エグゼクティブラウンドテーブル：スマートセンサーとIIoTでインダストリー4.0を推進

製造業は世界中でデジタルトランスフォーメーションを進行中であり、COVID-19パンデミックがインダストリー4.0の導入を加速させています。このデジタルシフトは、センシングデータを取得するだけでなく、そのデータを産業用モノのインターネット（IIoT）空間の多様なアプリケーション向けに実行可能なインサイトへ解釈するスマートセンサーの進歩を促しています。

スマートセンサー市場は、予測期間（2021-2026年）に19%のCAGRで成長するとMarket Research Futureは予測しています。スマートセンサーへの需要拡大を何が牽引し、今後数年でどの業界がセンサーテクノロジーへの最大の需要を見込むのか？ 『Tech Briefs』は4人の業界エキスパートに質問し、スマートセンサーとIIoTの将来展望についての見解を聞きました。

ラウンドテーブル参加者は、ディーン・バートレス氏（Manufacturing Technology Deployment Group CEO兼社長）、ジェフリー・ケース氏（PCB Piezotronics, Inc. 設計エンジニアリング・NPDディレクター）、ブラッド・ウォルターズ氏（Monnit創業者兼CEO）、エリック・プロスト氏（Stratus Technologies シニアグローバルディレクター、OEM）です。

Tech Briefs: IIoTとインダストリー4.0が製造業で一般的になるにつれ、「スマート」センサーの利用が増えています。スマートセンサーは製造業をどう改善していますか？

ディーン・バートレス： スマートセンサーが製造業を改善する好例は、私の会社がDODと行っている、プロトタイプ金属積層造形サプライチェーン確立プログラムです。航空宇宙・防衛市場で金属積層造形部品を採用したいという強い要望があります。利点は設計複雑性、生産速度、軽量化などです。しかし、マシン間、部品間で現在見られる変動性が採用の大きな障壁となっています。センサーとIoTエッジデバイスを用いて、印刷プロセス中のレーザーエネルギー、スキャン速度、ハッチ間隔、チャンバー湿度などのリアルタイムプロセスデータを収集し、製造部品とともに顧客へ提供します。顧客はデータファイルを調べ、ビルドプロセス全体で全パラメータが指定範囲内に維持されたか確認でき、部品の完全性への信頼性が高まります。

ジェフリー・ケース： スマートセンサーは全業界の製造施設に導入され、適切な分析により、計画外ダウンタイム（部品交換コスト、人件費、機会損失）を削減・排除し、人間介入が必要な測定を常設センサーで代替して安全性を高め、生産プロセスの変動を監視し精密フィードバック制御で生産性を向上させ、製造安定性を確保するソリューションを創出できます。

ブラッド・ウォルターズ： スマートセンサープラットフォームを製造環境に統合する最大のメリットは、より高い効率の実現です。スマートセンサーは、リアルタイムデータドリブンインサイトで運営のほぼすべての側面を監視・制御・改善し、設備メンテナンスを予測し故障前に迅速にプロトコルを発動し、データログを自動化してトレンド分析、記録管理、規制コンプライアンスを効率化し、環境・設備問題をアラートします。人、機械、設備、在庫をIIoTのエンパワリング機能に接続するセンサーにより、製造業者はより高い透明性、効率、全体的品質で生産できます。

エリック・プロスト： センサーとトランスミッターのコスト大幅低下とワイヤレス技術の改善により、OEM、マシンビルダー、運用チームが以前アクセスできなかったデータをセンサーで取得・収集することが可能になりました。ここがデータ生成される産業エッジであり、より多くのプロセス変数をより正確に測定できることで、より良い洞察が得られ、IIoTとインダストリー4.0の約束が実現されます。モニターと制御の飛躍的前進により、より高品質な製品、ダウンタイム削減、歩留まり向上といった望ましい成果が得られます。

Tech Briefs: センサーデータ融合により、異なるセンサーテクノロジーを1アプリケーションに統合できます。収集データ量増大を管理し、効果的に活用する上で製造業者が直面する課題は？

