先進製造技術の代表的3事例：デジタル変革を推進する

先進製造技術でデジタル変革を推進

過去の工場は非常に静的な環境でした。建物、設備、作業員、ノルマがありました。タイムカードを打ち、その日のノルマを達成し、夕食のために帰宅。当時は革命的でしたが、常に変動する需要、スピードへの期待、激しい競争と協調が共存する現代文化では、このタイプの工場は通用しません。物事は今や速く動きます。情報、商品、機械。すべてが。

伝統的メーカーは、機敏さを保つために先進製造技術を導入します。これは汎用性、市場需要に合わせて柔軟に曲げる能力、リソースのより効果的・効率的な活用を提供します。この戦略はリスクを軽減します。硬直した企業は危機や需要減で崩壊する可能性がありますが、先進メーカーは世界が投げかける何にでも適応できます。

これらの先進メーカーが使用し、そんなアドバンテージを与えているテクノロジーは何か？ 多くありますが、以下に方程式の重要な3ピースを紹介します。

機械学習

機械学習は、需要予測から運用、生産、メンテナンスまで、ビジネスの基本的にすべてのレベルで先進メーカーにメリットをもたらします。

機械学習はデータを分析してパターンを見つけ、そこから学習し、文脈化します。

期待需要を正確に予測して生産目標を設定し、マシン稼働効率を高め、マシンデータを分析して人間オペレーターが気づく前に部品故障を判断するなど、多岐にわたります。人工知能のサブセットである機械学習は、真に競争力のあるデータ駆動型先進メーカーの定番となっています。

エッジコンピューティング

エッジコンピューティングは、分析のためにデータセンターに確実かつ時間効率よく転送するにはデータが多すぎる問題を解決します。システムの「エッジ」にデバイスを導入し、クラウドにさらなる分析のために送る関連情報をフィルタリング・コンピューティングする程度の処理を提供することで、メーカーは特に多くの産業用IoTデバイスを使用する施設で、より速い応答時間を実現できます。

エッジコンピューティングは、スマートファクトリーで使用されるテクノロジーをスケーラブルにします。大量データスループットでも、エッジデバイスは前例のない拡張性を提供し、エッジアナリティクスユースケースを可能にします。

このテクノロジーは、状態ベース監視、予知保全、精密監視・制御、生産施設でのVR、製造即サービス（MaaS）など、多様な製造ユースケースで使用されます。

高頻度データ収集

伝統的（そう呼べるなら）IoTセンサーはデータを収集しますが、分析のときに全体像を常に示す速度ではありません。

「ピアノで新曲を覚えようとしているのに、楽譜に10音に1音しか書かれていなかったらどうだろう？ かなり難しくないか？

それが、楽曲全体からわずか数音しか鳴らないデータで、マシンが何をしているかを学ぼうとする時の状態だ。」 — Lou Zhang、MachineMetrics

一方、高頻度データアダプターは、1秒あたり1,000ポイント（1kHz）のデータ取得率を実現します。このレベルの粒度では、データは機械学習テクノロジーと組み合わせると特に、はるかに予測可能なトレンドを示せます。

従来のIoTセンサーとは異なり、このセンサーレスデータデバイスは、腐食性化学物質や飛散デブリを含む敵対的な製造環境に耐えられます。ほぼあらゆる製造環境に存在する変数によりセンサーは再校正が必要になるかもしれませんが、このタイプの高頻度データアダプターはマシンのコンピューターから直接情報を利用するため、校正、交換、高価な製造設備の保証無効化の必要性にさらされません。この代替案はスケーラブル、信頼性が高く、正確、コスト効率に優れています。一方、旧来のIoTセンサーはこれらのいずれでもありません。

MachineMetrics高頻度データアダプターはDIY設置が簡単で、エッジコンピューティングデバイスと、関連する場合は機械学習を活用して、最も重要なデータから最大の意味を導き出します。このスケーラブルソリューションは、数十台の設備に導入でき、すべてが単一エッジデバイスのみを利用します。このテクノロジースタックは、予知保全、工具最適化、診断、品質最適化を一つの手頃なソリューションで実現します。完全なMachineMetrics産業用IoTプラットフォームは、プロセス最適化と生産監視を促進します。貴社でどう機能するか見たいですか？ デモを予約してください。