AI Worldインサイト：エッジデータ解放のエネルギーコスト
AI Worldでのファイヤーサイドチャットで、エッジからデータを抽出する際に遭遇する問題が議論されました。
製造業者がさまざまな生産システムを解き放ち、その中に閉じ込められたデータを活用し始める準備ができていると想像するのは許されるかもしれません。現実ははるかに複雑です。
エッジからデータを抽出する際に遭遇する問題は、Continental Automotive SystemsのエンジニアリングプロジェクトマネージャーJoseph Etris氏と、Zededa, Inc.の地域セールスディレクターJohn Auld氏によるファイヤーサイドチャットで探求されました。私は、ボストンで開催された最近のAI World会議の一部であるこのセッションをモデレートする機会を得ました。
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ContinentalのEtris氏の部門は自動車セクター向け触媒コンバーターを製造しています ― エネルギー集約的なタスクです。2018年、Etris氏と彼のチームは、1990年代に最初に設置されたSiemensプログラマブルロジックコントローラ（PLC）の範囲全体で、電力使用量と関連排出量を取得、分析、軽減することを目指しました。課題は、Etris氏が説明したように、新しい電気センサーから発せられるデータと統合するために、PLCからSCADAデータを抽出することでした。
多くのベンダーが、古い産業システムが完璧なIoT世界では容易にデータを提供できると主張しますが、これは程遠い現実だとEtris氏は語ります。レガシー生産システムはしばしばオープンに設計されておらず、多くの場合ネットワーク対応ではありません。
当時Siemensを代表していたAuld氏は、Continentalチームと協力してPLCデータを抽出し、リアルタイム較正を提供しました。さらに、データは10分ごとにAmazon Web Servicesのクラウドリポジトリにアップロードされます。
Continentalが直面した課題は、製造現場全体で遭遇している問題の症状だとAuld氏は説明します。「多くの企業内で、サイロ内に多くのダークデータが存在しています。」これは技術的課題だけでなく、複数のチームがAI over IoTの取り組みに賛同する必要があるという組織的課題も提示します。
AIとIoT時代のデータストレージ管理は、パネリストたちによって議論されたもう一つの領域でした。多くの組織は、さまざまなコントローラーとセンサーのアレイからシステムにストリーミングするデータの増大する量に苦労し、しばしばデータレイクに預け入れることになります。
製造業者は、すべての世代の生産システムからデータを抽出し読み取れる共通インターフェース層を確立する必要があるとAuld氏は言いました。さらに、一貫性を確保する必要があります。さまざまなシステムからのデータは異なる意味と閾値を持つ可能性があるためです。多くの製造業者にとっての課題は、それぞれ独自のイニシアチブと標準を持つ複数の別々の工場を持っていることです。
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