製造業に対する産業データプラットフォームの影響
産業用データプラットフォームの台頭は、製造業でのIoTの使用の増加によって促進されています。これらの膨大な量の異なるデータタイプとソースにより、メーカーは、多くのマシンとシステムにわたってデータを収集および標準化するためのプラットフォームを実装するようになりました。
そうすることで、これらの「産業用データプラットフォーム」は、運用効率の向上、完全な生産の可視性を可能にし、継続的な改善イニシアチブの推進に役立ちます。
しかし、これらのプラットフォームとは正確には何であり、どのように開発され、製造業にどのような影響が予想されるのでしょうか。
産業用データプラットフォームとは何ですか？
産業用データプラットフォームは、産業環境の機器やシステムからアクセス可能なデータを収集、標準化、コンテキスト化、保存、および作成します。
製造会社は何十年もの間MRPおよびMESシステムを使用してきました。しかし、産業用モノのインターネット、高度な分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）、およびエッジデバイスの台頭により、データの量は、分析のための新しい機能とともに、指数関数的に増加しました。この爆発的な増加により、膨大な量のデータを処理、保存、分析し、エンドユーザーにリアルタイムの洞察を提供するためのマルチソリューションアプローチが必要になりました。
産業用データプラットフォームは、データ収集、標準化、コンテキスト化、ストレージ、および配信で構成されています。エッジまたはその近くでソリューションを実行することにより、データをクラウドに送信する前に、整理、クレンジング、および部分的な構造化を行うことができます。その結果、より効率的な、より合理化されたデータ管理システムが実現します。この双方向の道は複数のテクノロジーを組み合わせているため、データ管理に対する企業のエンドツーエンドのニーズが満たされます。
産業用データプラットフォームの必要性はどのように発展しましたか？
貴重な商品としてのデータの台頭は、近年いくつかの問題を提起しています。テクノロジーが圧倒され、データベースが断片化され、サイロ化されました。
たとえば、データの取得はほぼ瞬時に行われましたが、多くの場合、企業全体に分散した多数のデータベースに存在していました。混乱を増すために、これらのデータベースはさまざまなサービスプロバイダーによって管理されることが多く、遅延や相互運用性の問題が発生しました。これは、IIoTおよびインダストリー4.0テクノロジーが排除するように設計されたものの1つです。
データ管理者は、すべてのデータベース、通信、接続、および分析が1か所に存在する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、データのサイロ化が防止され、収集されたすべてのデータが予測分析および記述分析に利用できるようになります。また、データのより良いコーポレートガバナンスとユーザー間のより良いコラボレーションが可能になります。
産業用データプラットフォームの要件
マッキンゼーの分析によると、高度な分析機能を備えた最先端の産業用データプラットフォームは、次の層で構築されています。
- 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
- 分析およびレポート層：リアルタイムデータキャプチャ、リアルタイムデータ表示、カスタマイズされた表示アプリケーション、BIレポート
- メッセージングおよびミドルウェア層：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
産業用データプラットフォームには、次のようないくつかの重要な要件があります。
統合と接続
産業用データプラットフォームには、柔軟で信頼性の高い接続が必要です。
市場には、ケーブルおよびT1回線を介した従来のデバイス接続を利用するソリューションが何百もあります。 Wi-Fiまたはセルラー接続を使用する多くのデバイスプロバイダーもあります。
たとえば、MachineMetricsは、マシンデータの接続と収集を専門としています。当社の柔軟なシステムにより、OEM機器を介したデバイス接続が可能になり、直接の機械統合、センサー、IoTデバイス、自動機器の改造、さらにはアナログデバイスの接続も可能になります。
これにより、あらゆるメーカーやモデルの機器へのマシン接続が可能になり、メーカーはすべてのマシンデータを収集、標準化、コンテキスト化できるようになります。
これにより、CMMSやMESなど、コア機能を実行するために正確な本番データを必要とする他のシステムでデータを使用できるようになります。
他のデバイス、データソース、および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にとらわれないほど、エコシステムが大きくなり、データ取得が大きくなります。
OEM組み込みデバイスから取得したデータとともに、アナログ機器からの品質データを統合および分析できるということは、産業用データプラットフォームへのデータストリーミングが高度な分析に利用でき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ということは、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簡単に統合できることを意味します。これにより、待ち時間が短縮され、プラットフォーム分析でデータのクリーニング、処理、整理に費やす時間が短縮されます。
参考資料：製造業におけるエッジコンピューティングとクラウドコンピューティング
データの標準化とコンテキスト化
データは、あらゆる産業用データプラットフォームの中心です。そのため、準備の仕方が重要です。データプラットフォームには、分析と予測および記述的洞察により多くの処理能力を割り当てるために、標準化されたデータが必要です。
たとえば、MachineMetrics Machine Dataプラットフォームは、自動データ変換エンジンを使用して、マシンと機器のデータを標準の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。標準化されたデータは、カスタムセンサーデータ、マシンの状態、アラーム、オーバーライド、診断、速度、およびマシンモードで役立ちます。
