コネクテッドコントロールで資産管理を最適化

産業用Ethernetの早期導入が限界的な生産性向上（+22%）とメンテナンスコスト削減（-40%）を示したにもかかわらず、システムインテグレーターとプラントエンジニアは依然として全面導入を躊躇しています。なぜでしょうか？現在、従来の制御システムはプラント資産からのデータのわずか3%しか活用できず、動的なビジネス要件に対応できません。時代遅れのシステムは限定的な能力ゆえに問題を抱え、常にセキュリティの抜け穴のリスクにさらされています。したがって、競争優位を保ち生産性レベルを維持するには、プロセス出力の変動に適応できるほど賢い、ソフトウェア定義マシンへの移行を開始することが不可欠です。

予測モデルによる最適化

従来、コントローラーは一度に単一のアプリケーションしか実行できませんでしたが、最近の進歩により新機能がもたらされました。その一つが、複数のアプリケーションを同時に実行する能力です。このようなアプリケーションの例として、様々なプロセスからデータを収集し、リアルタイムオプティマイザーに供給して、資産が可能な限り効率的に稼働するよう保証する予測モデリングパッケージが挙げられます。

しかし、これはより多くの処理能力とより高い接続性を確立し、これらのアプリケーションがコントローラーの主要タスクを妨げずにスムーズに動作することを保証する必要があることも意味します。こうした要件に対応するため、高度な制御システムが導入されており、これらは産業用インターネットの能力に大きく依存して最適レベルで稼働します。

インターネットベースの制御

クラウドコンピューティングも、高度な分析アプリケーションに必要な高レベルのコンピュートリソースを満たす実行可能な方法として、産業市場に浸透しつつあります。クラウド上でホストされるマシンは、インターネットに接続された資産が情報を中央リポジトリにリレーするための完璧なプラットフォームを提供し、エンジニアがリモートで操作を実行できるようにします。

さらに、ビッグデータ分析の出現と、クラウドベースの従量課金制データウェアハウスサービスの利用可能性により、リソースがすでにクラウド上にホストされていれば、移行という面倒なプロセスを経ずに、産業界はリアルタイム分析の恩恵を受けやすくなります。

接続性アプリ

あるオートメーション・制御会社が、分析や類似アプリケーションを実行できるクラウドプラットフォームを提供すると想定してください。そのプラットフォームは機械のリポジトリとして機能し、トレンドを分析し、プラントフロアを最大効率で運用するためのインサイトを顧客に提供します。機能セット全体がサービスとして提供されるため、企業は各プロセスごとに別個のインフラを構築し、相互接続する必要がなくなります。

新しい制御の時代は、産業経済に必要なブーストを与え、新たな成長の道を開きます。機械と人間がますます相互接続されるにつれ、機械も消費者と同じようにアプリを利用できるようにプログラミングされる可能性があり、これはAI（人工知能）と人工ニューラルネットワークの進展に伴い改善されていくでしょう。

結論として、産業用インターネット対応コントローラーにより、インテリジェンスを装置と制御システムに付与し、インターフェース化でき、商業面から機械レベルまで、システムの全体的な効率と信頼性を向上させます。