製造業のためのクラウドコンピューティング実践ガイド

更新：2021年1月21日

 

製造業におけるクラウドコンピューティングについて、この詳細な記事では以下をカバーします：

• 製造業におけるクラウドコンピューティングの概要
• クラウドコンピューティングとは？
• クラウドコンピューティングプラットフォームとは？
• 製造業におけるクラウドのメリットとユースケース
• エッジとクラウドの関係
• 製造業における接続環境の変化

 

製造業におけるクラウドコンピューティングの概要

製造業者とOEMが意思決定をデータで行うようになるにつれ、クラウドコンピューティングは製造業でのプレゼンスを深めています。データ収集自体が、工場現場では異例ではなく期待されるものになりました。IoT接続された産業機械、オペレーターインターフェース、サプライヤーデータ、需要予測、その他多数のデータストリームの間で、多くの企業が活用しきれないほどのデータに溢れています。ベストインクラス企業でも平均して約50%のデータしか意思決定に活用できておらず、後発企業ではわずか30%です。

収集データの活用を制限する主要因は、膨大なデータを分析し意味を導き出すために必要な膨大な処理能力です。データ収集デバイスを導入した多くの企業が、社内データサイエンティストと社内マシンで分析を開始しましたが、すぐに圧倒されました。データストレージ、バックアップ、オフサイトバックアップ、データセキュリティ、さらには機械学習技術を効果的かつ迅速に用いて最も深く正確なインサイトを導き出すハードウェア——これらは時間とコストの両面で急速に膨らみます。

そこがクラウドの真骨頂です。クラウドは、社内ストレージのコストの一部で、実質的に無制限のデータストレージを提供します。一般的な認識（現在は薄れつつあります）とは逆に、信頼できるクラウドプロバイダーに預けたデータは、社内サーバーよりも安全です。それは彼らのビジネスモデルの主要因であり、ほとんどの企業にとっては付随的なものではないため、クラウドプラットフォームはほとんどの企業がオンプレミスで達成できるよりも高度なストレージとより深い保護を備えています。クラウドプロバイダーは一定レベルのセキュリティ維持、進化する既知のセキュリティリスクへの対応に同意し、多くはデータ漏洩の可能性に対する保険を提供できます。物理的安全性の面では、クラウドプロバイダーはより高い冗長性（火災、洪水、その他の自然・人為的災害に備えた別施設へのオフサイトコピーを含む）を維持する傾向があり、データ損失リスクは著しく低減されます。

コンピューティングパワーの面では、クラウドでハードウェアリソースを共有することで、社内マシンよりもドルあたり指数関数的に多くのコンピューティングパワーを確保できます。製造業者は、インターネット経由で他者とリソースを共有することで、莫大なコストのかかるハードウェアにアクセスできます。これにより、膨大なデータに対してディープな分析や複雑な機械学習技術の使用が可能になり、ハードウェアの遅さによる意思決定の遅延を防げます。クラウドコンピューティングは一般的に、社内設備の購入（と維持）に比べて桁違いに安価で、著しく高い稼働率と使いやすさを実現します。

これらすべてのメリットを後ほど詳しく説明しますが、一つ重要な疑問が残ります：クラウドとは何なのか？多くの人が漠然としたイメージは持っていても、明確に定義されたのを見たことがないかもしれません。製造業の文脈で特に、クラウドが何を意味するか正確に定義しましょう。

 

クラウドコンピューティングとは？

クラウドコンピューティングとは、それらのリソースを積極的に管理することなく、オンデマンドでコンピュータリソースにアクセスする方法です。アクセスは通常インターネット経由で行われます。クラウドコンピューティングで利用できるリソースには、コンピューティングパワーとデータストレージがあります。ほぼ無制限のハードディスク、GPU、CPUがすべて良好にメンテナンスされ最新状態で、ローカルマシンより優れたセキュリティと稼働率で、ほぼどこからでもアクセスでき、追加のITスタッフを雇わず、機器を購入せず、インフラを変更せずにビジネスをスケールできる——そんなイメージです。

簡単に言えば、クラウドコンピューティングとは、一流のコンピュータリソースを合理的なコストで利用できるようにすることです。このビジネスモデルは、より多くの人々に効果的にサービスを提供できるほど、クラウドプロバイダーのハイテク提供へのROIが増大するため成立します。基本的に、すべての関係者が勝者になります。

