AIの世界から：エッジデータを活用するために多くのエネルギーが必要な理由

AI Worldでのファイアサイドチャットでは、エッジからデータを抽出する際に発生する問題について話し合いました。

メーカーがさまざまな生産システムをクラックして開き、内部に閉じ込められたデータを活用し始める準備ができていると仮定することは許されるかもしれません。現実はもっと複雑になる可能性があります。

エッジからデータを抽出する際に発生した問題は、Continental AutomotiveSystemsのエンジニアリングプロジェクトマネージャーであるJosephEtrisと、Zededa、Incの地域営業ディレクターであるJohnAuldが参加した暖炉のそばでのチャットで調査されました。ボストンでの最近のAIWorldカンファレンスの様子。

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ContinentalのEtrisのユニットは、自動車セクター向けの触媒コンバーターを製造しています。これはエネルギーを大量に消費する作業です。 2018年、Etrisと彼のチームは、1990年代に最初に設置されたSiemensプログラマブルロジックコントローラー（PLC）の範囲全体で、電力使用量と関連する排出量をキャプチャ、分析、および軽減することに着手しました。エトリス氏によると、課題は、PLCからSCADAデータを抽出して、新しい電気センサーから発せられるデータと統合することでした。

多くのベンダーは、古い産業用システムは完璧なIoTの世界でデータを簡単に放棄できると主張していますが、これは事実とはほど遠い、とEtris氏は述べています。従来の本番システムは、オープンになるように設計されていないことが多く、ネットワークに対応していないことがよくあります。

当時シーメンスを代表していたAuldは、コンチネンタルチームと協力して、PLCデータを抽出し、リアルタイムのキャリブレーションを提供しました。さらに、データはアマゾンウェブサービスのクラウドリポジトリに10分ごとにアップロードされます。

Continentalが直面した課題は、製造業全体で直面している問題の兆候であると、Auld氏は説明します。 「多くの企業のサイロには、多くのダークデータが存在します。」これは技術的な課題を提示するだけでなく、組織的な課題ももたらします。複数のチームがAIoverIoTの取り組みに参加する必要があるからです。

AIとIoTの時代におけるデータストレージの管理は、パネリストによって議論されたもう1つの分野でした。多くの組織は、コントローラーやセンサーのさまざまなアレイからシステムにストリーミングされるデータの量の増加に苦労し、多くの場合、データレイクにデータを保管することになります。

オールド氏によると、製造業者は、すべての世代の生産システムからデータを抽出して読み取ることができる共通のインターフェース層を確立する必要があります。さらに、さまざまなシステムからのデータは異なる意味としきい値を持つ可能性があるため、一貫性を確保する必要があります。多くのメーカーにとっての課題は、それぞれが独自のイニシアチブと基準を持つ多くの別々の工場を持っている可能性があることです。