エッジインテリジェンスでIoT成功を解き放つ

シンプルなものから信じられないほど複雑なものまで、エッジインテリジェンスはあなたのIoTプロジェクト成功の味方だ。

デジタルトランスフォーメーションがあらゆる業界を席巻し、組織がオーディオ、ビデオ、振動センサーを業務全体に設置するよう促している。しかし、IoTプロジェクトの30%がPoC（概念実証）段階で失敗することを考えれば、大規模IoT展開への投資に慎重になるのは当然だ。

IoT失敗の主原因の一つは、組織がそれらデバイスの生成するデータの津波に備えていないことだ。データ量がレイテンシと中央コンピュートインフラまたはクラウドに負荷をかけ、言うまでもなく労働力にも負担をかける。ルーチンメンテナンスデータから、差し迫った機械故障のような実用的インサイトまで、麦から糠を分ける労力はほとんどの組織にとって困難だ。

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そこで登場するのがエッジコンピューティングだ。エッジコンピューティングはデファクトスタンダードになりつつあり、データ生成地点に近い場所でローカルにデータを処理することを含む。ガートナーは2025年までに企業生成データの75%がクラウド外で生成・処理されると予測（現在は約10%）。組織は、集中型データセンターからクラウドへ大量データを送信する際のレイテンシと帯域幅コストを解消するため、エッジコンピューティング導入を開始した。

ただし、エッジコンピューティングソリューションには多様性がある。多くのソリューションには収集データを理解する方法が欠けている。OT担当者がこのデータを受け取っても、どう扱えばよいか、どう分析すれば運用効率を高められるかわからないことが多い。さらなる処理が必要で、通常はクラウドで行われる。しかし、インテリジェントなエッジコンピューティングプラットフォームは、これらの課題に対処する根本的進歩を加え、クラウド接続なしで堅牢な分析を利用可能にする。

エッジ インテリジェンス： よりスマートでアジャイルなIoTのために

エッジインテリジェンスは、エッジコンピューティングプラットフォームで一般的な典型的なデータ取り込み機能の上に、機械学習（ML）と人工知能（AI）のような高度な機能レイヤーを構築する。MLは分析と実用的インサイトをエッジで直接提供することで、クラウドとデータセンターの負荷を軽減する。インテリジェントソリューションはストリーミングデータから実用的インサイトを導き出し、リアルタイムアラートでオペレーターと他のエンタープライズシステムに応答する。クラウドとエッジ間のクローズドループ制御機能もサポートし、資産やプロセスへの是正措置を即座に自動化する。

インテリジェントなエッジ機能を持つMLは、実践の中で学習することでコンピュート負荷を削減する。高頻度データストリームと情報パケットを継続的に処理し、あなたが最も必要とするエッジで完全なソリューションを形成する。エッジでのデータ処理への3点アプローチは以下の通り：

• 取り込みとエンリッチメント： エッジ処理の第一段階はデータ取り込みとエンリッチメント。このレイヤーはデコーディング、フィルタリング、補間などを通じてデータをクリーニングし、処理のために準備する。ストリーミングビデオ、デジタルセンサー、資産データの大量・多種・高速を結合・整列させる。すべての追加処理とコンピューティングのデータ品質を保証する基盤だ。
• 複雑イベント処理（CEP）： インテリジェンスは、クリーニングされたストリーミングデータへのパターン検出とリアルタイム分析をCEPが提供することで実現される。ここではルールベースアルゴリズムを通じて実用的インサイトが導き出され、アクションを実行できる。
• 機械学習エンジン： エッジで機械学習モデルを実行するのは、エッジデバイスのコンピュートパワーとメモリが低いため挑戦的だ。適切なCEPがモデルに必要な事前・事後処理を提供するため、エッジ向けに準備された後、モデルサイズ、レイヤー、実行に必要なメモリはしばしば10分の1以上に削減される。

エッジインテリジェンスにおいて、機械学習は非常に複雑な問題を解決し、運用の健全性とパフォーマンスへの予測さえ提供できる。特定環境では、サイトレベルでの高度分析とMLが命を救うと言うのも過言ではない。

オフラインでのエッジインテリジェンス

組織がデバイスデータをクラウドやインターネットに送信したくないケースは多々あり、エッジインテリジェンスなら処理能力とMLを維持しつつ、クラウド接続の必要性を排除できる。セキュリティリスクと帯域幅、処理、ストレージのコストなしで、高度で深いデータ処理の恩恵を受けられる。

エッジインテリジェンスへの移行で、あなたの組織が期待できるメリットは？

• データの大幅削減。 分析をエッジに移すと、ネットワークを跨ぐデータ量が大幅に減少。データストレージとデータハンドリングコストを削減し、ITとOT担当者をより複雑な課題に集中させられる。
• より良いリアルタイムインサイト。 計算をデータソース近くに置くことで、エッジ化された機械学習が新たなパターンを検知し、グリッチが本格的な危機になる前に即座に対応可能。
• すべての設備への予知保全。 エッジベースシステムがすべての着信機械データを処理できるため、運用内のすべての設備のメンテナンスニーズを予測可能。メンテナンス計画時間を大幅短縮するだけでなく、遅延メンテナンスによる事故も防止。
• 収率改善。 ユーザーはサブオプティマルなパフォーマンスを迅速に検知・対処し、運用の360度ビューでより良いパフォーマンスを実現し、生産性向上とダウンタイム削減が可能。

エッジインテリジェンスがIoT市場を変革することで、リアルタイム分析がより容易になり、運用効率を高めながらデータ処理と保存コストを削減する。

インテリジェントなエッジソリューションは、オペレーターとデータコンシューマーの手作業負荷を軽減する多くの機能を実行できる。理想的には、データをスマートに集約・ソートするだけでなく、資産やプロセスの誤動作を検知する能力を持つソリューションが必要だ。

見てきた通り、機械学習機能を備えたインテリジェントエッジコンピューティングは、リアルタイムで不可欠な実用的インサイトを提供し、組織がいくつかの根本的課題を克服し、高度分析への扉を開くのを助ける。根本的側面では、すべてのデバイスが選択したIoTネットワークプロトコル（ModBus、OPC UA等）で通信することを保証しつつ、レイテンシ問題でラグることなくエッジで高度データ処理を行う。そして、常に最新データを持つことで意思決定を改善できる。

シンプルなものから信じられないほど複雑なものまで、エッジインテリジェンスはあなたのIoTプロジェクト成功の味方だ。