クラウドコンピューティングのメーカーガイド
更新日：2021年1月21日
製造業におけるクラウドコンピューティングに関するこの詳細な記事で取り上げる内容は次のとおりです。
- クラウドコンピューティングとは何ですか？
- クラウドコンピューティングプラットフォームとは何ですか？
製造業におけるクラウドコンピューティングの概要
クラウドコンピューティングは、製造業者やOEMが意思決定を導くためにデータにますます依存するようになるにつれて、製造業における存在感を深めています。データ収集自体は、工場フロアの異常よりも期待されています。 IoTに接続された産業機械、オペレーターインターフェイス、サプライヤーデータ、需要予測、およびその他の多数のデータストリームの間で、多くの企業は、利用方法を知っているよりも多くのデータで溢れています。クラス最高の企業でさえ、意思決定のためのデータ使用量は平均で約50％であり、遅れは30％にすぎません。
収集されたデータを利用する上での主な制限要因は、そのような膨大なデータの範囲を分析して意味を引き出すために必要な力です。データ収集デバイスをインストールした可能性のある多くの企業は、社内のデータサイエンティストと社内のマシンで分析の旅を始めましたが、すぐに圧倒されました。ハードウェア上でのデータストレージ、データバックアップ、オフサイトバックアップ、データセキュリティにより、機械学習技術を効果的かつ迅速に使用して、最も詳細で正確な洞察を導き出します。これらは、時間と費用の両方ですぐに加算されます。
クラウドが優れているのはそのためです。クラウドは、社内ストレージの数分の1のコストで、実質的に無制限のデータストレージを提供します。 （現在は侵食されている）一般的な信念にもかかわらず、評判の良いクラウドプロバイダーに残されたデータは、社内サーバーよりも安全です。社内のデータストレージの使用を検討しているほとんどのビジネスのように追加や追加ではなく、ビジネスモデル全体の主要な要素であるため、クラウドプラットフォームは、実現されるものよりも高度なストレージとより強力な保護を備えている傾向があります。ほとんどの企業がオンサイトで。クラウドプロバイダーは、一定レベルのセキュリティを維持し、既知のセキュリティリスクが進化しても常に通知を受けることに同意します。多くのプロバイダーは、データ侵害の可能性に対してビジネスに保険をかけることができます。物理的な安全性の観点から、クラウドプロバイダーはより高い冗長性を維持する傾向があるため（火災、洪水、またはその他の自然災害や人為的災害の場合に別の施設でのオフサイトコピーを含む）、データ損失のリスクが大幅に減少します。
コンピューティング能力に関しては、クラウドを使用してハードウェアリソースを共有することで、企業は社内のマシンよりも1ドルあたりのコンピューティング能力を飛躍的に高めることができます。メーカーは、インターネットを介して他の人とリソースを共有することにより、非常に高価なハードウェアにアクセスできます。これにより、ハードウェアの速度が遅いために意思決定を妨げることなく、大量のデータに対して詳細な分析と複雑な機械学習手法の使用が可能になります。クラウドコンピューティングは、社内の機器を購入（および保守）するのに比べて、一般的に1ドルの費用がかかり、稼働時間と使いやすさが大幅に向上します。
この記事の後半で詳しく説明するすべての利点について、答えるべき重要な質問が1つ残っています。それは、クラウドとは何ですか。漠然とした概念を持っているかもしれないが、それが綴られているのを見たことがない多くの人々の心の周りには、まだ疑問が投げかけられています。特に製造業の文脈において、クラウドが何を意味するのかを正確に定義しましょう。
クラウドコンピューティングとは何ですか？
クラウドコンピューティングは、コンピューターリソースを積極的に管理することなく、オンデマンドでコンピューターリソースにアクセスする方法です。アクセスは通常インターネット経由で行われます。クラウドコンピューティングで利用できるリソースの種類には、コンピューティング能力とデータストレージが含まれます。これは、ほぼ無制限のハードドライブ、GPU、CPUを備えているようなものです。これらはすべて、ローカルマシンよりも優れたセキュリティと稼働時間で、ほぼどこからでもアクセスできる低価格で、手入れが行き届いており、最新の状態になっています。ビジネスの規模に応じて、追加のITスタッフを雇ったり、機器を購入したり、インフラストラクチャを変更したりします。
簡単に言えば、クラウドコンピューティングとは、リーズナブルなコストで最高級のコンピューターリソースにアクセスできるようにすることです。クラウドプロバイダーは、より多くの人々に効果的にサービスを提供できるため、ハイテク製品のROIが向上するため、このビジネスモデルは機能します。基本的に、誰もが勝ちます。
