SCADAシステムとは SCADA（監視制御・データ収集）システムは、産業プロセスのリモート監視、制御、最適化のために設計されたソフトウェアアプリケーションのセットで、異なる産業プロセスとオートマトン（PLC）から収集したデータをローカルに統合できます。 SCADAシステムの産業への適用は、生産プロセスとプラントの完全な運用性をリアルタイムで監視・制御することです。さまざまなフィールドデバイス（自律コントローラー、プログラマブルオートマトン等）とのデジタル通信でアクセスでき、グラフィカルインターフェース（タッチスクリーン、カーソル、コンピューター等）を使用して、オペレーターはプロセスを自動制御

生産形態の面から、新たな産業革命を経験しています。これは機械化だけでなく、複雑なプロセスと機械を人間よりはるかに効率的かつコスト効率よく処理できる制御・情報システムによるものです。これらのシステムを産業オートメーション4.0と呼びます。 それは何で、どう機能するか？ 4.0オートメーション技術は、IIoT（産業用モノのインターネット）を通じて、ガジェット、デバイス、機械、ロボット、クラウド情報のネットワークをリアルタイムで接続、制御、監視（クラウド監視経由）。これにより、それらが学習、運用、自動機能を果たし、人的介入を最小化し、生産を最適化します。 インダストリー4.0におけるオートメーション

日々、より多くの産業がインダストリー4.0として知られる産業革命に参加しています。デジタルトランスフォーメーションにより、物理要素とデジタル要素が融合し、生産性が向上。これによりスマートファクトリーの概念が生まれました。 スマートファクトリーとは、どのような技術を使用するか？ 名前が示す通り、スマートファクトリーはスマートな産業です。つまり、破壊的テクノロジーが生産プロセスに組み込まれ、これらのオートメーション技術により、より柔軟でモジュール式の生産が実現されています。 スマートファクトリーは、プロセスを適応・最適化し、大量データをリアルタイムで保存・分析できるため、生産プロセスの時間とコスト

人工知能とビッグデータは、今日のデジタル環境とインダストリー4.0を形作った多様な技術革新の背後にある2つの推進力です。これら2つのトレンドは、今日生成される大量データから最大の価値を引き出すという共通の目標を持っています。 ビッグデータとは、構造化、半構造化、非構造化の大量データの保存と処理を指し、抽出・整理することで組織・企業にとって価値ある情報を提供する大きな可能性を秘めています。 一方、人工知能は、人間の機能（学習、推論、意思決定など）を模倣する機械を作ることを目的としたアルゴリズムの組み合わせで構成されます。 人工知能とビッグデータの関係とは 両概念ともデータを中心に据えていますが、

AI（人工知能）とML（機械学習）は、慎重かつ適切な文脈で使用すれば、組織の生産システムにブレイクスルーをもたらし、競争優位性さえ提供できます。デジタルトランスフォーメーションとその多くの進歩は、取り残される恐れから企業にプレッシャーを生み、結果としてリーダー層にこれらの技術を自社に導入する事前の意欲を生んでいます。 しかし、ほとんどのケースでは、導入しても根本的な障壁は残り、AIを大規模に価値創造につなげる基本コンポーネントを持つ企業はわずかです。人工知能の機会がどこにあるかを明確にし、AIが必要とするデータを取得するための中央集権的で明確な戦略を持つことが、この変革に没入することを決めたあ

デジタル化と産業機械・システムのネットワーク拡大により、世界中の企業・組織へのサイバー攻撃リスクが増大し、これらの攻撃の精度と複雑さも増しています。Allianz Risk Barometerによると、サイバーインシデントは2020年に1位となり、最も重要なビジネスリスクになりました。 しかし、人工知能（AI）がサイバーセキュリティのゲームを変えています。サイバーレジリエンスをご存知ですか？ 組織が潜在的なサイバー脅威（内部・外部）に対して、準備、保護、検知、対応、復旧する能力のことです。 AI技術は、この分野で限られたリソースしか持たない企業とセキュリティアナリストが、自信とスピードを持って

