IoTソリューション開発の3つの課題

モノのインターネット（IoT）は、多くの企業のビジネス方法を変えています。従来のメーカーは物理的な製品をインターネットベースのバックエンドサービスと統合しており、インターネット企業はセンサーと物理的な資産からのデータを統合することで製品を拡張しています。新しい企業は、物理的な製品とインターネットベースのサービスを組み合わせたIoT製品で市場に参入しています。センサーで生成されたデータと機械学習ソリューションにより、新しいデータ駆動型のビジネスモデルが可能になります。

これらすべてのプレーヤーが恩恵を受けることができるIoTソリューションの簡単な開発を促進するには、次の3つの課題をマスターする必要があります。

1. IoT向けの迅速なアプリケーション開発 ：コスト効率と市場投入までの時間の短縮を必要とするIoTユースケース向けのユーザーインターフェースとアプリケーションを迅速かつ効率的に構築します。
2. 異質性と多様性の管理 ：IoTで、異種の、絶えず進化する多数の資産とデバイスを処理します。
3. カスタマイズ可能なIoTソリューションの構築 ：さまざまなユースケースに合わせて簡単にカスタマイズできるソリューションの作成において、IoTソリューションベンダーをサポートします。

IoTソリューションの開発の課題についてより実践的な洞察を提供するために、2つの本物の例に依存します。最初の使用例はTrack＆Traceです。これは、掘削、締め付け、溶接、測定などに使用される異種の産業用電動工具の大規模なフリートの管理を容易にします。このソリューションは、産業用インターネットコンソーシアムのテストベッドの結果であり、現在Bosch、Tech Mahindra、Ciscoによって開発されました。ワイヤレスツールの接続性と屋内ローカリゼーションを活用して、設備効率（OEE）と生産品質を向上させます。

2番目の例は、鉱業におけるコンベヤーベルトの潜在的な欠陥に対処します。 稼働率の目標を達成するには、コンベヤーベルトが継続的に動作する必要があります。振動を測定するために、いくつかのセンサーが電気モーターとギアボックスシャフトに取り付けられています。この情報は、起こりうる欠陥を予測し、メンテナンスをより適切に管理し、全体的なダウンタイムを削減するために収集されます。機械学習機能を使用して、これらの振動パターンを分析し、偏差（電気モーターの故障など）を定義して、偏差が実際に発生する前にアラームをトリガーできるようにしています。

これらの2つのユースケースは、ほとんどのIoTアプリケーションが通常遭遇する3つの課題を明らかにしています。詳細を見ていきましょう。

課題1：IoT向けの迅速なアプリケーション開発

ほとんどのIoTプロジェクトの進化的性質には、迅速かつ柔軟な方法で開発および変更できるアプリケーションが必要です。これは、初期の探索的フェーズのプロジェクトに特に当てはまります。要件は、後のより成熟したフェーズで変更される可能性があるためです。 2種類のプロジェクトを定義しました：

カスタムアプリケーション開発を伴うプロジェクト： 一部のIoTアプリケーションには、データ量、パフォーマンス、およびアルゴリズムの複雑さに関して非常に高い要件があります。通常、これらのアプリケーションは多数のエンドユーザーをサポートする必要があります。たとえば、システムを使用している何百万もの世帯がいるスマートホームソリューションを考えてみましょう。これらのアプリケーションには、通常は手作業でコーディングされ、高度に最適化された高度なUIがあり、高コストです。

迅速なアプリケーション開発を必要とするプロジェクト（「アプリケーションロングテール」） ：スペクトルの反対側には、複雑度の低い、非常に多くの特殊なアプリケーションがあります。これらは通常、少数のスペシャリストユーザーによって採用されています。プラントの管理チーム。これらのアプリケーション用に高度にカスタマイズおよび最適化されたUIを開発することは、必要なアプリケーションの数が多く、スペシャリストユーザーの数が少ないため、多くの場合、法外な費用がかかります。これらのアプリケーションは、このユースケースの複雑さとアプリケーションの数をマッピングする曲線のロングテールを表すため、「アプリケーションロングテール」と呼ばれることもあります。

出典：Bosch.IO図2：IoTアプリケーションのロングテール

課題2：異質性と多様性の管理

多くの製品ベンダーは、デバイス接続とクラウドベースのアプリケーションを活用して、予知保全や使用量ベースの課金などの新しいサービスを提供したいと考えています。ただし、IoTでの製品ポートフォリオの異質性の管理に関しては問題に直面しています。高レベルの不均一性の理由には、製品カテゴリの数の増加、製品バージョンの数の増加、および個々の製品の絶え間ない進化が含まれます。図3は、Track＆Traceのユースケースで解決する必要のあるデバイスの不均一性の概要を示しています。

出典：Bosch.IO図3：IoTにおける異質性の3つの側面

同じ問題が、コンベヤーベルトのユースケースの振動センサーにも当てはまります。これらのセンサーにはさまざまな種類（誘導性、圧電性、磁気性など）があり、それぞれに異なる機能セットとさまざまなレベルの精度とパフォーマンスがあります。

課題3：カスタマイズ可能なIoTソリューションの構築

IoTソリューションとアプリケーションは個々のIoTプロジェクトにルーツがありますが、これらのソリューションは時間の経過とともにますます事前にパッケージ化または標準化されるようになります。 IoTソリューションベンダーは、ERP（エンタープライズリソースプランニング）、CRM（顧客関係管理）、PLM（製品ライフサイクル管理）、およびその他のパッケージ化されたアプリケーションで見たように、標準のIoTソリューションの開発と複数の顧客および市場への販売を開始しました。したがって、エンドユーザーが特定のニーズに合わせてソリューションを簡単にカスタマイズできることが非常に重要です。

自動車や航空機の製造など、さまざまな業界の顧客が使用するように設計されたTrack＆Traceソリューションを詳しく見てみましょう。基本的な機能の恩恵を受けることに加えて、ほとんどの顧客はコアのTrack＆Traceソリューションを拡張したいと考えています。たとえば、彼らはそれを彼ら自身のプロセスやシステムと統合したいと思っています。経験によれば、Track＆Traceの顧客には、次のような分野で個別の要件があります。

• さまざまな電動工具： 箱から出してサポートされるツールに加えて、顧客は通常、統合する必要のある他のツールを持っています。これには、新しいインターフェースを追加し、既存のインターフェースと同様にそれらをカスタマイズする必要があります。
• 特定の製造プロセス： 一般に、顧客ごとにプロセス統合の要件が異なります。たとえば、締め付けステップ中に発生する問題を処理する方法。

エンドカスタマー（自動車会社など）の観点から、問題は、そのようなカスタマイズをどのように最適に実現するかです。

• COTS を購入した場合 （市販の）ソリューションでは、標準機能に固執していれば、費用対効果の高いTrack＆Traceソリューションと高い実装速度が得られる可能性があります。ただし、カスタマイズを開始するとすぐに、ソリューションは非常にコストがかかり、複雑になる可能性があります。
• 一方、お客様がTrack＆Traceのソリューションをゼロから開発することを決定した場合 、最終結果が要件の100％を満たすソリューションであっても、必要な初期コストと時間は非常に高くなります。

出典：Bosch.IO図4：さまざまなタイプのIoTソリューションのトレードオフ

今日のIoTテクノロジースタックが手元にあるので、これはもはやここで行う必要のある白黒の決定ではありません。 私の意見では、ここでの最善の選択肢は、これら2つの選択肢の間の妥協点と、前に示した2つのユースケースのように柔軟なプラットフォームに基づくIoTソリューションを構築することです。

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