過去10年間、製造リーダーはIIoT（産業用IoT）ソリューション統合が生産性向上、運用コスト削減、より豊かなデータ獲得、意思決定の鋭敏化をもたらすと謳う無数の記事を読んできました。「テクノロジー変革」でGoogle検索すれば4,850万件以上の結果が返され、その盛り上がりを裏付けています。 これらの多くはテクノロジー駆動型プラントのポジティブな成果を強調しますが、真の価値が生まれるのは、施設が2つの不可欠な要素、すなわち「テックサビィな労働力」と「イノベーションと変化を受け入れる文化」を備えているときだけです。 これらの基盤なしでは、十分に活用されないシステムにプレミアムを支払うリスクがあ

ABBは、同社の「ABB Ability Digital Powertrain」スイートのキーとなるコンポーネントである取付ベアリング向けに、最先端のスマートセンサーを発表しました。このセンサーは、高度な振動と温度アルゴリズムを活用し、ベアリング健全性を継続的に評価、潜在的故障の早期警告を提供します。 微細な運転条件変化を検知し高コストダウンタイムを防止 運転条件の微細な変化を検知することで、鉱業、骨材、セメントプラントのバルクマテリアルハンドリングコンベア、食品・飲料、HVAC業界などのクリティカルなアプリケーションにおける高コストダウンタイムを防止します。早期介入により、オペレーターはメ

人工知能（AI）は、製造業全体でバズワードからビジネスイネーブラーへと急速に移行しています。2019年、AIソリューションは需要予測から自律ロボティクスまで、測定可能な成果を上げ始め、スピード、精度、運用効率の新たな基準を確立しました。以下は、業界におけるAI採用の軌跡を捉えた3つの予測です。 予測 #1：2021年末までに製造企業の50%がAIを採用 AIはもはや未来の概念ではなく、自然言語処理、コンピュータビジョン、分析、ロボティックプロセスオートメーションといった、それぞれが精密な価値を提供する高度にターゲットを絞ったツールのセットです。北欧の大手家庭用品ブランドとの最近のケーススタデ

現在、在庫は売掛金・買掛金とともに、約1.1兆ドルのキャッシュを拘束しており、これは米国GDPの7%に相当します。人工知能は、在庫を負債ではなく収益創出資産へ転換することで、この資本を解放する実証済みの道筋を提供します。 インダストリー4.0がサプライチェーンを再構築 インダストリー4.0は、AI、センサー、IoTの融合によりサプライチェーンを再構築しています。データ駆動型配送センターは、ERPデータとリアルタイム消費者トレンドを相互参照し、適切な量の原材料を自動発注することで、廃棄を大幅削減しながらマージンを向上させます。 従来の予測とは異なり、AIは販売履歴、市場シグナル、サプライヤーパ

2019年、モビリティは産業全体で拡大し続けています。メーカーは新技術を採用し、従業員がそれらを効果的に活用できるよう支援しなければなりません。IoTからBYOD（Bring Your Own Device）の台頭まで、モバイルテクノロジーは企業を曲線の先へ導く具体的な利点を提供します。 以下は、すべてのメーカーが優先すべき主要トレンドです。 1. 拡大するワークフォースモビリティ 2020年までに労働力の48%がモバイルデバイスで業務を行うと予測されています。輸送、在庫管理、フィールドサービスなどの分野でこのシフトの影響が最も大きく現れます。これらのメリットを活かすには、ラギッドタブレット

近年、IoTはスマートマニュファクチャリング、サプライチェーン変革、ロジスティクス、工場自動化、データ収集の中心テーマとなっています。これらのトピックを追っていれば、IIoT（産業用IoT）という用語に出会うことは必至です。 簡単に言えば、IoTはデータを送受信できる日常物に組み込まれたコンピューティングデバイスの網の目です。IIoTはこの概念を工場現場に拡張し、インテリジェントな機械、センサー、制御システムを接続してリアルタイム情報を共有させます。 ショップフロア全体にセンサーを設置することで、プラントリーダーは機械パフォーマンス、環境条件、生産指標への即時可視性を得られます。主要パラメー

Nikola Labsは、有線接続や使い捨て電池を不要とするワイヤレスIIoT監視プラットフォーム「Vero」を発表しました。これにより、産業機器のメンテナンスが効率化されます。 「電池駆動センサーの寿命は通常1〜3年です」と、CEO兼共同創業者のWill Zell氏は説明します。「単一デバイスなら十分かもしれませんが、数千台を管理するとなると、常時電池交換が必要となり、運用上の悪夢となります。Veroはこの悩みを効率的なメンテナンスの機会に変えます。」 あらゆるサイズと年式の生産設備への後付け設置に対応するVeroにより、メーカーは時間ベースから状態ベースのメンテナンスへ移行できます。設

