リトルデータからビッグデータを構築する

製造施設は、自動化された生産設備、状態監視装置、その他のセンサーやシステムから大量の運用データを生成します。企業がこれらの資産の潜在的な可能性に気付くにつれて、産業用モノのインターネット（IIoT）イニシアチブがこの情報を活用し、有用な洞察を生み出すのにどのように役立つかを尋ねています。しかし、企業全体のメガプロジェクトを介してこれに取り組む多くの試みは、その規模と複雑さのために期待に応えられません。おそらく、より良いアプローチは、ソースの「小さな」データから始めて、エッジコンピューティング、集中型アプリケーション、およびオープン接続を使用してビッグデータを構築することです。

デジタルトランスフォーメーションは決して1回限りの作業ではありません。しかし、大きすぎるプロジェクトを引き受けると、すぐに努力が失敗する可能性があります。多くの異なるデータプロデューサーを接続するだけでは困難な場合がありますが、そのデータをオンプレミスまたはクラウドで効果的に送信、処理、および保存することも同様に大規模な作業です。したがって、最も成功したプロジェクトは、企業レベルでトップダウンではなく、マシンレベルのデータを使用してボトムアップで開始されます（図1）。

視野を特定の課題と資産に集中させることで、考えられるすべてのデータを収集し、明確な問題ステートメントなしで可能性を見つけようとする場合と比較して、即座に利益を得ることができます。プラントの担当者は、日常の運用上の問題に対処する洞察に優先順位を付け、既存または新しいセンシングポイントから最も関連性の高いデータを選択できます。しかし、それは新たな課題を明らかにします。関心のあるデータは通常、制御システムに積極的に保存されていません。

たとえば、新しいマシンで過度のダウンタイムが発生した場合、データを収集しないということは、オペレーターが根本的な原因を見つけることができないことを意味します。実行されるすべてのアクションは、障害が発生した後の観察に反応します。少量のデータプロジェクトを適用することで、ユーザーは新しい空気圧および振動センサーとともに制御システムからデータを収集できます。マシンのコンテキスト内でリアルタイムにデータを収集して分析することにより、オペレーターは根本原因をすばやく見つけて問題に対処し、稼働時間を改善できます。

実動データソースは通常、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）、モーションデバイス、および多くの種類のセンサーや機器を含むオペレーショナルテクノロジー（OT）ドメインの一部です。ただし、大量のデータの通信、保存、処理には、情報技術（IT）機能が必要です。

OTとITを橋渡しし、以前はこの部門の両側にいた担当者が共同で作業できるようにするための鍵は、新世代のエッジコントローラーにあります（図2）。エッジコントローラーは、IEC 61131-3言語を利用したリアルタイムの決定論的制御と汎用のLinuxベースのコンピューティングを組み合わせて、新しい設計に組み込んだり、レガシーシステムに組み込んだりできる強力なIIoTプラットフォームを作成します。

この新世代のコントローラーは、PROFINETやModbus TCPなどの従来のOTプロトコルと、OPC UAやMQTTなどの最新のITプロトコルを組み合わせて、エッジデータソースとMES、ERP、メンテナンス管理などの高レベルのエンタープライズプラットフォーム間のシームレスな接続を可能にします。他の分析システム。

多くのエンドユーザーは、IIoTの恩恵を受けることができることを認識していますが、ビッグデータへの大規模な攻撃が成功しない可能性があることを当然のことながら懸念している可能性があります。代わりに、データ、エッジコントローラー、ターゲットを絞った分析をほとんど使用せずにIIoTにアプローチすることで、これらのユーザーは早期の収益を達成し、デジタルトランスフォーメーションの過程でより迅速に推進することができます。

この記事は、ミズーリ州セントルイスのエマソンの機械自動化ソリューション事業のマーケティングおよび戦略担当副社長であるデレク・トーマスによって書かれました。 詳細については、こちらをご覧ください 。