MILESGO
見積依頼

物流・農業・分散拠点S98

農業環境モニタリング

課題

農場や畜舎は広く、すべての地点に電源やネットワークがないため、温湿度・ガス・土壌のデータは手作業で集めるか、集められていません。

ソリューション概要

MILESGOゲートウェイがLoRaWAN無線センサー、温湿度センサー、アンモニア・硫化水素臭気センサー、土壌水分・EC センサー、気象ステーションのデータをLoRaWAN / Modbus RTUで収集し、MQTTとしてクラウドプラットフォーム(MQTT)、SMS・メール・メッセージアプリ通知、他社プラットフォーム(HTTP API)に送ります。フィールド機器は既存のプロトコルと制御ロジックのままで、統合は専用コードではなく設定とポイント割付で行います。

標準的な対象範囲

  • LoRaWAN無線センサー
  • 温湿度センサー
  • アンモニア・硫化水素臭気センサー
  • 土壌水分・EC センサー
  • 気象ステーション

プロトコル経路

LoRaWAN / Modbus RTU → MQTT

プロジェクトマネージャー向け実施チェックリスト

  • 発注前にLoRaWANの電波調査を行い、地域の周波数帯(EU868 / US915 / AU915 / AS923 / KR920 / CN470)を選ぶ。
  • 屋外拠点では防水・換気・避雷付きの筐体が必要。ゲートウェイは盤内取付機器(動作温度-20 °C〜+70 °C)。
  • セルラー回線を採用する前に、各拠点の4G電波とSIMのデータプランを確認する。
  • センサーの校正証明書を保管し、再校正の周期を計画する。
  • 最初の拠点の前に拠点・設備の命名規則を決め、全拠点のデータを比較できるようにする。
  • 段階的に展開する。1拠点・1エリアで試行し、データ品質を確認してから横展開する。

プロジェクト成果物

  • 承認済みのポイント表とプロトコル割付
  • ゲートウェイ設定ファイルとバックアップ
  • IPアドレス計画とネットワーク図
  • FAT・SAT試験記録
  • 竣工図書と運用者教育

システム構成

フィールド層:LoRaWAN無線センサー、温湿度センサー、アンモニア・硫化水素臭気センサー、土壌水分・EC センサー、気象ステーションをLoRaWAN / Modbus RTUで接続。エッジ・統合層:MILESGOのプロトコルゲートウェイとエッジコントローラーを既存盤のDINレールに取り付け、各機器をポーリングし、値にタイムスタンプを付けてローカルに保存。上位層:クラウドプラットフォーム(MQTT)、SMS・メール・メッセージアプリ通知、他社プラットフォーム(HTTP API)がMQTTとしてデータを受信。保守用のリモートアクセスはインターネットへのポート開放ではなくVPNで行います。

システム構成要素

フィールド機器
LoRaWAN無線センサー、温湿度センサー、アンモニア・硫化水素臭気センサー、土壌水分・EC センサー、気象ステーション
エッジ・統合
MILESGOのプロトコルゲートウェイとエッジコントローラー
上位システム
クラウドプラットフォーム(MQTT)、SMS・メール・メッセージアプリ通知、他社プラットフォーム(HTTP API) (MQTT)
ツール・試運転
Webベースの設定、ポイント表のインポート・エクスポート(Excel)、現場外シミュレーション、現場診断ツール

ソフトウェアとAIの機能

  • トレンドデータの異常検知ロードマップ
  • 負荷・使用量の予測ロードマップ

導入ステップ

  1. 1

    現地調査とポイントリスト

    機器、プロトコル、レジスタマップ、盤内スペース、電源、ネットワーク経路を洗い出す。

  2. 2

    設計とポイント表の承認

    全ポイントを接続先プロトコル・システムに割り付け、顧客と上位システム業者の承認を得る。

  3. 3

    設定とFAT

    ゲートウェイ設定を現場外で作成・シミュレーションし、承認済みポイント表で試験する。

  4. 4

    据付と配線

    ゲートウェイをDINレールに取り付け、RS-485・I/O・Ethernetを配線し、IP計画を適用する。

  5. 5

    SATとアラーム試験

    現場表示と値を照合し、全アラームと制御指令を端から端まで試験する。

  6. 6

    引き渡しとサポート

    設定バックアップ、ポイント表、竣工図書を引き渡し、運用者を教育する。

お客様にとっての価値

  • 無人拠点を常駐者なしで監視
  • クラウドや分析にそのまま使えるデータ
  • 最適化と故障診断に使える信頼性の高いトレンドデータ
  • 異常を故障になる前に早期に把握

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