クラウドコンピューティングは、エッジコンピューティングと一緒にうまく機能します。クラウドコンピューティングは、高頻度のデータを取得してその長期保存を収集できます。これは、現場で実際に実行できるよりもはるかに多くのことです。次に、エッジコンピューティングのシナリオではリソースを大量に消費するこのデータの詳細な分析が可能になります。テクノロジーの組み合わせにより、データ主導のリアルタイムの意思決定と、長期的な戦略的分析および意思決定が可能になります。
エッジコンピューティングを理解するには、IoTソリューションを一般的に3つのコンポーネントで構成されていると考えると役立ちます。
- 物事 センサーデータを生成するIoTデバイスのように。
- 洞察 このデータから抽出します。
- アクション これらの洞察に基づいて実行し、ある種の価値を提供します。
クラウドコンピューティングを使用すると、洞察とアクションのコンポーネントを製造施設内から別の場所にあるより強力なハードウェアに移動します。通常はインターネットを介して、場合によっては衛星や別の伝送方法を介して移動します。つまり、データを保存または分析するために送信して、後日、データから得られた洞察に基づいて行動することができます。
クラウドコンピューティングプラットフォームとは何ですか？
クラウドコンピューティングプラットフォームは、クラウドコンピューティングサービスを提供するためのソリューションです。利用可能な最もよく知られているクラウドプラットフォームの1つは、Amazon Web Services（AWS）です。
クラウドコンピューティングプラットフォームは、オンサイト機器を使用して実行するには、集中的、時間のかかる、または（一部のシナリオでは）敏感なワークロードを処理します。エッジコンピューティングのシナリオでは、高頻度のマシンデータをエッジコンピューティングデバイスで分析して、セキュリティハザードが検出されたマシンの電源を切るなど、すぐに対応できるリアルタイムの洞察を導き出すことができます。クラウドコンピューティングは、フルストリームを処理できます。エッジシステムにとって負担が大きすぎるデータの量。ストレージとより深い洞察を可能にし、それを製造システムに戻すことができます。多くの場合、エッジデバイスから生成された応答を促進します。
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製造業におけるクラウドコンピューティングのメリットとユースケース
多くの人が、クラウドを介して提供される手頃な価格のデータストレージソリューションを知っています。ご存じないかもしれませんが、クラウドプラットフォームがメーカーとOEMの両方にもたらす柔軟性、信頼できる唯一の情報源、カスタマイズ、高度な分析上のメリットです。
OEMから始めて、工場のフロアの過酷な環境に耐えることができる最適化された機器またはIIoTハードウェアを構築するための旅はデータ収集から始まります。この場合のデータ収集プロセスは、特定の環境でのマシンのパフォーマンスに焦点を当てています。インダストリアルクラウドは、スペースを使い果たすことなく、企業がこれまでに販売したすべてのIoT対応機器からマシンデータを収集するためのプラットフォームを提供します。
クラウドは、これらのビッグデータセットを集約し、それらを分析するための高度なアルゴリズムを開発するためのプラットフォームとして機能します。 OEMとして、インサイトを使用してリモートサービスプランを作成するか、エンドユーザーが機器の使用を最適化するのを支援するサービスとしてのデータパッケージを使用するかを選択できます。繰り返しになりますが、コストは全体像に忍び寄ります。
スペースが不足することのないクラウドソリューションに関連するコストは、個々のオンプレミスストレージ施設を運用するためのコストよりも大幅に低くなります。高性能のオンプレミスストレージシステムの購入には、システムを維持するための経常費用を除いて、100,000ドルかかる可能性があります。一方、クラウドサブスクリプションプランのコストは何倍も低く、アップグレードやさらなる拡張によるオーバーヘッドコストはありません。
製造用に構築されたクラウドプラットフォームは、すべてのOEMに両方の長所をもたらします。これには、無限のストレージスペースと、データを集約するための高性能プラットフォーム、リモートマシンの監視、および企業が必要とする可能性のあるすべてのIIoTコンピューティング要件が含まれます。
メーカーの観点から、クラウドは、生産履歴を追跡し、操作をリモートで可視化し、機械の故障が発生する前に検出する高度なアルゴリズムを構築するための無制限のデータストレージを提供します。
上記のメリットに加えて、メーカーには以下のメリットもあります。
柔軟性
製造活動は、顧客の需要に応じて変動します。これらの変動は、最適なデータ収集、分析、および運用を保証するために、柔軟なストレージおよびコンピューティングシステムが必要であることを意味します。クラウドプラットフォームは、製造現場に生産能力を追加するときに、このリソースの柔軟性を提供します。また、デジタル化する予定の複数の施設を一元的に保管する場所も提供します。
データセキュリティ
