産業データプラットフォーム：製造業の効率・可視化・継続的改善を強化

製造業におけるIoT活用の拡大に伴い、産業データプラットフォームの需要が高まっています。多種多様なデータタイプとソースから膨大なデータが生成される中、メーカーは多数の機械とシステムからデータを収集・標準化するプラットフォーム導入を進めています。

こうした「産業データプラットフォーム」は、運用効率の向上、完全な生産可視化、継続的改善イニシアチブの推進を可能にします。

では、これらのプラットフォームとは何か、どう発展してきたのか、製造業にどのようなインパクトを与えるのか、見ていきましょう。

産業データプラットフォームとは

産業データプラットフォームは、産業環境における設備とシステムからデータを収集、標準化、文脈化、格納、アクセス可能にするものです。

製造企業は長年MRPとMESシステムを使用してきました。しかし産業用IoT、高度分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）、エッジデバイスの台頭により、データ量が指数関数的に増加し、分析のための新たな能力も生まれました。この爆発的増加により、膨大なデータを処理・格納・分析し、エンドユーザーにリアルタイムインサイトを届けるためのマルチソリューションアプローチが必要となりました。

産業データプラットフォームは、データ収集、標準化、文脈化、格納、配信で構成されます。エッジ付近でソリューションを実行することで、データをクラウド送信前に整理・クレンジング・部分的に構造化できます。結果として、より合理化されたデータ管理システムが実現し、効率が向上します。この双方向の仕組みが複数技術を組み合わせ、企業のエンドツーエンドのデータ管理ニーズを満たします。

産業データプラットフォームの必要性はどう生まれたか

データが貴重なコモディティとして台頭したことで、近年いくつかの問題が生じました。テクノロジーが圧倒され、断片化・サイロ化されたデータベースが乱立しました。

例えば、データ取得はほぼ瞬時でも、多くの場合、企業全体に分散した多数のデータベースに散在します。さらに、それらが異なるサービスプロバイダーによって管理されていることが多く、レイテンシや相互運用性の問題を引き起こします。これはIIoTとインダストリー4.0テクノロジーが解決を目指した課題の一つです。

データ管理者は、すべてのデータベース、通信、接続、分析が一箇所に集約された、統合された階層構造の必要性を認識しました。この統合により、データのサイロ化を防ぎ、収集されたすべてのデータを予測・記述分析に活用可能にします。また、データの企業ガバナンス強化とユーザー間のコラボレーション向上も可能になります。

産業データプラットフォームの要件

あるMcKinsey分析では、最先端の産業データプラットフォーム（高度分析付き）は以下の階層で構築すべきとしています。

• アプリケーション層：スケジューリング、センサー、計画、運用、CRM、KPI
• 分析・レポート層：リアルタイムデータ取得、リアルタイムデータ表示、カスタマイズ表示アプリ、BIレポート
• メッセージング・ミドルウェア層：センサーゲートウェイ、MOMエンジン
• データ層：運用、センサーデータ、データウェアハウス、メタデータ、ERPシステム

あらゆる産業データプラットフォームに不可欠な要件には以下があります。

統合と接続性

柔軟で信頼性の高い接続性が必要です。

市場にはケーブルやT1回線を用いた従来型デバイス接続を利用するソリューションが多数あります。また、Wi-Fiやセルラー接続を使用するデバイスプロバイダーも多数存在します。

例えばMachineMetricsは、機械データの接続と収集を専門としています。柔軟なシステムにより、OEM設備とのダイレクト機械統合、センサー、IoTデバイス、自動化設備のレトロフィット、さらにはアナログデバイスの接続まで可能です。

これにより、あらゆるメーカー・モデルの設備に機械接続でき、メーカーはすべての機械データを収集・標準化・文脈化できます。

これにより、CMMSやMESのように正確な生産データを必要とする他システムでのデータ活用も可能になります。

他デバイス、データソース、プロセスとの統合も重要です。接続性とデバイスソリューションがよりアグノスティック（非依存）であれば、エコシステムは拡大し、データ取得量も増大します。

アナログ設備からの品質データと、OEM組み込みデバイスから取得したデータを統合・分析できることは、産業データプラットフォームへストリーミングされるデータが高度分析に利用可能になることを意味します。

エッジでデータを処理、または部分的に処理できることは、バッチデータとストリームデータの両方をデータプラットフォームにより容易に統合できることを意味します。これによりレイテンシが削減され、プラットフォーム分析がデータのクリーニング・処理・整理に費やす時間を短縮できます。

参考読み物：製造業におけるエッジコンピューティング vs クラウドコンピューティング

データの標準化と文脈化

データはあらゆる産業データプラットフォームの核心です。そのため、データの準備方法が極めて重要です。データプラットフォームは、分析と予測・記述インサイトにより多くの処理能力を割くために、標準化されたデータを必要とします。

例えばMachineMetrics機械データプラットフォームは、自動データ変換エンジンを用いて機械・設備データを標準データ構造に変換します。これにより、より一貫性のあるレポートと分析が可能になります。標準化データは、カスタムセンサーデータ、機械状態、アラーム、オーバーライド、診断、速度、機械モードなどで有用です。

