定はこの方法しかできません。

例えば火事の消化活動で消火対象までの距離が分からないと適切に消火剤を散布できません。

実践的な用途でも評価されると思います。FLIR社はこの機能についてのレポートをホームページから削除したので軍事的な要素があると思われます。ドローンを兵器としている実践では効果が出ていますが、技術がその様な形で使用されるのは非常に残念です。

大工大と大商のアーリーアダプターコミュニティでサーマルステレオカメラを使ってスポーツやお化け屋敷の提案をして頂きました。アプリや機器をリリースすれば予想外な使われ方もあり出せるものは発表しようと思います。

技術的な問題で正式版は遅れています。アプリに使えるライブラリーやOSのバージョンアップや機器別の設定等が複雑なので整理中です。

 

DXとは？Googleの無料サービスを使う事です。

まず必須条件はクラウドサービスにする事。

システムの安全性は問題は殆ど無く、むしろ人為ミスによる情報漏洩やセキュリティの問題が憂慮されます。その為には扱う全ての人はクラウドやセキュリティの知識は教育が必要です。

国内の有料クラウドサービスのサイボーズやkintounはカスタマイズが出来るとはいえ費用は可成り掛かります。

その点Google Workspaceは無料で必要なサービスは網羅されており必要に応じて簡単なプログラムを追加する事が出来有料サービスの部分もカバーが可能です。

海外の有料クラウドサービスもありますが資料がオンラインで使うにもプログラマーとしてのスキルも必要になります。

有料サービスはいずれにしてもリスクがあります。サービスが突然中止される事もあります。

その点Googleがなくなる事はリスクとしては低く、サービスの中止や変更もありますが、基本使われない機能のサービスが中止される事が殆どです。

マイクロソフトもクラウドサービスがありますがofficeや過去の商品の連携で時代にあっていないのが現状です。outlookなどの単体サービスを有料で使う方が現実的です。

さて具体的にGoogleサービスを使う理由はスプレッドシート（エクセル）、 ドキュメント（ワード）、スライド（パワーポイント）とオフィスの機能は網羅されておりそれぞればオンライン上で連携出来ます。それぞれの資料はGoogleドライブ（オンラインストーレッジ）にセキュアーな状態で保存されて必要な人がアクセスできる様になっています。しかも無料です。

G mailやその他オンラインミーティングのアプリもあります。

例えば表計算ソフトの中のセルやドキュメントの特定の部分にコメントをつけて適宜担当者に修正を依頼すると担当者にメールでそれぞれの資料の特定の部分にコメントがついた状態で確認出来ます。担当者が必要な修正を加えてチェックをつければ依頼者に完了のメールが行きます。また期日の設定はGoogleカレンダーに反映されて必要に応じてリマインドされます。

印刷物にチェックをいれて人が管理するとミスや失念される事は避けられません。

その意味ではGoogleのサービスは常に改良や機能追加があるので使わない手はないです。

DXについて下記の様な問題がありますが、抽象的です。なので便利なサービスを使いながら理解していくのが良いと思います。

「DXとは、私たちが顧客へのより高い・新しい価値提供を行うための手段です」

• IT・制度の壁
  • データインフラの壁
  • 組織の壁
• 人の壁
• ケイパビリティ（能力）の壁
• マインドセットの壁

社内のデータインフラにはDXを推進する上でいくつか重大な設計・運用上の問題がありました。
一言で言えば、データ活用できる形でデータが溜まっていない、かつ接続できない状態でした。

IT担当者や利用者に色々とヒアリングしてみた結果として分かったことは、「データ活用するという意識もリテラシーも無いまま、短期的なニーズベースでデータインフラを作ってきた」ことが原因ということでした。
これは後述の人材育成にも関わってくる問題で、個人的には今年の最優先課題でした。

例えば、自動化が進めば工数が減る、というのは費用対効果として数字で算出できますが、その空いた時間（デジタル化によって生まれた”余力”）でできること（デジタルを前提とした新規ビジネスの検討等）の定量的な評価はできません。
一方で、DXは単なるデジタル化や自動化ではないので、目指したいのはそういう後者の取り組みになるはずですが、そこで費用対効果を突き詰めてしまうと足元のデータインフラ改善は全く進まなくなってしまいます。