IIoT 、インダストリー4.0が産業を革新する
IIoT とインダストリー4.0は、これらのテクノロジーイニシアティブがいかに生産性と収益性を高めるかを強調し続け、業界のメディアを席巻しています。 しかし、その後、物語は進化を遂げました。センサーからクラウドへのモデルから、リアルタイム分析に不可欠なコンポーネントとして、また中間データ収集/保存ポイントとして、エッジ コンピューティング を含むモデルへと進化しています。この進化を信じる者として、産業界で実際に何が起こっているのかを直接聞く機会があるのは、いつでも良いことです。シカゴで開催されたInternet of Manufacturing conference (IoM) は、 IIoT 関連のベンダーやエンドユーザーと交流できる良い場となりました。
ここでは、エンドユーザーを2つのグループに分けて考えてみましょう。 IIoTエンドユーザーを、すでに道を進んでいる人と、評価や実施のさまざまな段階にある人に分けて考えてみましょう。メディアで主に取り上げられているプロジェクトは
- 予知保全
- デジタルツイニング
- 機械学習アプリ
- 全社的な統合
それぞれのレバレッジ 組織内の異なる部分のデータを利用して、業務を最適化します。
共通しているのは ここでの共通点は、導入を成功させるためには、OTとITの融合が重要であるということです。 この2つの組織がうまく連携しないと、 プロジェクトを成功させるのは非常に難しいでしょう。 IIoT プロジェクトを成功させることは非常に困難です。それは、データが データは工場内（アプリケーションによっては企業内の他の場所）で取得されます。 そして、OT環境の内外にあるリポジトリに送られます。そこでは そこでは、目的を達成するために様々な形の分析が行われます。
適切なステップを踏む
新しいアプリケーションと 工場外へのデータ転送は、一般的にオートメーション・エンジニアの共通の関心事です。 を引き起こす。それは、既存の制御プロセスの混乱と サイバーセキュリティです。新しいアプリケーションをシームレスに追加するには、仮想化やサイバーセキュリティ層などの 仮想化やサイバーセキュリティ層などの技術を利用して新しいアプリケーションをシームレスに追加する能力は、一般的にIT専門家の領域です。 ITプロフェッショナルの領域です。しかし、エッジ コンピューティング がプラント環境に深く入り込んでいくにつれて しかし、 がプラント環境の奥深くまで入り込み、IT や OT からも離れていくにつれて、コンピューティング・プラットフォームが本質的な意味で コンピューティング・プラットフォームが本質的に仮想化技術をサポートすることがますます重要となっています。 仮想化技術をサポートするコンピューティングプラットフォームがますます重要になります。さらに、自己防衛と保守のしやすさも重要です。 メンテナンスが容易であることです。確実に言えることは、どのような分析手法であっても、データが失われると、その性能は低下するということです。 データが失われると、どのような分析もうまくいかないということです。
IIoT は機械学習や人工知能と密接に関連しています。 機械学習や人工知能の技術と密接に関連しています。 しかし、企業は既存のデータを使って多くのことができることに気づいています。 これらの分野にすぐに投資する必要はありません。既存の制御システムの老朽化によっては 既存の制御システムの年数によっては、資産に追加のセンサーを追加する必要があります。 センサーを追加する必要があります。分析用の（追加の）データを確実に収集できるように、慎重な検討が必要です。 分析に必要なデータをローカルに抽出・保存できるよう、慎重に検討する必要があります。
Internet of Manufacturing Conferenceに参加したある企業は、まさにこの問題に頭を悩ませていました。同社の最新のPLCは、制御ループの実行と同時にデータを抽出・処理するための処理能力が不足していたのです。インフラを少し修正すれば、エッジ コンピューティング のシステムはこの会社の要件に理想的です。
ある状況下では システムのプロセスを単純に相互接続することで利益を得られる場合もあります。これは これは、手作業によるデータの収集と記録を電子システムに置き換えることで システムに置き換えることです。その結果は？
ミスをなくし、比較的シンプルなグラフィカルな相関ツールで、ほぼ瞬時にフィードバックすることができます。 相関関係をグラフィカルに表示することができます。これは、信頼性の高いエッジ コンピューティングが重要な役割を果たすことができる分野の一つです。
