実世界の例を用いた新興インダストリー4.0テクノロジー
インダストリー4.0テクノロジーとは
インダストリー4.0は、第4の産業革命としても知られ、ビジネスをよりスマートで自動化することを目的としています。第3の産業革命は、機械的プロセスとアナログプロセスをデジタルプロセスに切り替えることに焦点を当てていましたが、第4の産業革命は、マシンをより自給自足にし、相互に「対話」し、検討できるようにすることで、デジタルテクノロジーの影響を深めることに焦点を当てています。効率と成長の名の下に、人間が単純にできない方法で大量のデータを収集します。インダストリー4.0テクノロジーは、第二次産業革命における蒸気動力から電気への変化と同様に、ビジネスの運営方法における根本的な変化を表しています。
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インダストリー4.0テクノロジーは製造業にどのような影響を与えていますか？
製造業では、インダストリー4.0が広範囲に影響を及ぼしています。これは、運用効率の活用、需要予測の改善、データサイロの分解、予知保全への取り組み、安全性と仮想トレーニングの強化などに使用されます。インダストリー4.0は、デジタルトランスフォーメーションと呼ばれるより広い概念の一部として、製造から納品まで、詳細な分析、製造現場のデータセンサー、スマートウェアハウス、シミュレートされた変更、および製品と資産の追跡のためのソリューションを提供します。
メーカーにとって、インダストリー4.0テクノロジーは、かつては別々のプロセスであったものの間のギャップを、多くの実用的な洞察とともに、組織全体でより透明で目に見えるビューに埋めるのに役立ちます。
10の実世界のインダストリー4.0テクノロジーと例
以下は、インダストリー4.0によってもたらされたトップのデジタルトランスフォーメーションテクノロジーです。特定のセクションにジャンプするには、それらのいずれかを自由に選択してください：
- ビッグデータと分析
- 自律型ロボット
- シミュレーション/デジタルツイン
- 水平および垂直システム
- インダストリアルIoT（IIoT）
- サイバーセキュリティテクノロジー
- クラウド
- アディティブマニュファクチャリング
- 人工知能
- 拡張現実
1。ビッグデータと分析
ビッグデータはまさにそのように聞こえます—大量のデータです。統計と数値の山は非常に大きいため、人間とチームはそれを手動でふるいにかけるのに何年も費やすことができますが、それでも多くの実際の価値を引き出すことはできません。運転席に機械があると、まったく別の話になります。今日の高度なコンピューティング機能を使用すると、純粋で混じりけのないデータのこれらの巨大なストリームを、製造リーダーの意思決定を促進できる正確で実用的な洞察に変換できます。データソースには、工場の床や照明システムのIoTセンサーから、販売データや、天候や政治情勢などのサプライチェーン関連の要素まで、あらゆるものが含まれます。
ビッグデータは、インダストリー4.0の他のテクノロジーの多くを支えています。使用するデータが多いほど、有効性のレベルは高くなります。
製造業におけるビッグデータと分析の例
これを想像してみてください。ウィスコンシン州のどこかに、工場内のすべてのマシンに接続された小さなセンサー（これから詳しく説明する産業用IoTセンサー）を備えた製造現場があります。そのセンサーは、センサーサイトとクラウド（これについても説明します）の両方で情報を常にログに記録して分析しています。機械の使用量などの情報を含む、この小さなIoTセンサーからのすべてのデータが収集され、機械学習アルゴリズムに送られます。
収集したマシンデータを分析して、品質の欠陥を予測し、ツールの寿命を延ばすことができます。
そのアルゴリズムまたは式は、その機器のメンテナンススケジュールに関する結果を吐き出します。 「この機械のベルトは2〜3週間で破損する可能性があります」と書かれています。そのことを念頭に置いて、メンテナンスは1週間以内の「オフ」時間にスケジュールされ、マシンはすべての稼働時間中、運用効率を維持します。これは「予知保全」と呼ばれ、ビッグデータがなければまったく機能しません。 ビッグデータは、この工場が資産を管理し、コストを削減し、ダウンタイムのリスクを制限するのに役立ちます。
2。自律型ロボット