ディーン・バートレス： 製造業におけるセンサーの普及は、インダストリー4.0が約束する効率を最大限活用するために不可欠です。しかし、センサーテクノロジーがあらゆる製造現場でユビキタスになるにつれ、生成されるデータを最適に活用する能力は、様々なセンサーからのデータが共通言語フォーマットで調和化されない限り、深刻な障害を受けます。標準化がその調和化を可能にする鍵です。すでに広く採用されている標準の一つがMTConnectです。統一データがあれば、開発者とインテグレーターは翻訳ではなく、有用で生産的な製造アプリケーションに集中でき、今後のセンサーデータ融合成功の鍵となります。

ジェフリー・ケース： センサーフュージョンの課題には、特に時間依存性がある場合の異なるセンサータイプとセンサーシステムの同期、互換性のある通信ネットワークの確保が含まれます。さらに、エッジコンピューティングがセンサーレベルでますます重要になり、収集・分析データ量を最小化し、処理能力とデータストレージ要件の両方に影響します。

ブラッド・ウォルターズ： センサーデータ融合はIIoTの主要メリットです。複数データポイントからの意思決定はより高価値だからです。しかし、メーカーが様々なベンダーから異なるセンサーシステムを調達し、自分たちで全データを集約する場合、課題になります。単一センサープラットフォームでセンサータイプを統合し、データ集約、フィルタリング、融合アルゴリズム、エッジでの冗長データ重複除外を行うことで、データ量を効果的に管理できます。最も価値あるデータ量削減は、センサーレベルのゲートウェイによるエッジ処理とフィルタリングです。センサーが頻繁に些細なデータを常時報告するのではなく、事前設定条件を検知したときに即座にイベントと閾値超過を報告するのが理想的です。この方式で、エッジゲートウェイを持つセンサーシステムは全センサータイプから関連データを迅速に融合し、堅牢なAPIセットで他の分析システムからのデータを同時にミックス＆マッチできます。

エリック・プロスト： 製造業者はエッジで生成されるデータ量のせいでいくつかの課題に直面します。第一に、典型的なプラントや施設のデータは、異なる通信プロトコルを使用する複数ベンダーのセンサーから来ます。それらを収集・統合する必要があります。第二に、エッジロケーション——工場フロアでさえ——制御室への伝送で帯域幅とレイテンシの問題に直面し、クラウドならなおさらです。このエッジデータを分析し洞察に変える能力は、その可用性と信頼性を前提とします。予測分析やAIアプリケーションはこれらの完全なデータセットに依存します。データや設備の通信ギャップはそれらの高度モデルを混乱させます。これらの課題、センサーデータ融合を含め、組織はエッジコンピューティングを導入し、設備近くで情報を収集し、処理と履歴化を行い、ダウンタイムとデータ損失を防ぎます。

Tech Briefs: 施設が複数の接続センサーとシステムを利用している場合、望ましくない外部アクセスから守るため、どう適切にセキュリティを確保しますか？

ディーン・バートレス： 望ましくない外部アクセスを防ぐ最も安全な方法は「エアギャップ」で全てを隔離することです。つまり、Wi-Fiセンサーを避け、有線センサーと有線IoTエッジデバイスを導入し、施設から出るすべてのデータを暗号化とトークン化の両方を行うサイバーセキュリティアプライアンスを経由させます。OEMがサプライヤーの製造運営への「透明性」を求め続ける中、技術ソリューションが極めて重要になります。

ジェフリー・ケース： 産業サイバーセキュリティに特効薬はありませんが、ネットワークセグメンテーションはプライベートネットワークを潜在的脆弱性から守る基石です。センサーシステムは内部システムから分離されたネットワークで構成し、センサーシステムネットワークへのアクセスを必要最小限に制限すべきです。すべてのIIoT顧客に、内部センサーシステムネットワークおよび/または当社センサーシステムで、業界標準技術を活用しサイバーセキュリティベストプラクティスを遵守することを推奨します。

ブラッド・ウォルターズ： セキュリティはセンサー、ゲートウェイ、ネットワーク、ネットワークコントローラー、クラウド間のすべての通信ポイントで維持されなければなりません。堅牢なIoTデバイスとデータセキュリティガバナンスイニシアチブでポリシーを施行すれば、企業のセンサーネットワークとデータを保護できます。また、ロビーの水槽の温度センサーを無防備にしたまま、ファイアウォールなどの強力な砦にすべての安全策を置くことはできません。単一センサー管理システムを使用すれば、外部侵入ポイントを制限できます。いずれにせよ、すべてのシステムを個別に、そしてシステム全体としてセキュリティ審査する必要があります。

