IIoTとインダストリー4.0は業界に革命をもたらします
IIoTとインダストリー4.0は引き続き業界メディアを席巻しており、これらの技術イニシアチブがどのように生産性と収益性を向上させるかに引き続き重点が置かれています。しかし、その後、物語は進化してきました。センサーからクラウドモデル、そして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まで。この進化を固く信じている私としては、それが何であるかを直接聞く機会があるのはいつでも良いことです本当に工業企業の内部で起こっています。シカゴでのインターネット・オブ・マニュファクチャリング・カンファレンス (IoM)IIoT関連のベンダーとエンドユーザーの両方と交流する絶好の場であることが判明。
エンドユーザーを2つの異なるグループに分けてみましょう。すでにIIoT 道を歩み始めているユーザーと、評価と実装のさまざまな段階にあるユーザーです。主にメディアで取り上げられているプロジェクトは次のとおりです。
- 予知保全
- デジタル双子
- 機械学習アプリ
- 企業全体の統合
これらはそれぞれ、組織のさまざまな部分からのデータを活用して業務を最適化します。
ここで共通しているのは、導入の成功は OT と IT の融合にかかっているということです。この 2 つの組織がうまく連携しなければ、IIoT プロジェクトを成功させることは非常に困難になります。これは、データがプラント（および一部のアプリケーションでは企業内の別の場所）で調達され、OT環境の内外のリポジトリに送信されるためです。そこでは、目的を達成するためにさまざまな形式の分析が行われます。
適切な措置を講じる
新しい用途や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にとって共通の懸念事項です。これらは既存の制御プロセスとサイバーセキュリティの中断です。仮想化やサイバーセキュリティレイヤーなどのテクノロジーを使用して新しいアプリケーションをシームレスに追加できることは、一般的に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浸透し、ITやOTから遠ざかるにつれて、コンピューティングプラットフォームが仮想化テクノロジーを本質的にサポートすることがますます重要になっています。さらに、自己保護機能があり、メンテナンスも簡単です。確実に言えることは、どのような形式の分析でも、データが失われるとパフォーマンスが低下するということです。
IIoTは機械学習や人工知能テクノロジーと密接に関連していることが多いですが、企業は既存のデータで多くのことができることに気づき始めています。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使用年数によっては、資産に追加のセンサーを追加する必要がある場合があります。分析用の（追加の）データを抽出してローカルに保存できるようにするには、慎重に検討する必要があります。
インターネット・オブ・マニュファクチャリング・カンファレンスに参加したある企業が、まさにこの問題に悩まされていました。最新のPLCでは、制御ループの実行とともにデータを抽出して処理するための処理能力が不足していました。インフラストラクチャに多少の変更を加えると、この会社の要件にはエッジコンピューティングシステムが理想的です。
状況によっては、システムのプロセスを相互接続するだけでメリットが得られる場合もあります。これは、手動のデータ収集と記録を電子システムに置き換えることによって行われます。その結果は？
エラーがなくなり、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が得られます。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1つです。
主な懸案事項の解決
インターネット・オブ・マニュファクチャリング・カンファレンスの参加者のほとんどは、何らかの評価段階または計画段階にありました。達成したいことを明確に理解している場合もあれば、どこから始めればよいかを決定しようとしている場合もあります。パイロットプロジェクトを実施し、本格的な導入に取り組んでいる企業もいくつかありました。
何人かの人々から表明された3つの主な懸念事項は次のとおりです。
- プラントフロアのレイテンシー
- クラウド実装
- クラウドベースの大規模な実装に関連するコスト
クラウドを使用することが IIoT プロジェクトにもたらすメリットを概念的に把握している人は多いものの、このような実装が効果的でなくなる要件は次のとおりです。
- リアクティブなプロセス制御のためのリアルタイムフィードバック
- 品質調整
- 差し迫った機械故障防止
コストの高騰を懸念する人々にとって、LTEモバイル接続と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おり、依然として使用量ベースであることが多いです。さらに、実装の規模が拡大するにつれて、月ごとに変動およびエスカレートし、時間の経過とともにより多くのデータが蓄積されます。確かに、クラウドはパイロットプロジェクトに役立ちますし、プラント、販売、サプライチェーン、ロジスティクス、その他の分野のデータを組み合わせることができる全社的な展開にはおそらく正しい答えでしょう。予知保全など、より純粋なプラントレベルのアプリケーションでは、クラウドが必ずしも正しい答えであるとは限りません。
エッジコンピューティングは新しい概念であり、IIoT 議論に取り入れられたばかりです。クラウドベースのIIoT向けに、ローカル制御、分析、ストレージ/前処理、およびデータフィルタリングのためのコンピューティング機能を配置するための重要な追加オプションを提供します。Stratus ztC Edge では、IIoTのようなアプリケーション、インストールの簡素化、遠隔地による耐障害性、リモート管理、自動故障診断、非熟練者による保守性など、いくつかの興味深い議論が交わされました。
動き出す工業企業
財源の豊富なフォーチュン500の大企業がIIoTテクノロジーに投資しています。これらのプロジェクトは成果を上げていますが、実施には課題がないわけではありません。製造側で役立っていた従来のアプリケーション以外に、アナリティクスを活用する方法を検討している産業企業が増えています。達成したいことを明確に理解している人もいれば、さまざまなテクノロジーで何ができるかを理解しようとしている人もいます。明らかなのは、成功するためには何らかの形の IT/OT コンバージェンスとコラボレーションが必要だということです。
クラウドと機械学習/AI の使用に注目が集まる一方で、エッジコンピューティングが果たすべき重要な役割があるという認識が高まっています。エッジコンピューティングは、それぞれが遠隔地にある単一の生産ライン、複数のライン、またはプラント全体をサポートできます。エッジに関して言えば、リモートシステムはほとんどの場合、ITやOTの手の届かないところにあるため、シンプルさ、自己保護、リモート管理、簡単なメンテナンス、自己修復が重要な考慮事項です。
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