解決 主要な懸念事項
製造業のインターネット会議の参加者のほとんどは、評価や計画の段階にある。実現したいことが明確に決まっている場合もあれば、どこから手をつけたらよいかを検討している場合もありました。中には、パイロットプロジェクトを実施し、本格的な展開に取り組んでいる企業もあった。
3つの重要な懸念事項 何人かの人が声をあげていました。
- 工場のレイテンシー フロア
- クラウドの導入
- 大規模なクラウド導入に伴うコスト 大規模なクラウドベースの実装
そして、多くの人が 多くの人が、クラウドを利用することで のプロジェクトにもたらされるメリットを概念的に理解していました。 IIoT のプロジェクトにクラウドを利用することの利点を概念的に理解していましたが、この種の導入を効果的に行うための要件として は効果的ではありません。
- リアルタイムフィードバック リアクティブプロセス制御のための
- 品質調整
- 差し迫った機械 故障予防
コストアップを懸念する人のために コストアップを懸念される方には、LTEモバイル回線やクラウドコンピューティングのコストは大幅に低下しています。 大幅に低下していますが、多くの場合、使用量ベースです。さらに、これらのコストは また、導入規模が大きくなり、より多くのデータが蓄積されると、月ごとに変動したり上昇したりします。 また、導入規模が大きくなり、より多くのデータが蓄積されると、月ごとに変動し、増加します。確かに、クラウドはパイロットプロジェクトには有効です。 確かに、クラウドは試験的なプロジェクトには有効ですが、企業全体の展開には適しているかもしれません。 工場、販売、サプライチェーン、物流など、さまざまな分野のデータを組み合わせることができます。 組み合わせることができます。予知保全など、より純粋な工場レベルのアプリケーションでは、クラウドは必ずしも正解ではありません。 クラウドは必ずしも正しい答えではありません。
エッジ コンピューティングは、IIoT の議論にようやく登場したばかりの新しい概念です。これは、ローカル制御、分析、ストレージ/前処理、クラウドベースIIoT のデータフィルタリングのためのコンピュート機能を配置するための重要な追加オプションを提供するものです。ストラタス ztC Edge は、IIoT のようなアプリケーション、簡素化された設置、遠隔地にあるため の回復力、遠隔管理、自動故障診断、熟練者以外による保守性など、いくつかの興味深い議論を 招くことになりました。
産業界の企業が動き出す
フォーチュン500の大企業 懐の深い大企業は、IIoT の技術に投資しています。これらのプロジェクトは 結果を出していますが、実装には課題がないわけではありません。 課題もあります。産業界では、従来のアプリケーションではなく、アナリティクスを活用する方法を検討する企業が増えています。 分析を活用する方法を模索している企業が増えていますが、それは生産面で役立っていた従来のアプリケーションの 活用する方法を模索する企業が増えています。実現したいことがはっきりしている企業もあれば 実現したいことがはっきりしている企業もあれば、さまざまなテクノロジーが何をしてくれるのかを理解しようとしている企業もあります。ただ、明らかなのは はっきりしているのは、成功を収めるためには、何らかの形でIT/OTの融合と連携が必要だということです。 成功を収めるためには、何らかの形でIT/OTの融合とコラボレーションが必要だということです。
クラウドや機械学習・AI の活用が注目される中 クラウドや機械学習・AI の活用が注目される中、 が重要な役割を担っていることが認識されつつあります。 エッジ コンピューティング エッジ コンピューティング は、1つの生産ライン、複数のライン、あるいは工場全体、それぞれを遠隔地でサポートすることができます。 は遠隔地にあります。エッジ となると、遠隔地のシステムは、ほとんど そのため、シンプルさ、自己保護、リモート管理、容易なメンテナンス、自己修復が求められます。 そのため、シンプルさ、自己防衛、リモート管理、容易なメンテナンス、自己修復が重要な考慮事項となります。
エッジ コンピューティング をもっと詳しく見てみたいですか？エッジ コンピューティング Trend Report では、現在エッジ コンピューティング で起こっている進化と、組織が新たな機会に取り組むためのソリューショ ンをご覧いただけます。
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