Grace Engineered Productsは、設備故障を事前に検知する包括的ソリューション「GraceSense予知保全システム」を発表しました。ワイヤレスセンサー、設定可能なハードウェアアーキテクチャ、ユーザーフレンドリーなWebインターフェースを活用し、GraceSenseは計画外ダウンタイムを最小化し、運用信頼性を向上させます。 初期スイート：4製品とクラウドダッシュボード バッテリー駆動振動・温度ノード：任意の回転機械に取り付け可能、大惨事につながる異常を予測 専用温度ノード：幅広い資産の表面温度を監視 パネルマウント/CloudGateデバイス：ノードからデータを収集し、L

SymphonyAIは、機械状態監視と資産信頼性ソリューションの大手プロバイダーであるAzima Globalの戦略的買収を発表しました。SymphonyAIファミリーの一員として、Azima Globalは「Symphony AzimaAI」へリブランドされ、業界最大級の機械故障モードデータセットと自動診断データ、プラントレベルのプロセス指標を融合した次世代製品の開発に注力します。その結果、製造業者にリアルタイムインサイトと実行可能なインテリジェンスを提供する、予知資産ヘルスとパフォーマンス管理ツールのスイートが誕生します。 「Azimaは10年以上にわたり、効果的かつスケーラブルな機械健

ラファージュホルシムは、50カ国以上にわたる270超の統合セメントプラントと粉砕ステーションを近代化する、4年間のインダストリー4.0展開「Plants of Tomorrow」プログラムの開始を発表しました。本イニシアチブでは、生産チェーン全体に自動化、ロボティクス、人工知能、予知保全、デジタルツイン技術を組み込み、建材セクターのリーダーとしての地位を確立します。 認定プラントで運用効率15-20%向上を目指す 「Plants of Tomorrow」認定サイトは、従来型プラント比で15-20%高い運用効率を達成すると予測されています。現在、世界で30以上のパイロットプロジェクトを実施中で、

古い資産を交換するためのビジネスケース構築を任されたとします。そのためには、資産の経年、元のコスト、現在のコードに準拠していることを確認する最近の安全監査報告書が必要です。 CMMSを見ると、資産コスト欄が空白で、日付は1991年。監査報告書はシステムにありません。財務部門に問い合わせると、1984年に150万ドルで記録されたとのこと。それでもデータに違和感を覚え、エンジニアリング部門に元のプロジェクト文書を依頼。プロジェクトを覚えているベテランエンジニアが個人アーカイブからファイルを発見。そこには120万ドル、設置年は1983年と記されていました。 今度は年齢とコストが矛盾しています。なぜ

ABI Researchの最新レポートによれば、産業製造分野における人工知能の採用が急増し、AI搭載デバイスの総数が2024年までに1,540万台を超える見込みです。2019年から2024年にかけての年平均成長率（CAGR）は64.8%に達します。 「産業製造におけるAIは、エッジ実装の物語です」と、ABI ResearchプリンシパルアナリストのLian Jye Su氏は述べます。「メーカーはデータをオンプレミスに保持することを好むため、パブリッククラウドではなく、デバイス、ゲートウェイ、オンプレミスサーバー上で、ほぼすべてのAIトレーニングと推論ワークロードがエッジで実行されます。」

老朽化したインフラ、利益率の圧迫、規制監視の強化により、産業施設はよりスマートなメンテナンスソリューションの導入を迫られています。データ分析、予知保全、AI、コネクテッドインフラを通じたデジタル化は強力な道筋を示しますが、最初の一歩が最も困難であり、一度の失敗が将来の取り組みへの信頼を損なう恐れがあります。本稿では、産業用IoT（IIoT）への円滑かつ高インパクトな移行を保証する3つの実証済み戦略を解説します。 IIoTの戦略的価値 世界経済フォーラムの推計によれば、石油・ガス部門におけるデジタルトランスフォーメーションは、業界、顧客、社会全体で約1.6兆ドルの価値を解き放つ可能性があります

