IIoT完全ガイド：戦略、ユースケース、成功のヒント

産業用IoTを理解し、価値あるユースケースを探り、よくある課題への備えをするためのリソース

利益率の圧迫、インフレ上昇、かつてない競争激化の中、多くの企業がデジタルトランスフォーメーションを推進し、今日の市場で競争力を維持しようとしています。

インダストリアルIoT（IIoT）は、スマートファクトリーを構築し、より多くのシェアを獲得しようとする企業にとって不可欠なテクノロジーです。実際、多くの企業がすでに接続ソリューションを導入し、コスト削減とより効率的な運営を実現しています。

では、そもそも「インダストリアルIoT」とは何か？ この概念は、いかにデジタルトランスフォーメーションを促進し、ビジネスモデルを強化し、より高い運用効率を生み出すのか？ 魔法の杖なのか？ メーカーは実際にこれらのソリューションをどう活用し、価値を得ているのか？

以下では、産業用IoTの背後にあるテクノロジーを深掘りします。また、一般的なユースケース、課題、メリットを紹介し、包括的な概要を提供します。

インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）とは

インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）とは、産業環境におけるモノのインターネット（IoT）の活用を指します。スマート接続された設備、センサー、アクチュエーター、システムからデータを収集します。

収集されたデータは、クラウドでクレンジング、設定、分析され、管理者、オペレーター、その他のエンドユーザーに価値あるリアルタイムインサイトとして提供されます。高度なアプリケーションとロボティクスでは、これらのインサイトが予測・記述ソリューションの開発や、機械の自律・半自律アクションのトリガーとなります。これにより設備はより速く、効率的になり、ヒューマンエラーのリスクが低減します。また、作業者安全の向上、品質改善、コスト削減も実現します。

産業用IoTは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、その他のソフトウェア/計算ツールを用いてデバイスとプラットフォームを連携させます。これにより、従来の製造監視システムより遥かに効率的で高度な能力を持つサイバーフィジカルシステムが構築されます。

統計によると、2025年までに309億以上のIoTデバイスが存在すると予測され、製造業は収益性を高めるビジネスモデルの開発で大きな役割を果たします。これはすべて、第4次産業革命、インダストリー4.0と呼ばれる成長する変革の一環です。

 

IIoTの重要性

手作業プロセスと機械の事後保全に固執してきた製造業は、機械が生成する膨大なデータをこれまで活用できずにいたため、IIoTの恩恵を最も受けられる業界です。データは強力であり、それにアクセスし、ビジネスインテリジェンスベースのアルゴリズムで操作できることは、インサイト獲得を意味します。単なる数字ではなく、それらが意味するものが重要です。

産業用IoTにより、工場現場で何が起きているかを、リアルタイムで、時間と場所を超えて、個々の機械と生産サイクルレベルまで把握できます。予知保全と自動化プロセスへの取り組みは、データとインタラクティブ性がもたらすものの始まりに過ぎません。

「先進製造」とも呼ばれる産業用IoTの未来には、データを送信・分析する受動的センサーだけでなく、機械と接続し能動的プロセスを可能にするものも含まれます。例えば、定義パラメータ外で動作しているときに自己修正する機械などです。

テクノロジーが再び人間の関与を不要にするように見えるかもしれませんが、IoTは顧客を最優先する製造プロセスの変革を可能にするものと見るべきです。市場投入の高速化、オンデマンド生産、より容易なカスタマイズは、IoTが実現する接続性がもたらす違いのほんの一例です。

むしろ、人間と機械のコミュニケーションとプロセス改善により、人間は反復的な手作業から解放され、例外対応とビジネス価値を高める改善に集中できるようになります。

何がメーカーを産業用IoTへ駆り立てるのか

産業用IoTへの当初の関心は、すべて効率に関するものでした。メーカーは、予知保全スケジュールの導入、計画外ダウンタイムの回避、履歴データを活用した将来の生産サイクル意思決定により、時間と労力を節約できました。これらすべてが、メーカーのグローバル市場での競争力に寄与します。

しかし効率の先には、イノベーションがあります。メーカーは、膨大なデータを蓄積することで、新製品をより速く、より低コストで設計できるメリットを実感しています。ここでの究極のドライバーは顧客です。アイデアを具現化し、顧客の具体的ニーズを満たすことで、前例のないカスタマイズが可能になります。

さらに、産業用IoTは「先進的」な製造環境だけでなく、「スマート」な製造環境も創出します。IoTが生み出す接続とデータは工場内に留まらず、原材料、在庫管理、需要予測から生産、出荷まで、サプライチェーン全体に及びます。生データレベルまで掘り下げられることで、すべてのビジネスプロセスが最適化され、成長につながります。

クラウドベースのソフトウェアに接続されたあらゆるデバイスから、IIoTは、以前は遅くエラーが多かった「データが意味するものを探る」プロセスに、柔軟性と速度をもたらします。