ビジネスプロセス自動化は企業における上昇トレンドであり、多くのメリットをもたらします。KPMGが作成した文書「Easing the pressure points: The State of Intelligent Automation」で提示されたデータによると、スペイン企業の47%が平均800万ユーロ以上（約1,000万ドル）をインテリジェントオートメーション（AI）プロジェクトに投資。世界では、相談企業の52%が1,000万ドル以上、30%が5,000万ドル以上を投資しています。 組織はプロセス自動化が多くのメリットをもたらすことを徐々に認識しています。多くの企業が、技術的ソフトウェアツ

企業がより多くの関連情報を扱うことが一般的になっています。モビリティがデータ共有を推進し、世界中の接続デバイス数が増加しています。 エリクソンの最新データ（モビリティレポート）によると、モバイルデータトラフィックは2019年第2四半期に前年同期比78%増加し、32エクサバイト（EB）に達しました。世界中で61億のモバイルブロードバンド加入者が存在します。この情報量はどう管理されるのでしょうか？ これらすべてのデータはさまざまなデバイスから企業に届き、しばしば無秩序な形で組織に提示されます。この事実は効率と設定目標の達成を阻害します。すべての情報を整理し、企業にとって有用なものに変えるために、

人工知能（AI）は、現在最も有望な成長技術の一つです。コンサルティング企業Gartnerが最近発表したデータによると、AIを導入した組織の割合は2018年から2019年にかけて4%から14%へ成長しました。 実際、同コンサルティング企業は2020年のテクノロジートレンドに人工知能を含めています。具体的には、ITセキュリティ改善に焦点を当てたAIです。 AIは、企業にもたらすすべてのメリットにより、インダストリー4.0の鍵となる技術です。デジタルトランスフォーメーションプロセスを開始したいすべての企業は、プロセスにAIを採用する必要があります。 人工知能とは 人工知能の概念は長い歴史を持ちます。

時代遅れにならず、関連性を維持したい製造業者にとって、産業デジタルトランスフォーメーションは不可欠です。 製造と産業のデジタル化に向けた措置を講じることは、パラダイムシフトを意味しても大きなメリットをもたらします：PwC（グローバルプロフェッショナルサービスネットワーク）の調査によると、産業企業の86%がデジタル技術のビジネス適用によりコスト削減を見込んでいます。 従来の製造とテクノロジーとデジタル世界のメリットを融合させた企業をスマートファクトリーと呼びます。AI、ブロックチェーン、機械学習、IIoTなどのツールが、あらゆる規模の企業で産業デジタルトランスフォーメーションをすでに牽引していま

オートメーションはインダストリー4.0の鍵となる概念であり、産業企業の間で価値が高まっています。Fortune Business Insightsの発表によると、世界の産業オートメーション市場は2018年に1,570.4億ドルに達し、2026年には2,967.0億ドルに達すると予測されており、ほぼ倍増見込みです。 組織がIoT、人工知能（AI）、ブロックチェーンなどのオートメーションを促進するテクノロジーに関心を持つのは、それらがもたらすメリットがあるためです。多くの面で顕著なメリットをもたらしますが、特に時間とコストの削減において効果的です。 これらのメリットを活用するため、企業は今日産業オ

近年の目覚ましい技術進歩により、機械学習のアプリケーションは急増しています。機械学習技術はますますサービスとして理解されるようになっています。 そのため、市場と産業に革命をもたらし、プロセスを自動化し効率化する多数のユーティリティがすでに存在します。これらの選択肢を知り、適用することは、一歩先を行き、陳腐化を避けるために不可欠です。 機械学習とは 機械学習は、機械が結果を予測し、データに基づいて自律的に意思決定する方法を開発する人工知能（AI）の一分野です。 機械学習を通じて、コンピューターシステムは自らの経験と入力されたデータから学習することでプロセスを改善できます。これにより、特定のプログ

企業の成長は業務の増加とデータ管理の困難さを伴います。企業が大きくなるほど情報システムは多様化し、それらが必ずしも互換性を持たないため、管理はより複雑になります。この問題はビジネスの統制に影響し、組織の生産性とパフォーマンスを低下させます。 この問題を解決するために、IIoTソリューションを含む統合運用プラットフォームNexus Integraを提案します。その最も顕著なメリットの一つは、ビジネス収益性の向上です。 Nexus Integraの仕組み 1. Nexus Connect：制御・監視要素（センサー、PLC、SCADA）と分散したデータベースを通じて企業が生成するすべてのデータを収集