標準化されたデータは、予測および規範的なソリューションを追加できる場合、より簡単に分析できます。このデータのコンテキスト化は、IIoTの最も重要な約束の1つであり、製造現場および製造レベルで多数のオプションを有効にします。コンテキスト化されたデータは、事前に構成されたアクションを使用して、人間の介入なしにタスクを実行し、ダウンタイムを削減します。
産業用モノのインターネットについてまだ混乱していますか？ IIoTに関する完全ガイドをお読みください。
スケーラビリティ
産業用データプラットフォームに簡単に接続できることが重要です。ただし、高度なプラットフォームもスケーラブルである必要があります。
多くの企業では、製造データはさまざまな機器から取得されます。この機器は、さまざまなOEMから購入される場合があります。また、工場が複数の処理ステップで構成され、異なる機器が必要になる場合もあります。アナログ機器からIoT機能が組み込まれたデバイスまで、世代を超えて機器を使用している企業も無数にあります。
産業用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、ビジネスの成長とともに成長する必要があります。完全に統合されたデバイスと標準化されたデータを使用すると、プラットフォームに追加されるマシン資産が増えるため、スケーリングが容易になります。
拡張性
従来の製造ソフトウェアは、しばしば断片化され、サイロ化され、相互運用性の欠如に悩まされていました。リアルタイムでデータをキャプチャ、準備、分析する機能は、大きな価値をもたらします。
プラットフォームは、CMMSなど、企業内の他のソフトウェアシステムからのデータで使用される分析機能のために、完全に拡張可能である必要があります。 MachineMetricsなどのプラットフォームは、APIを介してMESやERPなどの多くのレガシーシステムに接続するための拡張可能なプラットフォームを提供します。
しかし、MachineMetricsを使用すると、拡張性はAPI接続を超えます。このプラットフォームにより、エッジデバイスの拡張性により、遅延を削減し、マシンレベルでデータを部分的に処理または分析できます。これにより、データの価値が高まり、システムリソースの使用効率が向上します。オペレーターは、リアルタイムの洞察に基づいて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イスによっても拡張されます。技術者、オペレーター、およびマネージャーは、最も必要とされる場所で豊富な視覚化にアクセスできます。彼らは独自の洞察を追加し、スピンドル、マシン、または工場レベルで表示されるマシンのステータスを確認できます。
産業用データプラットフォームの利点
産業用データプラットフォームを使用することにはいくつかの利点があります。それらには以下が含まれます：
- 統合データ：データプラットフォームでは、データはクラウド内の1か所に統合されます。この統合は、すべてのデータベースが同じサービスを使用して洞察を提供し、ビジネス戦略とプロセスの最適化を提案できることを意味します。
- アクセスの改善：データ資産は単一のサービスプロバイダーの下に格納され、同じ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にすばやく簡単にアクセスできます。 HMI、モバイルタブレット、電話、PCの価値は、意思決定がより迅速でデータ主導であることを意味します。
- 貴重なアプリケーション：データ操作は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のKPIにアクセスできます。また、ズームインして特定のマシンやスピンドルを表示したり、ズームアウトして工場全体のパフォーマンスを表示したりすることもできます。
- 運用の改善：機械の状態をリアルタイムで分析することで、管理内の新しい戦略につながるだけでなく、自動化も可能になります。たとえば、実際の機械の性能と状態を使用した予知保全プログラムは、保守コストを大幅に削減し、ダウンタイムを削減できます。
- より高いセキュリティ：多くの企業は、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を危険にさらしています。統合ソリューションは、IoTデバイスに完全なセキュリティがない場合でも、データプラットフォームが認証とデバイス認証を通じてセキュリティを大幅に管理できることを意味します。これにより、攻撃が成功するリスクが低くなります。
- コストの削減：IoTデバイスと詳細なデータ分析はリアルタイムの監視を使用するため、多くのプロセスを自動化または半自動化できます。この自動化により、労力が削減され、容量が解放され、品質チェックに必要な変数と手動テストの数が減り、メンテナンス戦略が最適化されます。統合されたソリューションを備えたプラットフォームは、最適化されたプロセス、より高い生産性、およびより少ない無駄につながります。
産業用データプラットフォームはどの程度影響力がありますか？
2025年までに175ゼタバイトを超える使用可能なデータが生成されると推定されています。産業用データプラットフォームは影響力があるだけではありません。それらも不可欠になります。独自のデータと分析のニーズを持つ多くの業界で共有データを作成します。
現在、ほとんどのメーカーは、運用を管理するためにレガシーMESおよびERPシステムに依存していますが、これらのソリューションはデータ収集に苦労しています。大規模なプレーヤーがデバイス接続を可能にするソリューションを追加しようとするにつれて、この市場は急速に変化し、新規参入者は最小限の追跡のための単純なポイントソリューションを提供します。
MachineMetricsは、マシンデータを収集し、実用性を実現するために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、および分析を1つの強力なソリューションに統合します。リアルタイム分析は、データを完全に制御しながら、実用的な洞察を提供します。当社のプラットフォームがどのように競争力を高めることができるかを知るには、今すぐデモを予約してください。
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