 

産業用IoTソリューションの背後にあるテクノロジー

産業用モノのインターネットは、リアルタイムデータ収集によって生まれるインサイトで動作します。製造企業は毎秒、信じられない量のトランザクションデータと運用データを生成します。その大半は失われたり、非構造化のままであり、意思決定者はほとんど価値を得られません。しかし、これが産業用IoTプラットフォームで収集・展開されれば、様々なビジネスニーズへのインサイトとソリューションに変わります。

プロセスは産業用設備、すなわち世界中のあらゆる市場向けに製品を生産する機械から始まります。従来の機械自動化では、自社設備のデータ取得と分析が可能な独自ソフトウェアが導入されることが多々ありました。インターネットの到来により、産業用インターネットが可能になり、接続導入が容易になりました。

IIoTデバイスはより小さく、設置が容易になり、OEMに依存しない（アグノスティックな）ものとなりました。これにより、組み込みセンサーを持つ新しい生産設備と、センサーでレトロフィットされた古いアナログ設備をリンクすることが可能になりました。この革新的テクノロジーにより、設備の正常な機能によって生成されるデータに依存する、無限の産業アプリケーションが実現可能になりました。

従来のケーブルとT1回線に加え、今日のIIoTデバイスには、セルラーやWi-Fiで接続可能なスマートセンサーも含まれます。

ソフトウェアプラットフォームと接続デバイスの普及の組み合わせにより、製造企業は工場現場と製造プロセスの完全な可視性を得られます。リアルタイムでデータを分析する能力により、統合ソリューションがSOPを変更し、継続的改善を推進できます。

完全に接続された工場でリアルタイムデータを取得すれば、メーカーは改善領域を特定し、実行可能なインサイトにアクセスし、処方・予測分析を通じてプロアクティブな戦略を策定できます。

 

IoT vs インダストリアルIoT

インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）を、モノのインターネット（IoT）と混同しないでください。

IoTは、有線/無線通信を用いて、家庭やビジネス内のデバイスを接続、制御、サービス提供するものです。最も一般的なのは、自動車、サーモスタット、家電など、インターネットに接続してデータ収集・転送を行うコンシューマーデバイスです。

IIoTは、産業環境内での運用制御と最適化に用いられる、センサー、設備通信、自動化システム、分析プラットフォームの集合体です。

IIoTデバイスでは、接続性がサービスであり、データ取得によりユーザー向けにカスタマイズされた体験を提供します。接続性は、高度分析、専用エッジデバイス、センサー、通信を組み合わせ、製造環境での最適化、合理化、効率向上を目的としたエコシステムを構築・制御するデジタルツールです。

 

IIoTのメリット

産業用IoTソリューションにより、メーカーは運用データをより効果的に活用し始められます。生産データをリアルタイムで収集・標準化することで、理論上、単なる設備ダウンタイム監視から履歴データに基づくトレンド予測まで、無限のユースケースが生まれます。効果的なIoTソリューション導入のメリットをいくつか紹介します。

製造プロセスと生産性の改善

設備への人的介入は遅く、エラーを招きます。リアルタイム収集データを分析することで、メーカーはデータ駆動型の意思決定が可能になります。

高度分析は、 otherwise 検出できないトレンドを特定し、生産プロセス全体を改善する処方ソリューションでフォローアップできます。また、オペレーター間のパフォーマンス差、シフト間のばらつき、その他の領域を特定し、より良い労働力とキャパシティ活用の開発を支援します。これらの改善は全体的な生産性を向上させ、隠れたキャパシティを解放します。

在庫管理の高度化

価格上昇と在庫保有コスト増大により、在庫は数年前以上にサプライチェーンの重要な要素となっています。IIoTを活用した産業制御システムは、データ取得を生産現場の外へ拡張します。これらのシステムは、搬送に焦点を当てたデバイスや、API経由で在庫ソフトウェアと連携するデバイスを用いて、企業全体からデータを取り込みます。

完成品を追跡し、その影響と可用性をプラットフォーム上の高度分析に組み込みます。そこから財務ソフトやERPシステムへ連携し、在庫を精密に管理できます。

精密な品質管理

従来の品質プログラムは、監査、検査、予防に焦点を当てています。NC工作機械のように、医療、自動車、航空宇宙部品が厳密な公差で設計される業界では、わずかな変動が工場内での高いスクラップ率や、検査を通過してエンドユーザーに届いた場合の安全性問題を意味します。

IIoTデバイスを用いて精密切削、重量、温度、その他のデータを測定すれば、オペレーターはデータを分析し、生産ユニットが規定パラメータから外れる前に調整できます。この分析により、時間、材料、労働、コスト、設備の摩耗を節約できます。

