A Lightweight Web3D Digital Twin Framework for Real-Time ESG Monitoring Using IoT Sensors

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a validated technical architecture for real-time ESG monitoring using Web3D and IoT, including performance metrics.

🏢実務担当者:Offers a deployable, browser-native solution for monitoring electricity consumption and environmental indicators in buildings.

既存の環境・社会・ガバナンス（ESG）モニタリング手法は、主に静的レポートとダッシュボード型インターフェースに依存しており、複雑な建築環境における持続可能性データのリアルタイム分析や対話的探索を制限している。さらに、現在のデジタルツインシステムは、IoTベースのセンシングとの統合が欠如しているか、クラウドベースのレンダリングインフラに依存していることが多く、導入の複雑性を高め、アクセシビリティを制限している。本研究は、スマートビルにおけるリアルタイムESGモニタリングのための軽量なWeb3Dベースのデジタルツインフレームワークを提案する。本システムは、独自開発のIoTセンサーネットワークとブラウザネイティブな3D可視化プラットフォームを統合し、専用ソフトウェアや専用レンダリングハードウェアを必要とせずに、電力消費を含むESG指標のリアルタイムモニタリングを可能にする。ESG指標は、WELL Building Standard v1に準拠したルールベースの分類を用いて導出される。本フレームワークは、60台のIoTセンサーを備えた12ヶ月間の実環境での導入を通じて検証された。結果は安定した性能を示し、66 FPSのレンダリング、78 msのシステム遅延、およびセンサー間の一致に基づく98%のセンサーデータ整合性を達成した。本システムはまた、環境異常の迅速な検出を可能にし、空気質と照明条件の測定可能な改善につながった。従来のデジタルツインシステムとは異なり、提案するフレームワークは、リアルタイムIoTセンシング、適応型Web3D可視化、および構造化されたESGモニタリングを単一の導入可能なシステム内に統合する、完全にブラウザネイティブで軽量なアーキテクチャを提供する。このアプローチは、スマートビルにおけるリアルタイムの持続可能性モニタリングへのより広範な導入の可能性を秘めた実用的なソリューションを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Existing Environmental, Social, and Governance (ESG) monitoring approaches rely primarily on static reports and dashboard-based interfaces, limiting real-time analysis and interactive exploration of sustainability data in complex built environments. In addition, current digital twin systems often lack integration with IoT-based sensing or depend on cloud-based rendering infrastructures, increasing deployment complexity and restricting accessibility. This study proposes a lightweight Web3D-based digital twin framework for real-time ESG monitoring in smart buildings. The system integrates an independently developed IoT sensor network with a browser-native 3D visualization platform, enabling real-time monitoring of ESG indicators—including electricity consumption—without requiring proprietary software or dedicated rendering hardware. ESG indicators are derived using a rule-based classification aligned with the WELL Building Standard v1. The framework was validated through a 12-month real-world deployment involving 60 IoT sensors. Results demonstrate stable performance, achieving 66 FPS rendering, 78 ms system latency, and 98% sensor data consistency based on cross-sensor agreement. The system also enabled timely detection of environmental anomalies, leading to measurable improvements in air quality and lighting conditions. Unlike prior digital twin systems, the proposed framework delivers a fully browser-native, lightweight architecture that integrates real-time IoT sensing, adaptive Web3D visualization, and structured ESG monitoring within a single deployable system. This approach provides a practical solution with potential for broader deployment in real-time sustainability monitoring for smart buildings.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/electronics15081736first seen 2026-05-15 18:39:15 · last seen 2026-06-30 05:38:31