クラウドコンピューティングはエッジコンピューティングと相性が良いです。クラウドコンピューティングは高頻度データを取り込み、オンプレミスでは現実的に不可能なほどの長期保存が可能です。その後、エッジコンピューティングではリソース的に重すぎるこのデータの深い分析を可能にします。これらの技術の組み合わせにより、データ主導のリアルタイム意思決定と長期的な戦略的分析・意思決定の両方が実現します。

エッジコンピューティングを理解するには、IoTソリューションが一般的に3つのコンポーネントを持つと考えると分かりやすいです：

• Things（モノ）：センサーデータを生成するIoTデバイスなど
• Insights（インサイト）：このデータから抽出される知見
• Actions（アクション）：これらのインサイトに基づいて実行され、何らかの価値を提供する行動

クラウドコンピューティングでは、インサイトとアクションのコンポーネントを製造施設内から、通常はインターネット経由で（時には衛星やその他の伝送手段で）別の場所にある高性能ハードウェアへ移動させます。つまり、データを送り出して保存や分析を行い、そこから導き出されるインサイトに基づいて後でアクションを起こせるようにするのです。

 

クラウドコンピューティングプラットフォームとは？

クラウドコンピューティングプラットフォームとは、クラウドコンピューティングサービスを提供するソリューションです。最も有名なクラウドプラットフォームの一つはAmazon Web Services（AWS）です。

クラウドコンピューティングプラットフォームは、オンプレミス機器では負荷が高すぎる、時間がかかりすぎる、または（一部のシナリオでは）機密性が高すぎるワークロードを処理します。エッジコンピューティングシナリオでは、高頻度機械データをエッジコンピューティングデバイスで分析し、即座にアクション可能なリアルタイムインサイト（セキュリティハザード検知時の機械停止など）を導き出せます。一方クラウドコンピューティングでは、エッジシステムには負担が大きすぎるフルデータストリームを処理し、保存とより深いインサイトを可能にし、それらを製造システムにフィードバックし、多くの場合エッジデバイスから生成されるレスポンスを促進します。

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製造業におけるクラウドコンピューティングのメリットとユースケース

クラウドが提供する手頃なデータストレージソリューションをご存知の方は多いでしょう。しかし、クラウドプラットフォームが製造業者とOEMの両方にもたらす柔軟性、シングルソースオブトゥルース、カスタマイズ性、高度な分析メリットをご存知ないかもしれません。

OEMから始めましょう。厳しい工場環境に耐えられる最適化された機器やIIoTハードウェアの構築は、データ収集から始まります。この場合のデータ収集プロセスは、特定環境下での機械性能に焦点を当てます。インダストリアルクラウドは、企業がこれまで販売したあらゆるIoT対応機器から機械データを収集するプラットフォームを提供し、容量不足の心配がありません。

クラウドはこれらのビッグデータセットを集約し、それらを分析する高度なアルゴリズムを開発するプラットフォームとして機能します。OEMは、そのインサイトをリモートサービスプランやData-as-a-Serviceパッケージの開発に活用し、エンドユーザーが機器を最適に活用できるよう支援できます。ここでもコストが重要です。

決して容量不足にならないクラウドソリューションのコストは、個別のオンプレミスストレージ施設の運用コストより大幅に安価です。高性能オンプレミスストレージシステムの購入には10万ドル（維持費別途）かかる可能性がありますが、クラウドサブスクリプションプランならその数分の一のコストで、アップグレードや機能拡張のオーバーヘッドコストがゼロです。

製造業向けに構築されたクラウドプラットフォームは、無限のストレージスペースとデータ集約のための高性能プラットフォーム、リモート機械監視、企業が必要とするあらゆるIIoTコンピューティング要件という、両方の長所をすべてのOEMに提供します。

製造業者の視点から見れば、クラウドは生産履歴追跡、運用のリモート可視化、機械故障を事前に検知する高度なアルゴリズム構築のための無限のデータストレージを提供します。

上記のメリットに加え、製造業者は以下の利点も得られます：

柔軟性

製造活動は顧客需要に応じて変動します。この変動には、最適なデータ収集、分析、運用を確保するための柔軟なストレージとコンピューティングシステムが必要です。クラウドプラットフォームは、ショップフロアに生産能力を追加する際にこのリソースの柔軟性を提供します。また、デジタル化を予定している複数施設のデータを一元化して保存できます。