歴史家はしばしば1849年のゴールドラッシュを教訓として挙げます：最大の富を築いたのは採掘者ではなく、ツールを供給した人々でした。今日の産業界においても、この知恵は通用します。産業用IoT（IIoT）は企業にリアルタイムデータを提供し、より賢い運営を可能にし、導入企業の過半数で測定可能な収益増加をもたらしています。 電力グリッド管理におけるIIoTの威力 夏季に40℃（100°F）を超え、冬季に-1℃（30°F）まで下がるアリゾナ州フェニックスの電力グリッド管理者を想像してください。快適な居住環境を維持するための温度管理は基盤であり、熱波や寒波に見舞われた特定地域へ電力を振り向けられる能力は

ハネウェルはこのたび、サプライチェーン用途に向けたAI、機械学習、コンピュータビジョン、ロボティクス技術の発展を専門とする最先端研究拠点「ハネウェル ロボティクス」の開設を発表しました。 ピッツバーグ拠点で次世代倉庫・配送センターを創造 ペンシルベニア州ピッツバーグに位置するこのセンターは、企業が複雑なマテリアルハンドリング環境においてスピード、精度、スループットを向上させるため、自動化ソリューション、高度なソフトウェア、ロボティクスへの投資を加速させている中で、未来の倉庫と配送センターの姿を形作ることを目的としています。同ハブは、デジタルデータ、自律技術、産業用IoT（IIoT）に深い知見を

シーメンスは、カリフォルニア州サンノゼとインドのウダイプルにオフィスを構える米国拠点のスタートアップ企業Pixeomから、エッジコンピューティング技術を買収する計画を発表しました。この買収により、シーメンスのデジタルインダストリーズ部門、特にファクトリーオートメーション事業部が、堅牢なエッジランタイムとデバイス管理ソフトウェアコンポーネントを獲得し、強化されます。 産業用エッジポートフォリオの拡大とデジタルエンタープライズの加速 Pixeomの技術を統合することで、シーメンスは産業用エッジポートフォリオを拡大し、デジタルエンタープライズソリューションの展開を加速させ、産業デジタルトランスフォ

2世紀以上前、ドイツ哲学者イマヌエル・カントが仮想現実を物理的領域ではなく精神の構築物として想像しました。今日、VRはゲーム、マーケティング、産業分野で定着しています。拡張現実（AR）はその遺産を継ぎ、デジタル情報を現実世界に重ね合わせ、より豊かでインタラクティブな体験を提供します。 ARはポケモンGOのようなゲームの目新しさを超えます。ライブデータ、ステップバイステップ指示、文脈分析をユーザーの視野に直接配信可能。製造業ではこの能力が、前例のないレベルの効率と安全性を解き放ちます。 工場でのARアプリケーションはまだ新興段階ですが、その潜在力は疑いようがありません。この技術は、性能、出力、

今日のテクノロジー駆動世界において、データは戦略的意思決定の要です。この潜在力を活用する規律——データサイエンス——が、企業に情報収集、精査、適用を可能にし、より賢明でエビデンスベースの選択を実現します。 最近の予測では、世界データ量が2025年までに163ゼタバイトに達見込み——ゼタバイトあたり1兆ギガバイトに相当。この驚異的成長が、組織にストレージ、品質、ガバナンスのクリティカルな課題を突きつけています。 この記事では、なぜ信頼できるデータが厳格な信頼性研究の基盤となるかを探ります。信頼性の核心は、定義された運用条件下で、特定期間において設備、システム、施設が故障なしで機能する確率です。し

Wikipediaによると、機械学習とは、コンピュータシステムが明示的指示なしに特定タスクを効果的に実行するために用いるアルゴリズムと統計モデルの科学的研究であり、人工知能のサブセットと見なされています。 機械学習は、生産ラインを瞬時にアップグレードするプラグインデバイスではありません。多数のセンサーとデバイスからの入力を必要とし、生データを収集・評価・変換し、ライン運用に関する実行可能な洞察へと昇華させるデータ駆動プロセスです。 この知識により、製造業者はスループット向上、コスト削減、信頼性改善を実現——従来の生産システムを「システムのシステム」へ変革し、製品をより速く安く市場投入し、競合を

HoneywellがRebellion Photonicsを買収——ヒューストン拠点の同社は、石油、ガス、石油化学、電力セクター全体で安全性、運用性能、排出緩和、規制遵守を高めるインテリジェントガス監視ソリューションを提供しています。 この取引はHoneywellのSafety and Productivity Solutions部門に統合され、ガス検知ハードウェア、保護具、モビリティソリューション、従業員を安全かつ生産的に保つためのソフトウェア広範ポートフォリオを供給します。Rebellionの技術はHoneywellのPerformance Materials and Technologi