デジタル化は、ダウンタイムやデータの盗難につながる可能性のあるサイバーセキュリティの脅威をもたらします。適切に構築されたクラウドプラットフォームは、エンタープライズグレードのセキュリティ管理システムの使用を統合して、データを保護し、セキュリティの脅威を軽減します。
バックアップとリカバリ
データ収集および管理システムはほぼ間違いありませんが、完全ではありません。したがって、データ損失につながるエラーやインシデントが発生した場合は、バックアップとリカバリのソリューションを導入することが重要です。適切なクラウドプラットフォームを使用すると、マシンデータは安全に保たれ、完全なデータ損失に対してバックアップされます。
自動アップグレード
クラウドコンピューティングの機能の1つは、パッケージの一部として提供されるアップグレードと新機能です。これには、新しいアプリケーション、セキュリティ証明書、通信プロトコルが含まれ、追加費用なしでテクノロジーのアップグレードごとに追加されます。
強化されたカスタマーサポート
多くのクラウドサービスプロバイダーが言及していないのは、新しいテクノロジーの使用に伴う学習曲線です。すぐに始めてインダストリアルクラウドのメリットを享受するには、カスタマーサポートが必要になる場合があります。必要なテクノロジーを備えているだけでなく、クラウドコンピューティング戦略の実装を成功させるのに役立つベンダーを探してください。
クラウド、エッジ、またはその両方？
製造業におけるクラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの違いに関する完全な記事があるので、これは短くしておきます。
クラウドとエッジは2つの異なるテクノロジーですが、それらのオフセットの強みのために、それらはしばしばタンデムで使用されます。関係の中心にあるのは、エッジコンピューティングが時間に敏感なデータを処理して処理するのに対し、クラウドコンピューティングは、タイムリーに処理する必要のない一元化された場所にデータを集約することです。
完全なIIoTインフラストラクチャでは、メーカーは、リアルタイムのデータ収集、予測分析、自律的な意思決定にエッジを使用し、集合体データ分析、ベンチマーク、傾向分析にクラウドを使用できます。
これらのメリットとデメリットは続きます：
製造業における接続環境の変化
インダストリアルIoTのポイントは、大量のマシンデータに高度な分析を適用することです。これらはすべて、計画外のダウンタイムを削減し、マシンメンテナンスの全体的なコストを削減し、機械学習機能を活用して継続的な改善イニシアチブを推進することを目的としています。クラウドは、この種の大規模なデータの取得、転送、分析を可能にするのに役立ちました。
エッジコンピューティングと分析は、マシンとデータ処理自体の間の物理的な距離を縮めることにより、データ主導の意思決定を新しいレベルの速度とリアルタイムの精度に導きますが、クラウドコンピューティングは、長期的なストレージと深い分析。多くのソースからデータを取得している企業にとって、クラウドは次のことに役立ちます。
- 長期的な戦略分析のために、マシン間または施設間でさえデータを一元化します
- 情報はリモートで簡単にアクセスできるため、また複数のユーザーが同時にアクセスできるため、幅広い企業やユーザーが分析を利用できます。
- AIやMLで時々見られるような高度な分析技術や、完全にスケーラブルなストレージを使用して、より迅速な意思決定を行うためのコンピューターリソースの可用性
- プライバシーの侵害と物理的保護の両方の観点からのデータセキュリティ。これにより、データ収集への投資は、損失や評判の低下のリスクを抑えながら前向きな行動を促進します。
これらすべての現実は、クラウドコンピューティングによって処理される場合、メーカーがコストを削減し、効率を高めることを可能にします。クラウドコンピューティングは、大規模な生産が経験するのと同じ価値を持つ小規模な製造を可能にします。クラウドコンピューティングを使用すると、コンピューティングデバイスの社内保守や管理を必要とせずに、これらすべてを利用できます。
洞察に到達する必要がある場合、クラウドはメーカーが注目すべきソリューションです。 AIと機械学習アルゴリズムを適用して問題を視覚化、診断、予測することは、手頃な価格のスケーラブルなコンピューティングリソースを利用してより簡単に達成できる目標です。予測的洞察により、チームはデータとともに進化できる長期的な戦略を作成できるだけでなく、データが別のソリューションを指し始めたときに迅速にピボットすることができます。履歴データの大規模なライブラリを長期間保存することで、予期しない分析の機会が発生したときに、チームが重要なデータソースを見逃すことを心配する必要がなくなります。
クラウドコンピューティングの可能性のおかげで、特にエッジコンピューティングと組み合わせると、工業生産は革命の危機に瀕しています。新世代のスマートIoTエッジデバイスと組み合わせることで、クラウドコンピューティングアプリケーションは、今後数十年で製造業を完全に変革し、コストを抑えながら効率と生産性を向上させます。
産業技術