SCADAシステムを超えて:IIoTプラットフォームによるOT統合

MESやIoTテクノロジーと並んで、SCADAシステムは今日の製造施設で最も広く使用されているツールです。工業企業は SCADA をプロセス制御システムとして使用して、データ収集プロセスを監視し、関連するさまざまなワークフローを監督しています。OTデバイスからのデータはSCADAシステムに取り込まれ、製造現場のさまざまなユースケースをカバーするアプリケーションとしてエコシステムに統合されます。では、なぜ産業用IoTプラットフォームは今でも意味があるのでしょうか。

IoTソリューションとは対照的に、従来のSCADAシステムの欠点の1つは、迅速なスケーリングに対応していないことです。変化に簡単には対応できません。ほとんどの場合、プロセスは遅く、柔軟性に欠けます。さらに、データ収集プロセスは堅牢ではありますが、限界があります。産業用制御システムとして、SCADAソフトウェアは通常、監視、監視制御、および警告の送信にのみ適しています。機械学習に基づくより高度な分析やユースケースは、SCADAソリューションでは手が届きません。

もう 1 つの課題は、オペレーショナルテクノロジー (OT) デバイス自体にあります。OTとは、監視と制御を行う組織内のハードウェアとソフトウェアの組み合わせの略です。これには、デバイス、プロセス、および製造現場で事前に定義されている主要イベントが含まれます。各組織には幅広い産業資産があり、そのほとんどが非常に異種です。したがって、最大の難問は、これらを統合し、すべて協調して機能させることです。できれば、組織のデータハブとして、またインサイトを提供するための信頼できる唯一の情報源として機能する単一の会場内から行うことが望ましいです。

SCADA システムと IoT プラットフォーム:結論

クラウドベースのIoTとは異なり、SCADAシステムはスケーリングの課題にうまく対応できません。その解決策の 1 つが、企業が反復型産業プロセスの強固な基盤となり、産業オートメーションと数千台のデバイスへのシームレスなスケーラビリティの両方を実現する、包括的な IIoT プラットフォームソリューションです。で レコード・エボリューション、私たちは、異種の IoT デバイスやシステムの接続、IoT データの取り込みと処理、機械学習モデルの構築、複数のサイトのカスタムダッシュボードでの複雑な洞察の視覚化に至るまで、円滑な移行を実現することを最優先事項としています。

具体的には、工業企業が最適な立場にあるのは 複数のフィールドデバイスから IoT データを収集して統合。さらに、さまざまな IoT システムからのデータを確実に保存できます。このアプローチにより、組織全体で常にデータにアクセスできるようになり、複雑な分析や高度な人工知能ソリューションの基盤が整います。

これは、SCADAアプリケーションシナリオ以外にも、重要なインフラストラクチャに大きな変更を加えることなく、統合されたリアルタイムデータへのアクセスが増え、より優れたデータ分析が可能になることを意味します。その結果、より多くの、より優れたデータが、洗練されたリモートモニタリングや予知保全ソリューションにつながり、最終的には産業運営に関するより多くの洞察につながります。

すべての産業資産をどのように統合しますか？

産業資産を統合し、さまざまなOT部門にわたる透明性を確保することが、製造現場での業務を合理化するための基盤です。は レコード・エボリューションによる産業用IoTプラットフォーム そこにたどり着くのに役立ちます。IIoT システムは複雑なプロセスをすべて抽象化し、迅速な拡張を可能にします。OT 資産を接続することから始めれば、次のようなメリットがあります。 ハードウェアに依存しないインフラストラクチャ。これにより、コンテナテクノロジーのおかげで、センサー、IIoTデバイス、制御システム、IPC、データ収集システムなど、IoT ゲートウェイレベルのほぼすべてのものや、あらゆる機器にアクセスできます。

一般的な OT 課題の解決

SCADAテクノロジーとは異なり、このプラットフォームは、組織内の行き詰まりを解消し、OT（およびその過程のIT）を統合するという最も典型的な課題を効果的に克服します。

• ブラウンフィールド統合。 さまざまなベンダーのレガシーデバイス、システム、産業機器など、あらゆる未開拓資産をすべて網羅します。
• 複数の異種ソースからのデータ収集。 あらゆるデータソースから入ってくるIoTデータを活用し、そのデータをハーモナイズすることで、データサイロ化を効果的に防ぐことができます。
• エッジデータ管理機能。 入ってくるIoTデータを安全に抽出、読み込み、保存し、必要な場所で利用できるようにするためのプロセスが整っています。
• 既存のインフラストラクチャへの完全な統合。 複雑なシステム統合シナリオの必要性を排除します。
• 完全な透明性とコラボレーション機能これにより、製造現場内および製造現場間での効果的な知識交換が可能になります。

これにより、完全に統合されたOTレイヤーが実現し、アプリケーションを構築して既存のユースケースを完成させるための強固な基盤が提供されます。いったんプラットフォームに入ると、収集された IoT データは組織内のさまざまな部門ですぐに利用できるようになります。データは、ニーズの変化に応じて、さまざまな部署の用途にすぐに使用できます。

Record Evolutionは、データの民主化と、ハードウェアにとらわれない、プロトコル、プログラミング言語を問わないデバイス接続アプローチを組み合わせたものです。

エッジデバイスから収集されたデータはデバイスログとともに安全に保存され、常に透明性の高い監査記録が保証されます。高度な視覚化機能を備えた包括的なデータスタジオのおかげで、未加工のデータも処理済みデータもクラウドに保存できます。 プラットフォームの RESTful API 豊富な追加サービスや BI ツールとの統合を可能にします。つまり、さらに高度なインフォグラフィック、データ変換タスク、アルゴリズム構築が可能になります。

次のステップ:シームレスなスケーラビリティの実現

効果的なIIoTプラットフォームは、既存のOT機能を強化できます。しかし、ゼロから始めて、分離された資産をまとめ、企業データの高可用性を最前線に置くこともできます。スケーラビリティへの第一歩は、データを生成するあらゆる資産をプラットフォームに接続することです。

データからプロセスへ

その後、データは抽出され、統合され、プラットフォーム上に安全に保存されます。これにより、データをすぐに利用してさまざまなタスクに使用することができます。データの即時可視化やクエリの実行から、高度な機械学習モデルに基づく IoT アプリの構築まで、多岐にわたります。アプリを IoT エッジにロールアウトしてさまざまな機能を果たすことができます。これには、単純な監視および制御タスクから、主要なパラメータに関するレポート作成、特定の KPI が満たされているかどうかの監視、そして最終的には全体的な運用効率の向上まで多岐にわたります。

ここから先は、既存のサイクルを継続的に改善してより多くのROIをより早く実現する反復プロセスを構築することになります。こうすることで、関連する IoT データを IIoT プラットフォームエンジンに入力することから始めて、堅牢なプロセスを構築できます。

複数のサイトにわたる拡張

アイアンフロック これにより、確立されたサイクルを1つの製造現場に実装するだけでなく、複数の場所に展開して、IoTデータをストリーミングする接続資産のさらに大きなネットワークを構築することも容易になります。このレベルの透明性により、チームは洞察を収集して外れ値に迅速に対応できるようになり、改善をもたらし、どこで変化が必要かを予測できるようになります。

その堅牢なエッジ管理機能のおかげで、 アイアンフロックプラットフォーム 製造現場全体でデバイスの監視と制御を行います。 即時デプロイと OTA アップデートによるアプリ管理、そして固体 データ管理機能 これにより、企業は複数の場所からデータを収集して統合できます。

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