IIoTのトレンドと注目すべき課題

産業用モノのインターネット（IIoT）は、産業環境におけるIoTのアプリケーションです。 IIoTはインダストリー4.0と呼ばれることもありますが、後者は主に製造業に焦点を当てており、アップグレードされたテクノロジーを使用して無駄を減らし、この分野の価値を高めています。 IIoTのトレンドと注目すべき課題は次のとおりです。

IIoTには、産業機器が使用されるすべての分野が含まれます。

インダストリー4.0と同様に、IIoTは、生産性と収益を最適化できる接続されたマシンを通じてプロセスに革命をもたらします。 IIoTは、輸送から公安、そしてエネルギーからもちろん製造業まで、さまざまな業界で見られます。

この分野には新しいトレンドがあり、リーダーがこれらのトレンドを管理しようとしている理由を確認する必要があります。

異種システムからのデータの流入を解決する

IoTを使用するすべての人にますます多くのデータが届きますが、これはIIoTの世界では特に当てはまります。オペレーターは膨大な量のデータに圧倒され、意思決定にその力を利用することが困難になっています。データを理解するのが非常に難しい理由の1つは、データが非常に多くの異種システムからのものであるためです。

UrsaLeoのCOO / CPO、Angie Sticher 、ライブセンサーデータ、資産データ、メンテナンスデータ、メモと組み合わせたフォトリアリスティックな3Dデジタルツインを提供する唯一の企業は、次のように述べています。特定の環境で何が起こっているかについて。

大量のデータを管理するために、テクノロジーが導入され、これらのシステム間を移動するワークフローが作成され、従業員とマネージャーが問題を迅速に優先順位付けして問題解決に取り組むためのツールが提供されます。

最終的に、これはインシデントの解決フェーズに迅速に到達するのにも役立ちます。」

IIoTでの製造の成功

現在の傾向は米国の製造業の上昇を示していませんが、IIoT業界の一部はこれが変わる可能性があると考えています。 ジョイワイス、社長兼CEO テンポの自動化 、プリント回路基板アセンブリ（PCBA）のスマートファクトリースタートアップは、この傾向が明らかになりました。 「米国を拠点とする製造パートナーへの切り替えを好む企業の間で、成長傾向が見られます。

コロナウイルスによる最近の世界的な健康危機を含む多くの理由で、海外で契約する代わりにこれらのパートナーを使用する」と彼女は言った。 「これらの利点のいくつかには、地理的な近接性、追加されたIPおよびセキュリティの認証と標準、および米国から供給された本物のコンポーネントと部品の使用が含まれます。」

LoneStarTrackingのCEO兼創設者、ChristineKyle-Remmert 、最新のCat-M1セルラーテクノロジーと北米全体でのセルラーフリーのLoRaWan展開を含むテレマティクスソリューションを提供する会社は、電力消費、伝送距離、および価格がこのテクノロジーの展開を成功させるための3つの要因であると説明しています。

「技術が進歩するにつれて、センサーはより小さく、より軽量になり、より手頃な価格になっています。しかし、誰も走り回って電池を交換する時間がありません。ほんの数年前、IoTセンサーは1〜2年しか持続しませんでした。しかし、今日、私たちは単一のコイン電池で10年以上持続できるセンサーを配備しています」とKyle-Remmert氏は説明します。

「LoRaWANなどのテクノロジーを使用することで、IoTセンサーはわずかな電力で10km以上の通信が可能になりました。低コストのセンサーを開発できれば、より高密度のカバレッジを得るために、より多くのセンサーを配備することを制限するものは何もありません。」

IIoTの世界におけるスキルギャップ

多くの新技術と同様に、スキルのギャップがこの業界に浸透しています。 Ekaterina Lyapina、ソリューションアーキテクト、AIおよびIIoTコンサルタント Zyfra 、機械、冶金、鉱業、石油およびガスの産業用デジタル化技術を開発している企業は、次のように述べています。「生産ラインに新しいスマートロボットを設置するために必要な資格は、ほとんどの企業で利用できないことがよくあります。

施設や工場には、継続的な生産を更新するための自由な時間とロボット技術者が不足しています。これにより、AIやIIoTのトレンドに遅れをとることになります。これは、最新のロボット技術を使用できないためです。彼らは、人工知能で強化されたシステムの統合、実装、およびデバッグのスキルを欠いています。

したがって、AI自動化の妨げとなる要素は、最前線での労働者の資格です。特にニューラルネットワークのトレーニングとカスタマイズには、AIの宝物を掘り起こすための深い専門家の知識が必要です。」

Sticherは、このスキルのギャップに対する潜在的なソリューションを提供し、次のように述べています。「仮想化は、多くのセクターでのトレーニングのコスト削減を推進しています。デジタルツインと3Dモデルは、実際の環境を反映し、学習曲線を短縮するため、スタッフのトレーニングを容易にします。

多くのシステムからのデータを組み合わせてスケーリングすることと相まって、デジタルツインは、環境の現在の状況に対する現実的で簡単にアクセスできる情報ハブも提供します。」

結論

特に世界の新しい秩序では、Covid-19によってもたらされた新しい規制や規制により、2020年の終わりにIIoTがどこにあるかを見るのは興味深いでしょう。

この業界の革新は続いていますが、企業はより迅速な対応が必要な変更と安全上の予防措置に取り組んでいます。

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