5産業用IoTのトレンドマシンビルダーは2021年に注目すべき

2020年には、IoTが製造業に何ができるかを体験しました。多くの機械メーカーが他に選択肢がなかったため、産業用IoTの採用が勢いを増しました。フライト制限に対処する必要があり、現場で顧客を訪問することを許可されないことが多かったという事実にもかかわらず、IIoTは私たちの仕事を続けることを可能にしました。これらの新しい課題のために、リモートアクセス用の接続ソリューションの実装は世界中で突然急増しました。

私たちは、仕事をより良く、より効率的に続けるのに役立つ多くの新しい方法を学びました。これらの5つの主要な産業用IoTトレンドは、2021年に大きな役割を果たします。

1. IIoT実装の増加
2. ワイヤレス接続の革命
3. リモート操作のためのバーチャルリアリティの採用
4. マシンデータを使用して顧客との関係を改善する
5. 自己トレーニング機械学習

ヒント：昨年の産業用IoTトレンドをチェックして、最新のイノベーションに追いついているかどうかを確認してください。

トレンド1：IIoT実装の増加

COVID-19のパンデミックの影響により、IIoTの自動化と実装を選択する企業の数が新たなレベルに急上昇し、製造の自動化は増加を続けています。機械学習とロボット工学は、自動化を促進する2つのアプリケーションです。機械学習はますます自動化されるため、人間の介入が少なくて済み、ロボット工学による人間の仕事の乗っ取りが増えると、作業現場にいる人が少なくなります。

自動化は、従業員がタスクをより効率的かつ時間節約するだけでなく、人間との接触を可能な限り回避することをサポートします。自動化は、人的エラーを防ぎ、全体的な生産性を向上させるのに役立ちます。その結果、生産設備に必要な人員が減少します。その最終的な結果は、現時点では、感染を拡大できる現場の人々の数を減らすため、IIoTを実装する企業の大きな決定要因です。

トレンド2：ワイヤレス接続の革命

すべてのIIoTアプリケーションがローカルソケットにアクセスできるわけではありません。モバイルアプリケーションには、バッテリーまたは収穫された電力が必要です。これが、輸送中のIIoT機器に接続するために4Gや5GなどのIoTの高度なワイヤレステクノロジーを使用する企業が増えている理由の1つです。 5Gの登場は、IoT接続のニーズに合わせて調整されており、産業用IoT業界の接続に大きな変化をもたらします。 5Gは4Gの最大100倍の速度であり、セキュリティの向上、信頼性と敏捷性の向上、レイテンシの短縮、エッジコンピューティングの可能性をもたらします。

この良い例は、ローカルソケットとAC電源にアクセスできない顧客がいるDCAircoです。彼らは電車や掘削機などのモバイルアプリケーション向けのHVACソリューションのメーカーであり、4Gを介してPLCをIoTプラットフォームに接続します。追加の利点は、4Gによって企業ネットワークが完全に分離され、すべてが安全でアクセス可能になることです。

DCAircoの全文をここで読んでください。

トレンド3：リモート操作のためのバーチャルリアリティの採用

バーチャルリアリティは、トレーニングと試運転の観点から、2021年に産業用アプリケーションの主流になるでしょう。ディスプレイ、カメラ、マイクを組み合わせたデバイスははるかに洗練されており、マシンビルダーはVRを介して顧客やサービスエンジニアと協力することが多くなります。 2020年には、オンサイトに制限がある場合に、IoTが企業の継続的な稼働にどのように役立つかを見てきました。遠隔地で機械を試運転する機能により、企業は必ずしも現場にいる必要はないことに気づきました。

マシンビルダーは、HoloLensのような拡張現実ヘッドセットを介して顧客と協力することができます。顧客はバーチャルリアリティの指示とメンテナンスデータを確認し、ハンズフリーで必要なタスクを実行できます。一方、機械メーカーは顧客が確認した内容のライブストリームを取得します。したがって、多くの機械製造業者は、古い試運転方法に戻りたくないので、リモート試運転は2021年も成長し続けるでしょう。

トレンド4：マシンデータを使用して顧客との関係を改善する

接続されたマシンは、マシンデータの使用と顧客関係の改善のための新しい扉を開きました。大企業だけでなく、中小企業がデータを利用することも興味深いことです。それは主流になりつつあります。接続されたマシンの増加により、重要なマシンデータにアクセスできる企業の数も大幅に増加しました。多くの企業にとって、可能性が何であるかを発見することは大きな課題です。彼らは自分のマシンデータで何ができるのか、そしてなぜそれを使うべきなのか？

データを使用することは、マシンを改善および最適化するためだけでなく、顧客とのより良い長期的な関係を構築するためにも重要です。たとえば、マシンデータを使用して、エラーが発生する前にマシンのメンテナンスを予測して実行することにより、機器の障害を防ぐことができます。このようにして、マシンのダウンタイムを最終的に減らすことができます。あなたは高品質のサービスを提供しており、顧客はそれに感謝するでしょう。

トレンド5：自己トレーニング機械学習

機械学習は人工知能の一分野であり、システムは人がプログラムすることなく、経験から自動的に学習して改善できる必要があります。大量のデータにタグを付けて正規化するための前処理には時間がかかるため、機械学習の実装は非常に難しい場合があります。 2021年には、AIの教師なし学習が登場します。これは、デバイスからのデータが自動的にアルゴリズムに送信されるため、人間の介入が不要になることを意味します。機械学習は通常の使用パターンを検出するため、しばらくすると異常なパターンも監視します。

たとえば、マシンはいくつかのパターンを生成しますが、マシンの一部が故障し始めると、通常のパターンから少しずれた新しいパターンが生成されます。このような状況が発生すると、機械製造業者は通知を受け取るため、メンテナンスが必要であることを認識します。

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