スピンドルとモータ周波数のデータ取得も可能です。これによりメーカーは機械学習アルゴリズムを開発し、品質ロスにつながる故障を早期発見できます。エッジデバイス、エッジコンピューティング、IIoTプラットフォームネイティブ機能を用い、多くの品質調整を機械が自律・半自律的に実行できるようプログラムできます。

コスト削減

IIoTシステムは製造企業のコスト削減を推進します。第一に、異常の検知と修正により、労働力、材料ロス、ダウンタイムを削減。第二に、高度分析によるデータ分析で、人間が見落とす傾向とパターンを特定。この分析能力がプロセス最適化と運用コスト削減につながります。

さらに、接続デバイスが提供するインサイトにより、予知保全戦略を開発し、ダウンタイム削減、スペアパーツコスト削減、設備寿命延長が可能です。

資産追跡と保護

資本設備は製造企業の最大コストの一つです。IIoTテクノロジーによるリアルタイム監視、予知保全処方、その他のツールで、単一工場から企業全体まで、資産健全性維持戦略を構築できます。

MachineMetricsのような先進機械データプラットフォームは、設備データを分析し、工具寿命問題、機械健全性、その他の変数を検知します。また、機械を良好な稼働状態に保つアクションを処方できます。

製品設計の改善

従来の製品設計は製造プロセスから切り離され、無駄に反復的でした。R&Dと開発コストを押し上げるだけでなく、リアルタイム生産データが設計プロセスに取り込まれませんでした。

IIoTテクノロジーは、設計開発プロセスを実際の稼働条件下で生成されるリアルタイムデータと連携させます。このデータを分析し、デジタルツインを作成して製品寿命をモデル化し、問題領域を特定できます。これにより設計者は現在の設計の欠陥を修正し、より高性能な新製品を開発できます。

これらのインサイトにより、企業はプロアクティブでビジネス志向の戦略を立て、開発コスト削減、収益改善、新製品・サービス開発が可能になります。

 

IIoTを活用する業界

多くの業界でIIoTデバイスとテクノロジーが活用されています。最も一般的な業界には以下があります。

電力ユーティリティ

電力ユーティリティは生産地点を遥かに超える広大なリソースを持ちます。エネルギー消費を分析しトレンドを予測するディープアナリティクスの導入により、より良い生産とエネルギー管理が可能になります。パフォーマンスと健全性の観点からネットワーク全体を可視化するデジタルツールは、ゲームチェンジャーとなっています。

石油・ガス業界

産業環境は業界により大きく異なります。ガス業界は長距離にわたる大規模生産が特徴です。以前は現場で行っていたタスクを自動化できることは、異常の早期発見が環境災害を防ぎ、作業者安全を確保する上で極めて重要です。

自動車業界

自動車業界は第4次産業革命テクノロジーをいち早く採用しました。この高付加価値業界は、IIoTシステムをロボティクスなどの新興テクノロジーと連携させ、スマートファクトリー環境を構築しています。

今日の自動車業界はソフトウェアに深く投資しています。IIoTにより、生産・製造監視のエコシステムを販売、マーケティング、サプライチェーン、金融と直接連携させることが可能になりました。これにより、製造状況の完全な把握と、増え続ける車載接続からのデータ取り込み、それらの統合による価値向上を実現しています。

NC工作機械

NC工作機械メーカーは離散製造業です。個別の製品を生産するため、セットアップ時間、設定、プロセス最適化、労働トレーニングと活用などに課題があります。ここでビッグデータ分析と先進的IIoTアプリケーションが、収益性に大きな違いをもたらします。

統合センサー、レトロフィットデバイス、周波数データ、その他の入力からのデータ分析により、NC工作機械メーカーはキャパシティ最大化とコスト削減の方法を見つけられます。これはプロセス最適化、新しいショップフロアレイアウト、予知保全、工具寿命最適化などで達成可能です。

メーカーが如何にIoTを導入し、重要ユースケースを解き放っているか、eBookでご確認ください。

 

リスクと課題

産業用IoTには、コスト、経験、セキュリティなどいくつかの課題があります。以下で詳しく見ていきます。

投資コスト

あらゆる新技術において、導入・実装コストは検討事項の上位に来ます。すべての業界と同様、製造企業も新技術を従来のITの延長で理解しがちです。クローズドネットワークのオンプレミスシステムのインフラ、トレーニング、メンテナンスには多大なコストがかかります。これらを置き換え・陳腐化させることは心理的ハードルが高いです。

将来のROIがどうなるか理解不足もあります。約束通りなら、IIoTのメリットがコストを上回ります。デバイス普及とソフトウェア開発が進めば、投資コストは下がり続けます。すでにアドホックシステム向けに手頃なデバイス、ソフトウェア、クラウドベースサービスプロバイダーが存在します。