自律型ロボットは、人間のオペレーターを必要とせずにタスクをインテリジェントに管理できる自給自足のマシンです。複雑な場合でも、メンテナンスを除いてダウンタイムをほとんどまたはまったく必要とせずに、反復的なタスクを迅速かつ正確に実行します。
製造業における自律型ロボットの例
自律型ロボットは、生産ラインで重いものを保持して移動するために製造で使用されます。これは、溶接、組み立て、およびパレタイズによる人的傷害を防ぐのに役立ちます。自律型ロボットは、複数の注文の場合でも、アイテムを選択するための最も効率的なルートをすばやく分析して選択する機能を備えているため、倉庫レベルでの注文の選択にも役立ちます。必ずしも休憩が必要ないため、連続生産にも使用できます。
3。シミュレーション/デジタルツイン
デジタルツインは、SF映画から引き裂かれたもののように聞こえますが、デジタル空間内の現実世界のオブジェクト、コンセプト、または領域のシミュレーションを作成する背後にある非常に本格的なテクノロジーです。これには、施設全体のすべての物理的資産、運用システム、および構造の3D表現を含めることができます。デジタルツインシステムの使用例は非常に幅広いです。
CNCマシンのデジタルツイン、「ステロイド」の3Dモデルの一種。
製造業におけるシミュレーション/デジタルツインの例
製造会社は、産業用IoTセンサーを使用して、仮想空間で製造現場全体を「見る」ことができます。彼らは、すべての資産の場所、その稼働時間、およびメンテナンスのニーズ（まだ発生していないものも含む）を表示できます。実生活で開くのは危険または費用がかかる機械の内部を「見る」ことさえできます。
このデジタルツインと機械学習を使用して、製造リーダーはメンテナンスタスクを予測し、ボトルネックを減らすために機器をより有効に活用する時間を見つけることができます。フロアにあるシミュレートされていないマシンを紹介する前に、安全な距離で従業員をトレーニングし、運用上の変更についてアイデアをテストしてから、お金、時間、エネルギーを費やして実装することができます。
4。水平および垂直システム統合
水平統合と垂直統合は「インダストリー4.0のバックボーン」と呼ばれています。水平および垂直のシステム統合の前提は、接続性と可視性です。これは、単一の組織内または業界パートナーとの組織外のいずれかを意味する可能性があります。機械や企業は常にデータの通信と共有を行っており、分析の機会を深め、透明性を高め、すべての人の効率を高めるのに役立っています。
製造業における水平および垂直システム統合の例
企業内に複数の生産施設がある場合、水平統合により、在庫レベルや遅延などのデータの問題についてシームレスに共有できます。製造における垂直統合には、部門間のサイロを分解して、研究開発から調達、製造から販売まで、組織全体が1つの単位として機能するようにすることが含まれます。誰もがデータを共有し、誰もが利益を得て、誰もが動的に動作します。
5。産業用IoT（IIot）
産業用IoTとは、ビジネス全体でリアルタイムにデータを収集および監視する、場合によってはコンピューティング機能を備えた小さなセンサーの展開を指します。 IoTセンサーは、基本的に照明からHVAC（暖房、換気、空調）、工場の床の機械まで、あらゆるものと組み合わせて展開できます。インダストリアルIoTは、インダストリー4.0の基盤となるテクノロジーです。接続された機器の利点は、組織の多くのレベルでより良い意思決定を行うための洞察を提供するため、非常に大きなものです。
完全に接続された産業用オペレーションは、IoTを含むインダストリー4.0テクノロジーを活用して、パフォーマンスに関するより深い洞察を獲得します。
製造業における産業用IoT（IIoT）の例
予知保全における産業用IoTの役割についてはすでに説明しました。製造におけるIIoTの別の例には、ボトルネックを解消し、生産スループットを大幅に向上させることが含まれます。生産フロアの各マシンに、生産効率、使用状況、稼働時間などを監視するIoTデバイスが接続されている場合、このデータを使用できます。機械学習アルゴリズムと組み合わせて。これにより、どの機械が最も優先度の高いボトルネックであるか、およびそれを修正する方法が決まります。マシンをアップグレードする必要がありますか？日中のより多くのポイントで利用する必要があるだけですか？
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6。サイバーセキュリティテクノロジー
