第4次産業革命

3つの基本的な産業革命がありました。 1つ目は蒸気機関、2つ目は大量生産を推進する組立ライン、3つ目はコンピューターの速度でした。今日、インダストリー4.0と呼ばれる第4の革命が起こっています。インダストリー4.0は、IoT（モノのインターネット）とIoS（システムのインターネット）を使用して、機械学習と人工知能を使用して製造を改善します。この革命には、新しいテクノロジーだけでなく、それを効率的かつ責任を持って活用する方法を学ぶ必要があります。おそらくクラウス・シュワブはそれを最もよく言いました。「テクノロジーが私たちの生活にどのように影響し、経済的、社会的、文化的、そして人間的な環境を再形成しているかについて、包括的でグローバルに共有されたビューを開発する必要があります。これほど大きな約束や危険が伴う時代はありませんでした。」

2025年までのIoTの潜在的な経済効果（兆単位）

出典：マッキンゼーグローバルインスティテュート分析

モノのインターネットは、2025年までに9兆から11.1兆の経済効果をもたらすでしょう。価値の3分の2は、B2Bによって生み出されます。 IoTの未来で最も急成長している市場は、インダストリー4.0です。この革命に影響を与えるいくつかのテクノロジーは次のとおりです…

5Gネットワ​​ーク

5Gを紹介するときに人々が最初に尋ねる質問の1つは、実際の速度です。速度の範囲は、10Gbpsまたは最大20Gbpsです。比較すると、4Gはわずか1Gbpsです。 20 Gbpsの速度を説明するために、ユーザーは約34秒で600 MBのビデオをダウンロードできますが、4Gでは2.3分かかります。 5Gは、セルラーとWiFi間のシームレスなオープンローミング機能を備えています。ユーザーは、再認証なしで屋外と屋内の接続を維持できますか？ 5Gは、MIMO（複数入力、複数出力）を可能にします。これは、1つのデバイスに、データを受信および転送できる複数の送信機を搭載できることを意味します。現在、5G非スタンドアロンは既存の4Gインフラストラクチャ上に構築されています。ただし、5Gスタンドアロンは2022年までに一般的に利用可能になるはずです。5Gは私たちの世界を変革しようとしています。 5Gは速度を上げて遅延を減らすだけでなく、4Gでは不可能だったイノベーションを生み出します。速度が速いほど、ビジネスIoTデバイスはより迅速に接続できます。

人工知能

メーカーは、毎年2エクサバイトの運用データを収集しています。この情報は、モーター、コンベヤーシステム、および5軸マシンに組み込まれているセンサーから取得されます。これが、機械学習が非常に重要である理由です。生データを有用な情報に変換する必要があります。ビジネスインテリジェンスIoTは、人工知能を使用してこのデータを変換します。たとえば、リアルタイムの位置データを分析して、計画、予測、および実用的な情報を提供します。 AIの最初のステップは、製品の品質検査や需要計画などの重要なユースケースを見つけることでしたが、今日ではそれだけでは不十分です。 AIを使用すると、スマートマシンは予知保全で自分たちの面倒を見ることができます。問題が発生する前に、マシンが自身の問題を修正できることを意味します。現在、AIプロトタイプはライブエンジニアリング環境に配置されています。 「リアルタイムのライブデータを収集する」これらのプロトタイプは、少なくともスタンドアロンAIシステムのスループットが正常に証明されるまで、新しいアイデアをテストするために現在の製造システムと統合されています。 AIの最大の課題の1つは、データガバナンスとAI /データ人材の強固な基盤です。重要なユースケースは急速に変化し続けるため、重要なユースケースを迅速に定義して対応できるフレームワークを設定することが重要です。

ロボット工学

好むと好まざるとにかかわらず、ロボット工学は人間の能力を超えるレベルの品質、精度、生産性を実現できます（危険な環境でも）実際、暗い工場（製造プロセスが完全に自動的に処理される）はすでに製造業。それは人間の必要性が完全になくなるという意味ではありません。コラボレーティブロボティクス（またはコボット）は製造業の代替手段になり始めており、中小企業にとって大きな混乱を招くと予想されています。コボットの市場価値は、2025年までに97億に達すると予想されています。このタイプのロボット工学により、機械と人間が連携できるようになります。コボットはIIoTの反対のように聞こえるかもしれませんが、実際には大きな前進です。特にステージ6のコボットは、人間とロボットの緊密な相互作用を伴うだけでなく、ロボットはモバイルプラットフォーム上にあり、製造工場のどこにでも移動できます。モバイルアセットでは、アセットトラッキングが必要になります。

エッジコンピューティング

クラウドコンピューティングには、SaaS、PaaS、IaaSの3つの基本的なサービスモデルがあります。ただし、製造業の将来への適用は、リアルタイムまたはリアルタイムに近い情報です。前述のように、メーカーは毎年2エクサバイトのデータを収集しています。そして、そのデータを迅速な証拠に基づく意思決定に使用できる情報に変換するには、強力なクラウドコンピューティングが必要になります。データを情報に変換する際の課題は、処理能力です。ここで、エッジコンピューティングが役立ちます。クラウドを回避することでレイテンシーを削減し、分散型コンピューティングインフラストラクチャを介してエッジネットワークをデバイスに近づけます。エッジコンピューティングは、センサーが地域の天気やデバイスの場所をリアルタイムで知る方法です。 Gartnerによると、「従来のデータセンターは2025年までに機能しなくなります。」

インダストリー4.0の未来

旅にはハードルがなく、インダストリー4.0が主流になる前にメーカーが解決しなければならないいくつかの障害があります。これらの課題は、プライバシーやセキュリティ、新しいテクノロジーのインストールなど、さまざまな形や形で発生します。現在、ほとんどのメーカーはテストシーズンにあります。彼らは、既存のインフラストラクチャの上に新しいセンサーとAIプロトタイプを重ねています。 Link-Labsでは、費用対効果の高い屋内および屋外の資産追跡とRTLSを専門としており、そのデータを使用してプロセスを効率的に管理するためのレポートと分析を提供します。 IoTの製造の未来への一歩を踏み出すためのサポートが必要な場合は、詳細についてお問い合わせください。