IoT Agenda
IIoT (Industrial Internet of Things) については多くの議論が行われていますが、IIoT の技術を持続的なビジネス価値に変換するために最も重要なコンピューティング活動の領域は、やや見落とされてきました。そうです、私たちが取り上げたい話題は エッジ コンピューティング についてです。
もちろん、 エッジ（データ収集、データ分析、データ保存のために生産現場やその近くに設置された技術インフラ）上における情報処理は、何十年も前から行われています。組立ラインをスムーズに稼働させる、きれいな水を継続的に供給する、列車を時間通りに走らせるなどのプロセスは、長い間、データセンターへの接続が限られている中で効率的に収集されるエッジ データに依存してきました。しかし、コンピューティングの観点からは、エッジ は、何も活動のない隔絶された場所とみなされることが多いのです。
しかし、最近になって、長期的な（業界にとらわれない）傾向があり、エッジ のコンピューティングインフラへの投資が劇的に増加し、その後、エッジ-収集したデータを最先端のエッジ アプリケーションに利用する傾向が強まったため、すべてが変わりました。これらのトレンドには、ビジネスの成功に対するデータの重要性、より良いビジネス上の意思決定を行うためのデータのリアルタイム分析への要求、より多くの、より高品質なデータを収集するためのあらゆる種類の「モノ」の相互接続の増加などが含まれます。
その結果、アナリストは、企業や政府が所有するIoTデバイスが、2017年の16億台から2020年には56億台に増加し、データ収集と処理のためにエッジ コンピューティング を利用すると予測しています[1] 。また、2019年までに収集されたすべてのIoTデータの40％が、ネットワークの近くまたはエッジ で保存、処理、分析、対処されると予想しています。[2]
本当のメリット、本当のチャンス
これらの傾向は、それらを活用できる組織にとって、大きな利益を得る機会を提供しています。
意思決定と全体的な生産性の向上を目指す製造業のケースを考えてみましょう。ほとんどのメーカーは、すでにエッジ で運用しています。工場のオペレーションは一元化されているかもしれませんが、無人機械や無人ワークステーションで収集したデータは、データセンターやビジネスネットワークに最低限しか接続されていないかもしれません。その結果、機械の性能に関するデータの収集、処理、分析に時間がかかり、問題の特定、診断、迅速な対応が困難になっています。
一方、今日のエッジ コンピューティング インフラストラクチャでは、メーカーは、IoTセンサーから得られる大量のマシンデータの収集を自動化し、それを自社の過去のパフォーマンスや業界全体の標準と比較し、現場で使える分析を導き出すことができるようになりました。このアプローチにより、機械の稼働時間を最大化し、生産プロセスを合理化し、コストを削減するための予知保全が推進されます。