ハッカーやその他の悪意のあるエージェントをシステムから遠ざけるための何らかの保護がなければ、ビジネスのあらゆるレベルに多くのテクノロジーを関与させることはできません。サイバーセキュリティテクノロジーは、デジタルシステムを内部および外部の攻撃ベクトルから保護するものです。最新のサイバーセキュリティには、ブロックチェーンや人工知能などのテクノロジーが含まれ、産業用IoTデバイスなどの新しいテクノロジーを保護できます。
製造業におけるサイバーセキュリティテクノロジーの例
デジタル化されたスマートシステムが導入されているため、十分なサイバーセキュリティを持たない製造業者は、盗まれた知的財産、欠陥のある製品を作成するために妨害工作員によって命令された製造装置、ランサムウェア、個人情報の盗難などの脅威にさらされています。ただし、メーカーは、侵害が発生した場合に備えて計画を作成することでセキュリティの脅威を軽減し、IoTシステムを含むデータと機器を保護するサイバーセキュリティ対策を有効にすることができます。
7。クラウド
クラウドは、インターネット上の多数の接続されたシステムを指すあいまいな用語です。通常、それはあなたのビジネスからオフサイトにあるサーバーを意味します。 「クラウド」は、ローカルマシンではなく、インターネット上のどこかに保存されているソフトウェアやデータに使用できます。
完全なIoTアーキテクチャでは、 メーカーはクラウドとエッジの両方を活用できます 深い処理能力とスケーラビリティを備えた迅速な意思決定を実現します。
製造業におけるクラウドの例
クラウドはメーカーに多くのメリットをもたらします。すでに冗長性が設定されているため、大量のセンサーデータを安全に保持できます。顧客データを安全に保持できます。コンピューティングに使用できます。機械学習を使用したリスクモデリングなどの計算集約型のタスクをクラウドで実行して、高出力の機械のオーバーヘッドコストを削減できます。近年では、ソフトウェアまたは地理的に異なる場所にまたがる真の分散型製造を指す「クラウド製造」にも使用されています。
8。アディティブマニュファクチャリング
アディティブマニュファクチャリングとは、アイテムをレイヤーごとに作成し、新しいマテリアルを差し引くのではなく追加することを意味します。これは、木材の切断や彫刻などのタスクをカバーする古い製造方法（減算製造）と比較されます。
製造業における積層造形の例
3D印刷は、積層造形の一形態です。主流の採用者には、ビッグデータに基づいてデザインが作成された靴を3Dプリントするアディダスが含まれます。
9。人工知能と機械学習
人工知能と機械学習とは、アルゴリズムを利用してデータを処理し、人間の開発者によってプログラムされていない結論に到達する機械を指します。これらのマシンは、ますます正確な予測を生成するためにデータから学習します。
製造業における人工知能の例
人工知能と機械学習は、需要予測と予知保全のための製造業で広く使用されています。 AIはセンサーやその他のソースからの膨大なデータを考慮することができるため、人間が不可能な方法で、不安定で複雑な動的な状況をほぼリアルタイムで予測するのに最適な候補です。 AIは、メーカーの市場の変化を予測および予測するのに適しています。
10。拡張現実
拡張現実には、実際の世界にオーバーレイされた、通常は視覚的な追加の感覚入力が含まれます。一般的な例としては、GoogleGlassやゲームPokémonGoなどがあります。
製造業における拡張現実の例
製造業では、拡張現実を労働者の訓練と保守に同様に使用できます。新入社員は、工場のフロアに入る前に、安全な仮想化環境で危険な可能性のある機械の使用方法を学ぶことができます。 ARは、技術者の視野内で現場ですぐに見えるようにするためのツールチップ、修理マニュアル、およびその他の表記法を提供することにより、メンテナンスタスク中にも有益です。拡張現実により、技術者は内部を見ることができます 危険で複雑な機械を開く前に、彼らは探しているものと始める前に何をすべきかを正確に知っています。
MachineMetrics は、直感的で柔軟な産業用IoTプラットフォームを提供することにより、デジタルファクトリの変革を加速し、あらゆる製造装置からデータを簡単に収集して、強力で実用的なアプリケーションに変換します。
現在、数百の製造業者が世界中の工場のMachineMetricsに数千台の機械を接続して、機械のダウンタイムを削減し、容量を最適化し、製造業務のスループットと収益性を向上させています。
産業技術