トップ10のIIoTプラットフォーム

産業用IoTプラットフォーム市場には多くのベンダーがあり、非常に類似した機能と展開方法を提供しています。そして、現時点では、新興市場で明確なリーダーとなるほどの差別化を行っている企業は1社もありません。

たとえば、Gartnerの2019年6月の産業用IoTプラットフォームのマジッククアドラントには、リーダーやチャレンジャーがいません。また、2018年のレポートはIIoTプラットフォームを具体的に調べた最初のマジック・クアドラントであり、「支配的なプロバイダー」は存在しないと述べています。

産業ビジネスが検討するプラットフォームオプションが大量にあるため、IIoTプラットフォームを選択するタスクを容易にするための候補リストを特定することに着手しました。

市場が崩壊し混雑していることと、データから価値を引き出し、コストを削減し、運用を改善し、新しいビジネスモデルを提示するIIoTの可能性が高まっていることを考えると、アナリストは、プラットフォームを探している企業が調査に時間を割くことを推奨しています。また、業界固有のユースケースと結果に焦点を当てることも提案しています。

451ResearchのIoTのシニアアナリストであるIanHughesは、次のように述べています。 「しかし、ユースケースがアプリケーション層を推進しています。」

製造業における主なユースケースは、生産監視と在庫管理です。石油とガスのユースケースは、サプライチェーンの最適化と労働者の安全です。また、多くのIIoTのユースケースは、「ダウンタイムは非常にコストがかかる」ため、コア全体の運用効率（OEE）、機器の監視、および予知保全に関連しています。

簡単に言えば、IIoTプラットフォームは、オペレーションの重要な単一のビューを作成します。ヒューズ氏によると、それらの機能は、共通のコア機能を共有するという点で、IoTプラットフォームの「スーパーセット」です。 「IIoTプラットフォームは、さまざまなレガシー製造機器およびプロトコルと統合する必要があります。一部の機器は、数十年以上前のものである可能性がありますが、それでも運用の中核となります。」

IIoTプラットフォームは、産業環境におけるレガシーオペレーショナルテクノロジー（OT）とも異なります。これらは、ネットワーク化されたIoTエンドポイントからの大量の高速で複雑なマシンデータのより費用効果の高い収集を提供します。 IIoTプラットフォームは、サイロ化されたデータを統合します。特殊なデータ分析を通じて洞察を向上させ、アクションを可能にし、データの視覚化を向上させます。

ガートナーによると、産業企業にとって、IIoTの「実現されていない約束」は、OTとIoTの強みを組み合わせて、「強化されたデータ取得、状態監視、優れた分析」を実現することです。 「一緒に、これらの組み合わされたオファーは、レガシー制御システムを増強し、最終的には置き換えます。」

業界アナリストによると、IIoTプラットフォームは以下を提供する必要があります：

• デバイス管理 数千から数十万のセンサー、産業機械、デジタルシステムを接続するソフトウェア。 IIoTソリューションは通常、障害を特定し、障害からの回復を促進するように設計されています。
• 統合 ソフトウェア開発キット、開発ツール、およびAPIを介して、ビジネス全体のビジネスプロセスとエンタープライズシステムをサポートします。ただし、ERP、アプリケーションパフォーマンス管理、企業資産管理、コンピュータ化された保守管理システムなどの一連のバックオフィスアプリケーションを考えると、重大な課題があります。
• データ管理 取り込み、保存、アクセス可能性、フロー、および
を制御および監視するため
• 分析 接続されたデバイス、企業、およびサードパーティからのデータを収集して、資産のパターンと最適化を明らかにします。
• アプリケーションの有効化と管理 接続された資産の構成と運用を簡素化し、デジタルツインを可能にします。
• セキュリティを可能にするソフトウェア 監査 データの損失を防ぎ、違反を検出して対処するための対策を含め、コンプライアンスを確保します。
• プロトコルのサポート OPC（Open Platform Communications）ユニファイドアーキテクチャなどの産業分野に関連します。
• エンジニアリングレベルの堅牢性 ダウンタウンを防ぐため。
• 柔軟性 たとえば、ノーコードインターフェイスを使用して、さまざまなユーザーがジョブ固有のアプリケーションにアクセスできるようにします。
• クラウドコンピューティングの組み合わせ 、オンプレミス展開とエッジコンピューティング。

Gartnerによると、エッジでコンピューティングと分析を使用することは、データを管理するための事実上のアプローチになりつつあり、2022年までに、クラウド内の「コールド」データストアでの分析よりもエッジで実行されるIIoT分析の数が増えると予測しています。

ヒューズ氏によると、製造業の一部の形態では時系列データの量が多すぎてクラウドに転送できないため、IIoTプラットフォームはエッジコンピューティングを使用して機械学習などの機能を調整できる必要があります。また、安全性や重大な状況などでデータに対応するために必要なレイテンシは、クラウドでは長すぎます。

ガートナーによると、フルクラウド展開のもう1つの課題は、産業組織自体と、「触れて制御できるものに高い信頼を置く」エンジニアの文化にあります。 2023年のIIoTプラットフォームのオンプレミス展開は、今年の15％から増加しました。

急速に進化するテクノロジーと機能の中で読者がIIoTプラットフォームを選択できるように、この分野のトップ製品のリストをまとめました。私たちのリストは、企業の成熟度、規模、産業用ソフトウェアの経験の歴史、および幅広いユースケースシナリオに焦点を当てています。また、IIoTバーティカルを専門とするアナリストの上位ランキングも考慮しました。

IIoTプラットフォームスペースの上位10製品のリストをアルファベット順に示します（登録が必要です）：