トレーニングと経験

オペレーターと社内ITスタッフは、これまで数々の「次世代ビッグシング」プロジェクトとトレーニングを経験しており、IIoTに躊躇しがちです。

スタッフも、上記コストの項で触れた通り、ITインフラの構築ベースで知識を持っています。これらのスタッフには、デジタルツールと高度分析が皆をよりスマートに働かせることを示すべきです。

ITプロフェッショナルは、MachineMetricsのようなプラットフォームが既存IT構造の汎用性を高めることを評価するでしょう。弊社プラットフォームは既存ケーブルとハードウェアで通信可能ながら、Wi-Fiやセルラーなど新しい接続性を提供し、ネットワークのインパクトを拡大します。

セキュリティ

潜在的なIIoT導入企業が最も懸念するのがセキュリティかもしれません。IIoTのセキュリティ問題は、弱い暗号化、不安全なモバイル/ウェブインターフェース、ネットワークサービスなどから生じる可能性があります。重要インフラ運用の50%が古いソフトウェアを使用しているとされる中、この懸念は理解できます。

IIoTセキュリティ議論には、光と影の両面があります。光は、クラウドベースのセキュリティと、そのようなサービスを提供するプロバイダーがここ数年でセキュリティを急速に強化し、侵害を大幅に減らしたことです。

影は、ほとんどの侵害がクラウドプロバイダー自体ではなく、弱いパスワードやその他の企業側の行動によって起きるという現実です。結局のところ、セキュリティは常に重要ですが、データとアクセスを制御する責任は、社内システムで求められていたのと同様、企業自身が採用するプロトコルに依存します。

 

IIoTの未来

IIoTは現在世界で最もエキサイティングなテクノロジートレンドの一つですが、多くの企業はまだ導入初期段階にあります。

IIoTの未来には、より多くの接続デバイス、より強固なセキュリティ、導入コストの低下が見込まれます。2022〜2027年にCAGR 16.7%で成長し、2,634億ドルに達すると予測されています。

より多くのデバイスメーカーとソフトウェアソリューションが市場に参入するにつれ、導入コストは下がります。しかし、多くの企業が二桁の生産性向上を実現するにつれ、コストとベネフィットの認識が急速に変わり、企業が競争優位を求めるようになる可能性があります。

産業用IoTソリューション導入の第一歩

産業用IoTの好例が機械監視です。以前は高度に手作業依存だったプロセスが、IoTにより機械が生成するデータにリアルタイムでアクセスでき、組織内の機能的サイロを超越することで、あらゆるレベルでより速く、より的確な意思決定が可能になります。

「IoTの力を活用し、データを機械から自動収集し、リアルタイム可視化と通知、履歴分析を提供することで、工場作業者がより速く、より情報に基づいた意思決定を行えるようにする。」（出典）

製造セクターでのIoT導入を成功させる鍵は、固有の課題を理解し、解決に向けて取り組むことです：

1. 古いレガシー設備を新しいインターネットベーステクノロジーと会話させる：多くのメーカーにとって新機械購入は現実的ではないため、産業用IoT導入とは既存ユニットのレトロフィットを意味します。機械監視は、適応型センサーとカメラを通じて、前例のないレベルでユニット監視とデータ収集を効果的に機能させられます。
2. 安定した接続性とセキュリティ：データを得るには、安定した接続を可能にする適切な無線技術を持つITインフラが不可欠です。単にWi-Fiルーターを設置すればよいわけではありません！ その接続性も、データ認証と暗号化で保護される必要があります。帯域幅追加を考慮すると、接続の安定性に立ち戻ることになります。この種のITインフラ構築は時間と資金の投資を要しますが、一度整えば、無線・リアルタイム・クラウド接続の使い勝手は素晴らしく、「よくこれでなくてもやってこられたな」と思えるでしょう！
3. 産業用IoTはまだ若い：これにより、テクノロジー全般で定期的に見られるベストプラクティスが不足しています。これは特にセキュリティ領域で重要です。システムが如何に侵害され得るか、その管理ベストプラクティスを十分に計画し、混乱を最小限に抑える必要があります。

 

IIoTジャーニーの次のステップへ、準備はできていますか？

MachineMetricsは、製造設備データの収集、管理、分析、アクション化のためのリーディングプラットフォームです。プラグアンドプレイの機械接続、使いやすいアプリケーション、強力な統合により、機械データ駆動型インサイトをアクションに変え、フロントラインワーカーとその他の工場システムが効率的かつ効果的に運用できるよう支援します。

今日、世界中の数百のメーカーが数千台の機械をMachineMetricsに接続し、生産性監視、ボトルネック特定、機械故障予測、製造設備運用に関するワークフロー自動化を行っています。ぜひMachineMetricsの実力をお見せしたいです。チームとのデモ予約、またはプラットフォームページをご覧ください。

製造業向けIIoTプラットフォーム

デモを予約