産業用IoTの開発の見通し

今日、事業開発を成功させるには、企業は信頼できる情報に基づいて適切なタイミングで適切な決定を下す必要があります。意思決定は、機械学習やビッグデータ、自動化テクノロジーなどのIIoT機能を使用して、「システム内のシステム」を作成することで支援されます。

これらのツールはすべて、データを正確かつ一貫して割り当て、受信、分析、転送して、サプライチェーン全体の効率、信頼性の高い管理、品質管理を向上させることができます。

同時に、産業用モノのインターネットでは、高性能コンピューティング、インテリジェントセンサー、モバイルアプリケーション、クラウドプラットフォーム、エンタープライズデジタル化などの既存のテクノロジーが使用され、データをで使用される知識に変換することができます。練習します。

このアプローチは、いくつかの重要な要素に基づいています：

• 合理的かつ安全な協力
• 予測分析
• データ管理とオンサイト管理
• インテリジェントでプラグインのアセットとデバイス

効果的なIIoT戦略は、クラウドストレージ、高レベルの分析の使用、およびリモートワークのためのサードパーティの専門家の誘致において、多数の異種システムからのデータを統合することに基づいています。同時に、予測分析によって行われた決定により、ワークフローを変換することができます。問題の発生後に実行される手動開始を、危険な状況の自動警告に置き換えます。

このようなアプローチは、ダウンタイムを回避し、労働生産性と生産の安全性を向上させるのに役立ちます。また、最も離れた場所や下請け業者やサプライヤーの企業でも生産現場で何が起こっているかを監視し、転送を制御する機会を提供します。世界中のどこにでもある商品の。

効果的なIIoT実装スキームの開発

IIoTの効果的な実装と使用を最大化するには、ユーザーはその実装のいくつかの機能を考慮する必要があります。まず、データの集中化が実行され、この情報のサンプリングと処理のためのアプリケーションの統合が行われます。

この場合、アプリケーションは管理システム自体ではなくクラウドに配置できるため、企業内でのサービスの要件がなくなり、複数の本番サイトや別の業界からの追加データにアクセスできます。

アプリケーションIIoTに対して、高度なプロセス制御（APC）システム、条件ベースの監視（CBM）、企業の履歴データの保存、モバイルソリューションと計画などのアプリケーションを含む、クラウドテクノロジーを使用してその有効性を高めます。

ワークフローにIIoTを実装する場合、産業企業は、たとえばオープン統合および通信テクノロジーを使用して、さまざまなソースからのデータを統合します。 、OPC Unified Architecture（UA）- OPC Foundation によって開発された統合アーキテクチャ 業界コンソーシアム。

これにより、既存の通信プロトコルがサポートされ、すでにインストールされている機器がIIoTアーキテクチャに安全に統合されます。そうすれば、企業は個々の業界から企業全体にデータを転送し、インテリジェントな分析を適用して意味のある情報を抽出できるようになります。

また、受信データを処理する場合、企業は特定の分野の知識と外部の専門家から受け取った情報の両方を適用することが重要です。

より深いデータセットにより、企業はクラウドでより高度な分析モデルを開発して使用できるようになります。詳細については、これらの分析モデルをエッジデバイスに展開し、必要に応じてデータをスケーリングできるようになります。

展開は、運用の一環として、個々の生産拠点と企業全体の両方の多様なニーズを満たすための新しい機会を提供します。さらに、監視と分析では、より幅広い専門家のサービスを利用することが可能です。

このブログの作成者は、JeraSoftのCOOであるSurenArustamyanです。