エッジ分析によるインダストリー4.0のアップグレード

マーケットインサイトプロバイダーからの調査 IoT Analytics インテリジェントツールを統合することでエッジコンピューティングシステムを「スマート」にすることが、テクノロジーの継続的な成長の重要な推進力であることを明らかにしました。

エッジ分析は、インテリジェントエッジソリューションの主要なイネーブラーであり、低遅延で大量のデータアクションを可能にすることで、ユースケースの範囲を広げます。ここでは、ローコードストリーミング分析プラットフォーム Crosser の共同創設者兼CMOであるJohanJonzonが 、インダストリー4.0におけるエッジ分析の重要な役割について説明しています。

産業自動化プロバイダー横河が実施した2020年の調査 回答者の48％がデジタル化戦略の主要な焦点として生産性を評価し、40％が運用効率を主な目的と見なしていることを明らかにしました。

エッジコンピューティングは、この加速を促進する上で重要な役割を果たしますが、エッジをインテリジェントにすることは、その価値を維持するために不可欠です。エッジ分析は、エッジから直接IIoTデバイスから収集されたデータを収集、分析、および処理するプロセスであり、メーカーが効率を向上させ、イノベーションをより迅速に実現できるようにします。しかし、どうやって？

マシンデータへのアクセス

ビッグデータはインダストリー4.0の基礎を築きましたが、正しい方法でビッグデータにアクセスすることは、メーカーに挑戦し続けています。工場のフロアには非常に多くの異なるマシンがあり、それらはすべて貴重な洞察を提供する可能性のあるデータを収集します。関連するデータを正しい形式で取得することは、エッジ機能を最大限に活用しようとしているメーカーにとっての最初のハードルです。

ただし、エッジ分析が制御するのはデータの量だけではありません。また、マシンの互換性と比較のために、さまざまなデータセットを共通の形式に変換することにより、データを調和させるためにも使用されます。工場のフロアには、さまざまな方法でデータを収集する複数世代の機器が保管されています。

この膨大な量のデータをエッジで処理することで、クラウドシステムを圧倒することを防ぎ、関連するコストを大幅に削減します。高価なクラウドエントリサービスを回避することで、関連データを処理してクラウドに保存するだけで、コストを最大99％削減できます。

産業プロセスの合理化

データアクセスの問題を克服することは、メーカーにとってエッジ分析の最初の利点ですが、収集されたデータを最大限に活用する方法を確立することは、パズルの次のピースです。 Forrester が実施した調査 収集されたすべてのデータの60〜73％が分析に使用されていないと推定されています。ただし、リアルタイムでデータを活用することで、マシンのパフォーマンスを向上させ、運用効率を向上させることができます。

エッジでデータを分析することで、データが生成されているときにデータを評価し、マシンに応答してパフォーマンスを向上させる機会をメーカーに提供します。たとえば、工場フロアの次のマシンから収集されたデータに応じて、マシンの実行速度をすぐに変更できます。

クラウドではなくエッジでこれを行うことを選択すると、このアプリケーションが可能になります。データをローカルに保つことで、さまざまなソースからのデータを使用してさまざまなプロトコルで実行されるさまざまな世代の機器間での貴重なマシンツーマシン（M2M）通信が容易になり、製造プロセスが合理化されます。

ビジネス管理の改善

工場フロアの効率は、生産が遅くなったり、機器が故障したりすると、すべての事業運営に影響を及ぼし、サプライチェーン全体に大きな混乱をもたらす可能性があります。エッジ分析がデータをクラウドに送信せずにマシンとプロセスを接続できるように、データをエンタープライズリソースプランニング（ERP）システムに統合することもできます。

ERPシステムは、企業の財務、サプライチェーン、運用、製造、および人材育成の活動をすべて1か所で管理するビジネスプロセス管理ソフトウェアです。

ERPシステムは、情報を使用して「イベント」に応答することでビジネス機能をリアルタイムで接続するイベント駆動型アーキテクチャ（EDA）にますます移行しています。最新のイベント駆動型エッジ分析ソフトウェアは、工場フロアとERPシステム間の接続レイヤーとして使用でき、関連データを他のビジネス機能にリアルタイムで送信するために使用できます。

このようにして、工場のフロアから直接収集されたデータを複数の事業領域で使用して、品質管理を改善し、製品需要の増加に対応し、予期しない機器のダウンタイムによる中断を回避できます。

エッジ分析は、スマートエッジインフラストラクチャを最大限に活用するための重要なテクノロジーです。エッジ分析により、機械、プロセス、その他のビジネス領域間のリアルタイム通信を促進してより効率的な生産出力を実現することで、製造業者は、工場フロアだけでなく、会社全体の業務全体で効率を高めるための機械データの可能性を最大化できます。

著者は、ローコードストリーミング分析プラットフォームCrosserの共同創設者兼CMOであるJohanJonzonです。