インダストリアルIoTが経済成長を促進
メーカーは、インダストリアルIoT（IIoT）技術を利用することで大きな恩恵を享受できるでしょう。同業他社が効率性向上と生産性向上のチャンスを掴むことを考えるなら、変革のチャンスを無視することは競争の優位性を失うリスクを意味します。
アクセンチュアの報告書によると、米国の国内総生産（GDP）は、効率性と生産性の向上により、2030年までに7兆ドル以上増加し、世界規模で14兆ドル増加する可能性があります。
ここまでの経緯は？
産業プロセスに関する知識欲は、最初の工場が稼働してからずっと存在していました。製造は常に生産性向上を第一優先事項とし、その後に当初は低い優先度で安全性向上が続いていました。
しかし、このような目標を後押しする優れたデータは、工場設備から入手することが今でも困難な場合があります。なぜなら、工場設備は、伝統的に閉鎖型の産業制御システムまたはSCADA（監視制御とデータ取得）システムの中に隔絶されているからです。
IIoTはそれをすべて変化させています。IIoTは、検知、ネットワーキング、および通信を含む技術を統合した柔軟な概念を導入し、それをコンピューティングおよび分析と組み合わせています。これにより、工場の運用技術（OT）システムと企業の情報技術（IT）を確実に繋ぐことができるようになりました。これは、企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を実現する重要な鍵であり、第4次産業革命の本質です。
主な要素の統合は、製造データを捕捉・分析する従来の方法とIIoTが本当の意味で大きく異なる理由です。たとえば、下記の技術が挙げられます。
- 産業環境またはプロセスのほぼすべてのパラメータ（モーターの速度、振動、検査データなど）を監視するために大量に導入できる安価なスマート・デジタルセンサ
- 無線ネットワーキング技術には、設置で混乱を起こす、あるいは潜在的に信頼性の低いケーブル接続の追加を最小限に抑えつつ、大量のセンサを接続できるポイントツーポイントおよびメッシュ型ネットワーキングが含まれます。
- OPC UA（オープンプラットフォーム通信統一アーキテクチャ）などIIoTに適した通信プロトコル－プラットフォームに依存せず、TCP／IPやHTTPなどのインターネット規格を活用してシームレスなマシンツーマシンの通信を実現します。
- 低電力IC 技術、環境発電、およびエネルギー貯蔵－ほぼどこでも導入可能です。
- 小企業でも、クラウドおよびエッジで「サービスとして」安価に利用できる高性能コンピューティング（AIが組み込まれており、センサデータの分析に欠かせないパターン認識に非常に適しています）。
- 遍在するセンサから大量のデータ（ビッグデータ）を捕捉して処理するために、コンピューティングの性能向上によるデータサイエンスの発展。これにより、工場内の各プロセスで生じている無数の原因と結果に関して、普通であれば発見できないヒントを得ることができます。
IIoTが今できることは？
メーカーは、効果的なIIoTプログラムを導入することにより、機器およびプロセスの性能を継続的に細かく監視できます。また、リアルタイムおよび過去のデータを捕捉して分析できます。全社、幅広いサプライチェーン、および外界において、他の情報源は検知データを補うことができるのです。次に、分析アプリケーションはこれら別々のデータセットを統合し、従来の方法では実質的に分析不可能だと思われる大量の変数において、パターンを検出します。
このデータは、工場現場のプロセス性能の向上に使用できます。これは、膨大な数の機器パラメータ、設定、調節、および環境データ（温度や湿度など）を捕捉することにより機能し、オペレータIDなど他の種類のデータと組み合わせることができます。また分析結果は、機会の見極め、問題の解決、および製造性能の向上に使用できます。
インテリジェントな状態監視によってマシンツールなど個々の機器の稼働に関するデータを捕捉して、調節または修理が必要なタイミングを見極めます。IIoT 技術の導入前は、故障の兆候となりうるモーターシャフトの過度な振動の検出など、基本的なレベルでこれに対処してきました。対応として、予知保全を喚起して都合の良い時に部品交換することにより、計画外の中断および逸失生産や緊急修理に伴う費用を避ける方法が用いられました。IIoT 技術は、大量のデータセットおよび変数を監視できる能力を活かし、簡単かつ高い信頼性でこれを実現するのです。