標準化されたデータは、予測・処方ソリューションの追加により、より容易に分析できます。このデータの文脈化は、IIoTの最も重要な約束の一つであり、ショップフロアと製造レベルで多くの選択肢を可能にします。文脈化されたデータは、事前設定されたアクションを用いて人的介入なしにタスクを実行し、ダウンタイム削減につながります。

産業用IoTについてまだ不明な点がある方は、完全ガイドをご覧ください。

拡張性

産業データプラットフォームへの容易な接続は不可欠ですが、先進プラットフォームは拡張性も備える必要があります。

多くの企業では、製造データが多種多様な設備から来ます。異なるOEMから購入した設備の場合もあれば、一工場が複数の加工ステップで構成され、異なる設備を必要とする場合もあります。また、アナログ設備からIoT機能内蔵デバイスまで、世代を超えた設備を使用する企業も無数にあります。

産業データプラットフォームは、これらすべてのソースからの入力に対応し、ビジネス成長に合わせて拡張できなければなりません。完全統合されたデバイスと標準化データがあれば、より多くの機械資産をプラットフォームに追加する際も容易にスケールできます。

拡張可能性

従来の製造ソフトウェアは、断片化、サイロ化、相互運用性の欠如に悩まされてきました。リアルタイムでのデータ取得、準備、分析能力は大きな価値を生み出します。

プラットフォームは、企業内の他ソフトウェアシステム（CMMSなど）からのデータでも分析能力を活用できるよう、完全に拡張可能でなければなりません。MachineMetricsのようなプラットフォームは、API経由でMESやERPなど多くのレガシーシステムと接続できる拡張可能なプラットフォームを提供します。

しかしMachineMetricsでは、拡張可能性はAPI接続を超えています。プラットフォームはエッジデバイスとの拡張性を備え、レイテンシを削減し、データを機械レベルで部分的に処理・分析できます。これによりデータの価値を拡張し、システムリソース使用をより効率的にします。オペレーターはリアルタイムインサイトに基づきプロセスを最適化できます。

データの到達範囲は、直感的でカスタマイズ可能なオペレーターインターフェースを通じても拡張されます。技術者、オペレーター、管理者は、最も必要な場所でリッチな可視化にアクセスできます。独自のインサイトを追加し、スピンドル・機械・工場レベルで機械ステータスを表示できます。

産業データプラットフォームのメリット

産業データプラットフォームの利用には、以下のようなメリットがあります。

1. データの統合：データプラットフォームでは、データがクラウドの一箇所に統合されます。この統合により、すべてのデータベースが同一サービスを用いてインサイトを導出し、ビジネス戦略とプロセス最適化を提案できます。
2. アクセス改善：データ資産が単一サービスプロバイダーの下に置かれ、同一分析エンジンを使用するため、ユーザーは生産現場からデータを迅速かつ容易にアクセスできます。HMI、モバイルタブレット、スマホ、PCの価値により、意思決定がより速く、データ駆動型になります。
3. 価値あるアプリケーション：データ操作がプラットフォーム内で階層化されているため、ユーザーはカスタマイズ可能なレポートとリアルタイムKPIにアクセスできます。また、特定機械・スピンドルへのズームインから、工場全体パフォーマンスのズームアウトまで可能です。
4. 運用改善：機械状態のリアルタイム分析は、経営層の新戦略立案を可能にし、自動化も実現します。例えば、実際の機械性能と状態を用いた予知保全プログラムは、メンテナンスコストを大幅に削減し、ダウンタイムを減らせます。
5. セキュリティ強化：多くの企業がアドホックで断片化されたIoTデバイスとソフトウェアでセキュリティリスクを抱えています。統合ソリューションなら、IoTデバイス自体に完全なセキュリティがなくても、データプラットフォームが認証とデバイス認可を通じてセキュリティを大幅に管理でき、攻撃成功リスクを低減できます。
6. コスト削減：IoTデバイスとディープデータ分析がリアルタイム監視を用いるため、多くのプロセスを自動化・半自動化できます。この自動化により労働力削減、隠れたキャパシティの解放、品質チェックに必要な変数と手作業テストの削減、メンテナンス戦略の最適化が可能です。統合ソリューションを持つプラットフォームは、プロセス最適化、生産性向上、廃棄物削減につながります。

産業データプラットフォームの影響力はどの程度か

2025年までに175ゼタバイト以上の利用可能データが生成されると推定されています。産業データプラットフォームは単に影響力があるだけでなく、必須のものになります。独自のデータと分析ニーズを持つ多くの業界で、共有データを創出するでしょう。

現在、多くのメーカーはレガシーMESとERPシステムに依存して運用管理を行っていますが、これらはデータ収集に苦労しています。大手がデバイス接続を可能にするアドオンソリューションを追加しようとする一方、新規参入者が最低限のトラッキングのみを提供するポイントソリューションを提示するなど、この市場は急速に変化しています。

MachineMetricsは、機械データ収集とアクション化を目的として特別に設計されました。MachineMetricsはデータ、デバイス、ソフトウェア、分析を一つの強力なソリューションに統合します。リアルタイム分析が実行可能なインサイトを提供し、データの完全なコントロールを維持できます。弊社プラットフォームが如何に競争優位をもたらすか、デモを予約してご確認ください。