ReadWrite 特集記事 (英語)

製造企業における動向を観察してみると、そこではある興味深い変化が起こっていることがわかります。この変化は、会社が IIoT (Industrial Internet of Things: 産業分野のモノのインターネット) に向かって一歩踏み出していることを暗示するものです。

従来、OT (Operational Technology: 運用技術) チームは、自分たちを作業環境内にあるハードウェアおよびソフトウェアの自動化機器の枠組みの中に位置づける傾向にありました。そのため、「ロックウェル屋」、「シーメンス屋」などと自分たちを呼んでいました。自動化を可能にしたツールを自分たちの呼び名として使っていたのです。

しかし、これは変わりつつあります。多くの企業のエンジニアたちは今、ツールよりも自動化システムから得られるデータに注力するようになっています。このことから、データの活用および高度なアナリティクスの実施がビジネスの価値を高める絶好の機会になるということが広く認識され始めているということが分かります。アプリケーションよりもデータを重視する傾向はますます加速しています。これは、大きな発想の転換です。

この転換の一因として、製造プロセスの現場に近いエッジにおいて、コンピュータによるインテリジェンスが高まった結果、データ量が爆発的に増加したことが挙げられます。

4 つの「I」とは??

これは、真の IIoT インフラへの進化の第一歩です。私はこの進化を「4 つの I」と呼びます。
まず、「Insightful (洞察力)」から始まります。ビジネス アナリティクスを通して洞察を得、効率を高めます。次に「Intelligent (インテリジェント)」へと進みます。インフラ全体に散らばる要素をつなげ、リアルタイムで最適化が行われるようにします。最終的な状態は「Invisible (不可視)」です。AI (Artificial Inteligence: 人工知能) に基づいて、人を介さずにリアルタイムで決定が下されます。

大部分の製造企業は「Informed (情報確保)」の段階にあります。しかし、先進的な企業においては、段階を進めていくための戦略が検討されています。一部の業界では投資利益率という観点から、この変化を他の業界に先駆けて取り入れています。たとえば、食品・飲料業界は IIoT テクノロジーを積極的に取り入れています。リアルタイム データ アナリティクスを活用することで、製造の効率を高めるだけでなく、ブランド価値の基盤となる製品の安全性と品質を担保できるということを認識しているのです。規制の厳しい他の業界では、製造データがコンプライアンス順守において発揮する価値に気づいています。

一方、一部の「保守的な」業界は、効率の最適化や競合優位性の獲得に関してデータが持つ価値にまだ気づいていないかもしれません。テクノロジーが進化するにつれ、これらの頑固な業界も、リアルタイム アナリティクスを現代の製造企業の必須アイテムとして認識し始めるでしょう。そしてあわてて巻返しを図ろうとするでしょう。

すでに「気づいている」企業では、こうしたデータ量の増大、そしてそれがビジネスにおよぼす影響の拡大が、インフラの近代化を促進させています。そのインフラは、データ量の急激な増大に対応できる拡張性と、リアルタイム データ アナリティクスを新たな手法で使用できる柔軟性を備えている必要があります。データへの依存が高まるとともに、その貴重なデータを保護する方法について考える必要があります。つまり、データの可用性と完全性を、補足要件ではなく、必須要件と考えなければなりません。

このトピックについてさらにお知りになりたい場合、最近のウェビナー「Living on the Edge – New techniques for protecting data in the Era of IIoT (エッジで生きる – IIoT の時代にデータを保護する新しい手法)」をご覧ください。