産業用モノのインターネット（IIoT）市場は、マシンツーマシン（M2M）システムへの需要、運用技術（OT）データの文脈化の必要性、予知保全のトレンドにより、大きな成長ポテンシャルを秘めています。 これらが主な市場推進要因であり、Grand View Researchの新しい調査によると、2025年までに9,494.2億ドルまで成長すると推定されています。 企業はIoT産業ソリューションのメリットをますます認識しており、ビジネスを加速させるこの機会を逃したくありません。 産業用IoT（IIoT）とは IIoTは「Industrial Internet of Things」の略で、テクノロジーポー

ビジネスにおけるソフトウェアとIT機器は、単なるトランザクションシステムを超えて進化しました。運用インテリジェンスのおかげで、企業はより効率的なデータ駆動型の意思決定が可能になっています。 ますます複雑化する世界において、これらのシステムを活用する企業は競争優位性を獲得できます。だからこそ、運用ビジネスインテリジェンスとは何か、そしてどのように導入すべきかを理解することが重要です。 運用インテリジェンスとは 運用ビジネスインテリジェンス（OI：Operational Intelligence）とは、企業がリアルタイムで生成・収集するデータを管理し、意思決定に活用する手法です。 これは自動化され

機械学習は、最も将来性があり産業に最大のメリットをもたらす人工知能（AI）の分野の一つです。Grand View Researchの最新レポートによれば、機械学習市場は2025年に967億ドルに達見込み。2018年が68億ドルだったことを考えると劇的な増加です。 今後数年で、より多くの企業がビジネス改善のために機械学習技術を採用するでしょう。 インダストリー4.0における機械学習 10年前に「インダストリー4.0」という用語が産業セクターのデジタル化プロセスを指すために作られて以来、IoT、ブロックチェーン、人工知能（AI）のすべての分野：機械学習、ディープラーニング、認知知能など、高度技術の

これは常に拡大し続ける市場です——主要プレイヤーはすでに採用済み。今後数年のIIoT市場価値の正確な予測では研究によって数字が異なりますが、最も重要なレポートは投資が少なくとも3倍になることに同意しています。 この競争優位性を得るには、主要なIIoTアプリケーションとシステム導入方法を知るのが賢明です。 主要なインダストリアルIoTアプリケーション Deloitte発表の研究は、ビジネス界がIoT環境生成に与える重要性を示しています：『インダストリー4.0』レポートで、調査参加者の94%がデジタル変革を組織の不可欠な戦略的目標と述べています。 これはグローバルトレンドですが、産業セクターの場合

第1次産業革命以来、人間はテクノロジーを進歩の手段として適用する潜在力を理解してきました。蒸気機械、組立ライン、コンピューティングは過去数世紀に起きた進歩の一部で、すべてますます強力なテクノロジーを生み出し、生産性と効率を高めることを目的としていました。インダストリー5.0はこのパラダイムを変え、真の進歩の可能性は人間と機械の協調にあると仮定することで、革命をもたらします。 インダストリー5.0とは？ インダストリー5.0は、人間と機械の相互作用に焦点を置いた新しい生産モデルです。 インダストリー5.0の前の段階では、デジタル産業の出現を見ました：インダストリアル・インターネット・オブ・シング

今日、IoT Now誌がCOO兼共同創業者サルバドール・エラウンドに行ったインタビューをブログで共有したいと思います。Nexus Integraが如何に産業企業のデジタル変革を可能にするかについて語られています。 競争は産業企業に、インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）を通じたデジタル変革の旅を受け入れることを要求します。Nexus Integraはその旅を可能にします。IoT AnalyticsがNexus Integraの最高運営責任者兼共同創業者サルバドール・エラウンドにインタビューし、スペインのこの企業が如何に産業企業、水道事業者、その他のデジタル変革への取り組み

Nexus Integraは、次回のAdvanced Factoriesイベントで新ブランドのインダストリアルIoTビッグデータプラットフォームを発表し、市場実証済みソリューションにより産業企業がいかに真のデジタル変革プロセスを導入できるかを示します。 デジタルファクトリーを基盤とした前回の大成功に続き、今年のAdvanced Factoriesは産業セクターのパイオニアイベントとして、インダストリアルインテリジェンスに焦点を当てます。 第3回となる今年は、4月9日から11日までバルセロナで開催され、HMI、ロボティクス、産業オートメーション、人工知能、IoT、付加製造、デジタルツイン、産業サ