データセキュリティ

デジタル化にはダウンタイムやデータ窃盗につながるサイバーセキュリティ脅威が伴います。しっかり構築されたクラウドプラットフォームは、エンタープライズグレードのセキュリティ管理システムを統合し、データを保護してセキュリティ脅威を低減します。

バックアップとリカバリ

データ収集・管理システムはほぼ完璧ですが、完全ではありません。したがって、エラーやインシデントによるデータ損失が発生した際、バックアップとリカバリソリューションが不可欠です。適切なクラウドプラットフォームなら、機械データが完全なデータ損失から守られ、バックアップされています。

自動アップグレード

クラウドコンピューティングの特徴の一つは、パッケージの一部としてアップグレードと新機能が提供されることです。これには新しいアプリケーション、セキュリティ証明書、通信プロトコルが含まれ、すべての技術アップグレードで追加コストなしで追加されます。

強化されたカスタマーサポート

多くのクラウドサービスプロバイダーが言及しないのが、新技術導入に伴う学習曲線です。インダストリアルクラウドのメリットを迅速に得るには、カスタマーサポートが必要になる場合があります。必要なテクノロジーを持つだけでなく、クラウドコンピューティング戦略の成功的な実装を支援できるベンダーを探しましょう。

 

クラウドか、エッジか、それとも両方か？

製造業におけるクラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの違いについては別記事で完全に解説していますので、ここでは簡潔にまとめます。

クラウドとエッジは別個の技術ですが、互いの弱点を補完し合うため、よく併用されます。関係の核心は、エッジコンピューティングが時間に敏感なデータを処理しアクションを起こすのに対し、クラウドコンピューティングはタイムリーなアクションを必要としないデータを一元的な場所に集約することです。

完全なIIoTインフラでは、製造業者はエッジをリアルタイムデータ収集、予測分析、自律的意思決定に、クラウドを集約データ分析、ベンチマーキング、トレンド分析に活用できます。

これらのメリットとデメリットは続きます：

 

 

製造業における接続環境の変化

インダストリアルIoTの目的は、膨大な機械データに高度な分析を適用し、計画外ダウンタイムの削減、機械保全コストの全体的削減、機械学習能力を活用した継続的改善イニシアチブの推進にあることは分かっています。クラウドは、この種の大規模データ取得、転送、分析を可能にする上で重要な役割を果たしてきました。

エッジコンピューティングと分析は、機械とデータ処理の物理的距離を縮めることで、データ主導の意思決定を新たなレベルの速度とリアルタイム精度へと導きますが、クラウドコンピューティングは依然として長期保存と深い分析の確固たる地位を占めています。多くのデータソースからデータを取得する企業にとって、クラウドは以下を支援します：

• 機械間、さらには施設間でデータを一元化し、長期的な戦略分析を可能にする
• 情報にリモートから簡単にアクセスでき、複数ユーザーが同時にアクセスできるため、より幅広いビジネスとユーザーが分析を利用可能
• AIやMLで見られる高度な分析手法を用いても、スケーラブルなストレージとともに、より迅速な意思決定のためのコンピュータリソースが利用可能
• プライバシー侵害と物理的保護の両面でのデータセキュリティにより、データ収集への投資がより低い損失リスクやレピュテーションリスクでポジティブなアクションを促進

これらすべての現実をクラウドコンピューティングで対処することで、製造業者はコスト削減と効率向上を実現できます。クラウドコンピューティングにより、大規模生産と同等の価値を小ロット生産でも得られます。そして、コンピューティングデバイスの社内メンテナンスや管理を必要とせずに、すべてが利用可能です。

インサイトの獲得が必要なとき、クラウドは製造業者が求めるソリューションです。AIと機械学習アルゴリズムを適用して問題を可視化、診断、予測するという目標は、手頃でスケーラブルなコンピューティングリソースが利用可能であれば、より容易に達成できます。予測インサイトにより、チームはデータと共に進化する長期戦略を立てられ、データが異なる解決策を指し始めた際に迅速にピボットできます。大量の履歴データライブラリの長期保存により、予期せぬ分析機会が生じた際に重要なデータソースを見逃す心配がなくなります。

インダストリアル製造業は、特にエッジコンピューティングと組み合わせた場合のクラウドコンピューティングの可能性により、革命の直前まで来ています。新世代のスマートIoTエッジデバイスと連携したクラウドコンピューティングアプリケーションは、今後数十年で製造業を完全に変革し、コストを抑制しながらより良い効率と生産性を実現するでしょう。