エリック・プロスト： サイバーセキュリティは運用技術の中心課題であり、エアギャップ資産の概念はより多くの設備が接続されるにつれてますます非現実的になっています。組み込み仮想化機能付きエッジコンピューティングプラットフォームを導入することで、OTとITチームはサイバーセキュリティソフトウェアを重要設備近くで他の産業ソフトウェアアプリケーションと共に実行できます。この場合、セキュリティソフトウェアを実行するエッジコンピューティングプラットフォームがセンサーやPLCとその他ネットワークの間に位置します。

Tech Briefs: 今後5年間で、どの業界でセンサーテクノロジーへの最大の需要を見込みますか？

ディーン・バートレス： 航空宇宙、防衛、自動車、食品、医療、化学処理などで大企業がすでに大きな進歩を遂げています。なので、「どの業界か」より「業界内の誰が」最大需要を見込むかが問題です。明らかに、中小製造業者（SMM）がセンサーテクノロジーを製造運営に採用することで最も利益を得られます。全米製造業協会の製造リーダーシップ評議会による最近の調査では、「エンドツーエンドのサプライチェーン可視性、透明性、予測可能性を次のレベルへ」が2022年の第2位重要事項にランクインしました。OEMが望むサプライチェーンの透明性、可視性、予測可能性を提供するため、SMMはこれまで以上に多くのセンサーテクノロジーを導入する必要があります。

ジェフリー・ケース： センシング技術、エッジコンピューティング、人工知能の改善、インダストリー4.0通信ネットワークの普及によりセンサーがより主流になるにつれ、ほぼすべての市場・業界の全製造運営でセンサーテクノロジーへの最大需要が見込まれます。予防保全とプロセスオートメーションの両アプリケーションが、産業製造におけるこの前例のない需要を牽引しています。多様なセンシング技術がプロセスオートメーション市場に導入され、製造プロセスのより厳密な制御を促進しています。センサーは従来これらの用途に導入されてきましたが、インダストリー4.0によりインターネット接続センサーが、最小限の人的介入で既存のデジタルハイウェイを通じてデータを収集、転送、表示できるようになりました。このインフラは企業のROIを容易に満たし、今後5年以上にわたりセンサー売上を大幅に伸ばすでしょう。

ブラッド・ウォルターズ： 予知保全、リモート監視・制御、自律システムがほぼすべての業界でスマートセンサーテクノロジーの進歩に大きく依存し続けることは明らかです。例えば、石油・ガス、農業、エネルギー・発電、化学・鉱業、輸送のイノベーターたちは、長距離・低消費電力・長寿命バッテリーを提供するワイヤレスセンサーの遠隔能力に依存しています。製造業、ヘルスケア、スマートシティがより効率化を目指す中、4G LTEと5G機能を迅速化し、周波数干渉を排除し、マルチアクセスエッジコンピューティングを可能にするセンシングソリューションが高く評価されます。スマートセンサーを効果的に統合する業界が、IIoT進化を次の産業革命へ推進するでしょう。

エリック・プロスト： 最大のセンサーテクノロジー需要は特定業界からではなく、資産とプロセスが遠隔またはアクセス困難、測定がクリティカル、高速、安全性が重要因子である業界内の特定ユースケースから来ると見ます。センサーテクノロジーはこれらのケースで自動化とリモート管理をスケールするために不可欠です。離散製造——複雑包装機、ロボティクス、金属加工；水・廃水——遠隔無人ポンプ場、流量計；発電——ソーラーアレイ、風力発電所、変電所；石油・ガス——ポンプ場、流量計測ステーション、生産プラットフォームなど、多くの例が業界横断的にあります。これらの資産とユースケースでは、豊富なセンサーテクノロジーと限られた接続性により、データ処理・蓄積、稼働可用性確保、サイバーセキュリティエージェント実行、無人監視・制御を現場で行う「頭脳」が必要です。エッジコンピューティングプラットフォームがこれらの能力を提供し、センサーデータを活用してインダストリー4.0能力を実現する手段となります。

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