インダストリー 4.0 に革命をもたらす 5 つの新たなテクノロジートレンド

第 4 次産業革命またはインダストリー 4.0 において、最新テクノロジーの適用が不可欠であることは明らかです。 This path towards the intelligent industry or Smart Factory, involves generating a new model of organization and control 、最新の技術トレンドに依存してプロセスを改善し、コストを削減し、時間を最小限に抑えます。

これに関連して、業界は利用可能なさまざまなスマートテクノロジーを知り、実装する必要がありますが、何よりもこれらのイノベーションを相互接続して、それらの可能性を最大限に引き出すことが必要です。 スマートファクトリーの将来を予測します。

しかし業界を変革している技術トレンドは何でしょうか？ ?それらについて詳しく説明します。

1.資産の過敏化

The industrial sector is using IoT systems to maximize efficiency in asset management and improve production.監視するには、内蔵センサーとRFID システムを使用します。製品、デバイス、機械、ロボットに使用されます。後者のシステムでは、無線信号を介した無線通信によって産業プロセスをデジタル化できます。 The RFID system has enabled industry to guarantee asset traceability and improve supply chain management.

The application of IoT in asset performance monitoring allows avoiding equipment inactivity thanks to hypersensorization. This combination of pioneering technologies enables breakthroughs in industrial control:

自動機器管理
リアルタイムのリモート生産管理
Detection of faults and monitoring of product quality at all stages of production
自動在庫追跡

インテリジェントハイパーセンシングから取得したすべてのデータを SCADA などの他のテクノロジーと組み合わせることで、産業界はより賢明な意思決定を行い、産業プロセスを最適化し、一貫した効率的なワークフローを維持できるようになります。

2.ビッグデータ

インダストリー 4.0 はすでにビッグデータを活用して、要素の相互接続と将来予測の点で、IoT が提供できるものをはるかに超えています。 The Smart Factory has the great challenge of automating processes in an intelligent way, which can be boosted thanks to Big Data.
ビッグデータは得られた情報の真の価値を引き出すことができる by the IoT, and learn autonomously and accurately. ビッグデータなしでは第 4 次産業革命について語ることは不可能です したがって、この傾向は不可欠です。

Through the compilation of data from various sources such as sensors with IoT, systems such as ERP or CRMs. Big Data processes, analyzes and learns the information, achieving:

– 倉庫プロセスの改善
– ボトルネックを解消する
– 需要を予測する
– 障害が発生する前に検出します

業界にビッグデータを導入する価値は、分析できる情報の量と質にあり、それが将来予測に影響を与えるグローバルなビジョンを提供します。 .

How Big Data and Artificial Intelligence work together

3.人工知能

The application of Artificial Intelligence is the consequence of the previous trend.言い換えれば、ビッグデータはデータを抽出し、人工知能を使用してそれを分析して学習し、あたかも人間であるかのように推論するための一連のアルゴリズムを生成します。

これらは、資産のハイパーセンシングから得られるデータから最大限の可能性を引き出すために、相互にフィードバックする 2 つのトレンドであると言えます。

The differential factor of Artificial Intelligence is found in automatic learning, known as Machine Learning , in which an operator feeds data to the system so that it can learn to make decisions on its own.

Its application to Industry 4.0 has great benefits such as:

データの逸脱を検出する
結果の確率を予測する
Recognize patterns that a human could not

しかし、産業の未来へのこのアプローチでは、ディープラーニングなどの ML を超えるテクノロジーも登場しています。。機械学習とは異なり、ディープラーニングはオペレーターによる監視を必要とせず、事前の構成なしでデータの品質を検出できます。この技術的進歩は、産業部門内で競争上の差異を獲得するための革命を表しています。

4.予測分析

予測分析も、スマートファクトリーを差別化するもう 1 つのトレンドです。これは将来の行動を解釈し、一連の変数に基づいて結果を推定することを可能にする履歴データを抽出することです。これにより、意思決定の質が向上します。

ビッグデータなどのテクノロジーの相互接続や、ML またはディープラーニング技術による人工知能の使用のおかげで、予測分析 (Predictive Analytics) の分野では業界全体のデジタル化のための強力なツールであることがわかります。

予測分析では、これらのインテリジェントテクノロジーの融合を活用して、データをリアルタイムに表示し戦略情報となる予測を抽出します。、供給計画、製造、EAM、購買など、あらゆる産業プロセスの自動化を強化します。

5.ハイパーコネクティビティ

最後に、インダストリー 4.0 の将来を特徴付けるトレンドに最も効率的な方法で取り組むための優れた実現要因は、クラウドテクノロジーの使用です。 クラウドコンピューティング は、独自のインフラストラクチャに投資することなく、IoT リソースを活用してプロセスとプロセスデータを保存します。このシステムは、業界に柔軟性、スピード、拡張性、セキュリティ、効率性を提供します。

ただし、インダストリー 4.0 におけるクラウドコンピューティングの用途は、これをはるかに超えています。クラウドテクノロジーのおかげでSaaS システム リモートでの作業が可能になるため、業界にとっては大きな革命となるものです。

ソフトウェアまたはSaaS システムはクラウドコンピューティング内に統合されています。、次のようなユーティリティを提供します。