また、広範囲の検知およびリアルタイムの継続的なデータ捕捉により、機器ベンダーは顧客の施設に設置されている特定の機器を集中監視し、仮想デジタルツインを生成します。そして、ニーズを分析および予測することにより、傾向を見極めることができます。これにより、顧客との密接な関係を構築してサービスを向上させ、より大きな価値を提供できるでしょう。顧客は一貫して最適な性能、信頼性向上、生産性向上の恩恵を享受し、機器およびサービスへの投資から大きな見返りを素早く得ることができます。
履歴データの分析から製造可能性に対する眼識を得て、新製品の設計に役立てることができます。プロセスの課題および是正に関する情報は、適切なプロセスを優先して、問題となりうる事柄を回避し、その後の製品の設計に役立てることができます。デジタルモデルを使用することにより、サービスプロバイダはアップグレードを評価したり、新しいアプリケーションを見極めたりするために、さまざまな新しいアイディアを試し、実験を行い、動作状態を仮想的に変更できます。
今すぐ行動を！
Leveraging IIoT 技術を活用したスマート工場は、大きな機会を生み出します。他方、IIoTのほぼ無制限の適用範囲と複雑な多面的性質は、一歩踏み出す際の障壁となりえます。数万個のセンサを設置および搭載できる見込みはありますが、従来の機器では導入の壁がありうることにも注意が必要です。また、生成されるデータの管理という課題もあります。工場の各機械は、毎週5GBのデータで生み出すことができ、典型的な工場のすべての設備から生み出されるデータは5ペタバイト（500万GB）にも上ります。
小さく始めると役に立つかもしれません。まず、一部の機器またはプロセスを選んで（最も理解しやすい、または期待を下回っていることが分かるものが良いでしょう）、そこから生み出されるデータの収集を開始し、クラウドベースの分析サービスへ接続します。さまざまな構成要素およびサービスを提供できるパートナーと協力することにより、学習曲線を解明し短縮できます。アヴネットは、データをクラウドへすぐに送信できる柔軟な接続オプションを備えたさまざまな概念実証プラットフォームを有しています。また、リアルタイムの分析アプリケーション、REST API、およびSDKも簡単に導入できるように提供されており、素早い導入を実現し、保守をサポートするライフサイクルサービスも利用できます
その後、センサを追加し、さらに多くの機器とプロセスを監視し、より多様な分析を行うことにより、テストプログラムを素早く拡大できます。また、データの価値を評価またはフィルタにかけて、注目すべき出来事を捉えることができます。基本的なデータ処理およびフィルタリングは、エッジコントローラ、スマートゲートウェイ、またはアグリゲータ装置を使用してネットワークの末端で実行できます。これにより、ネットワークトラフィック、データストレージ、およびクラウドの負担を減らすとともに、リアルタイムの性能を向上できます。
プロジェクトには多様な要素が含まれるため、特別な知識経験が必要ですが、それが組織にあるとは限りません。検知、ネットワーキング、コンピューティング、およびセキュリティの能力を結集させるために、外部のコンサルタントの利用や新たな人材の採用が必要かもしれません。
オンライン機器において、潜在的なサイバー攻撃は避けられず、安全性およびコストのリスクが発生します。米国のNIST（アメリカ国立標準技術研究所）の IoTプログラムのサイバーセキュリティなどの構想およびそれに関連するNISTIR 8259勧告は、業界がサイバー攻撃に効果的に対処することに役に立っています。その1つの例がIoTを中心とした組み込みプロセッサおよびSoCであり、今では普通にハードウェアの一部として組み込まれており、安全な起動とファームウェアのアップデートをサポートしています。しかし、新たに機器を設置する場合、メーカーによるデフォルトのパスワードを変更することを忘れてはなりません。これは放置されることが多いですが、ハッカーを効果的にブロックしたり、表面攻撃を大幅に抑えたりすることができるものです。
結論
米国の国土安全保障省から委託されたIIoTに関する2019年の報告書は、270億個以上のIoT機器が接続されていると推定しています。これは、大きな機会をもたらしますが、圧倒されるような規模と多様性であり、セキュリティなど適切に対処すべき重要なリスクを伴います。他方、メーカーは生産性を継続的に向上させ、市場で競争するためにその利点を捉えなければなりません。ほとんどの企業にとって、この課題は社内で対処するには複雑すぎます。ソリューション、知識経験、そして長期的なサポートを提供できる信頼できるパートナーを確保することが、成功には不可欠なのです。
