2024年に注目すべき製造業におけるIIoTプラットフォームのトレンド

Forresterの調査によると、世界のIIoTプラットフォーム環境は拡大を続けており、2022年から2027年の間に大幅に成長すると予測されています。過去数年にわたって、私たちは次のようなことを見てきました。 着実な成長と 採用戦略の多様化今後、今年のトレンドは、プロトタイプから導入までの道のりを加速したり、スピードとスケールに関連するビジネス成果を上げたりする場合、産業用ソフトウェアが引き続き頼りになる場所であることを示しています。特に IoT と AI を組み合わせた産業用ソリューションは増加傾向にあります。。 バリューチェーン全体の可視性と収益性の向上が期待されています。

IIoTプラットフォームを使用してデータの統合と課題への取り組みが一般的になり、データを民主化し、ユーザーエクスペリエンスに明確に重点を置くことが当たり前になっています。ビジネス戦略と成果の形成という最終目標を掲げて、このようなハードウェアとソフトウェアの機能を組み合わせてインターネット経由でデバイスと産業機械をつなぐ用途が増えています。

IIoT エッジでの AI の開発

産業機器が生成する膨大な量のデータを保存、管理、分析することは、製造業者にとって依然として重要な課題です。多くのユースケースでは、データを継続的にストリーミングする必要があります。しかし、このような大量のデータを管理するための IoT テクノロジーが不足していることがよくあります。特に、状態監視や資産追跡などのミッションクリティカルなユースケースでは、エッジデータを安定して流入させる必要があります。しかし、そのデータをクラウドやデータセンターに移動して分析するだけの時間がないのです。また、最大限の精度と透明性を実現するには、産業システムが高精度な制御ループと遅延要件の範囲内で対応する必要があります。

最近のエッジコンピューティングへの移行により、IIoTプラットフォームはインテリジェントエッジのソリューションを実現することにもっと注力する必要性が高まっています。強固なデータ戦略とデータ管理ワークフローの構築は、この開発の一環です。そして、産業用 IoT プラットフォームは、これらのプロセスに対応するように変化しています。さらに、IoT アーキテクチャにはこれまでとは違ったアプローチが必要です。AI 機能は、データソースのできるだけ近くで利用できるようにする必要があります。これらがカバーされれば、産業メーカーはリアルタイムのイベントを管理するうえで有利な立場に立つことができます。

産業メーカーは、IIoTのユースケースを監督し、エッジインフラストラクチャを管理できるIIoTプラットフォームベンダーにますます目を向けるようになるでしょう。

こうした進展から分かるのは、工業メーカーが自社のコアコンピタンスを超えたソリューションを模索せざるを得ないという事実です。そのため、広範なサポートとノウハウを提供するプラットフォームベンダーが必要です。場合によっては、ハードウェアコンポーネントなどの製品と組み合わされることもあります。ソフトウェアプラットフォームを市場に投入し、セルフサービスを期待するだけでは不十分であることが明らかになりつつあります。統合ソリューションについても、ベンダーから相談を求められるケースが増えています。

ペルソナベースのIIoTへのシフト

産業専門家のさまざまな役割をサポートするために、ペルソナベースのIIoTが産業用IoTプラットフォームの世界に参入しました。ユーザーのタイプやノウハウのレベルに応じてカスタマイズできるワークフローとダッシュボードを提供するプラットフォームが増えています。ペルソナベースのIIoTは、ユーザーがIoTエンジニア、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、アプリ開発者のいずれであるかによって、UI自体が異なることを意味する場合もあります。これらはそれぞれ、役割に不可欠なタスクを実行し、洞察を生み出すために必要なツールを提供します。

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ペルソナベースのIIoTへの移行も 従業員指標への影響。職務の年功序列や専門性のレベルに応じて、KPI が明確に定義されています。これにより、ミックスの透明性がさらに高まります。メンテナンス技術者からプラントマネージャーまで、誰もが同じ指標とデータにアクセスできるようになりました。このようなレベルの可視性により、リモートコラボレーションやスキルサイロによる状況も改善されます。ある部署に知識が溜まっていて、別の部署ではノウハウが不足しているわけではなく、情報が絶え間なく流れています。

ペルソナベースのIoTの最大の利点は、自律性の向上と運用の民主化への移行です。プロセスは自律的に実行され、誰にとっても透明ですが、熟練労働者は予測と最適化に時間を費やすことができます。

とりわけ、ペルソナベースのIIoTは、企業が監督と制御に費やすリソースを節約するのに役立ちます。同時に、このアプローチにより、メーカーは最適化と戦略立案のためのリソースを解放できます。ナレッジマネジメントのボトルネックを回避し、専門家の配置が確実に報われるようにし、熟練労働力の不足を予測することは、この新しいトレンドのもう1つの利点です。

テクノロジーの代わりにサービスを増やす

インダストリー4.0とデジタルトランスフォーメーションをめぐる議論では、IoTテクノロジーに重点が置かれることがよくあります。予知保全において最も効果的なツール、最も印象的な AI ソリューション、最も信頼性の高い状態監視アプリや資産追跡アプリなどが話題になっています。これらはしばしば、変動の激しいビジネス環境において真のイノベーションを実現し、競争力を維持するための戦略に関連して取り上げられます。

しかし、態度は変化しています。今年は、実際のアプリケーションシナリオと、テクノロジーの販売にとどまらない本格的なソリューションにさらに焦点が当てられるでしょう。IoT テクノロジーは、あらゆる期待と興奮をもたらしますが、製造現場の現実的で複雑な問題を解決するための出発点にはなり得ません。むしろ、メーカーが直面している課題を十分に理解し、これらの課題を克服するための戦略をテクノロジーに組み込む必要があります。

IIoTプラットフォームプロバイダーは、単なるセルフサービスソリューションではなく、包括的なサポートの提供に重点を置くようになるでしょう。

IIoTプラットフォームの主な焦点は、クライアントに優れたサポートとコンサルティングサービスを提供することです。プラットフォーム・プロバイダーは、テクノロジーを販売するだけにとどまらない業績を上げることが期待されます。そのため、テクノロジーからソリューションへのシフトがますます進んでいくでしょう。IIoT プラットフォームに付属するサービスは、業界における取り組みの最前線に立つことになるでしょう。これには、アプリ開発サポートからデバイス構成や接続に関するベンダーの支援まで、あらゆるものが含まれます。プラットフォームベンダーは、自社のサービスをより包括的なコンサルティングサービスまで拡大し始めるかもしれません。肝心なのは、テクノロジーをまとめることに重点を置くのではなく、顧客に真の価値を提供する方法についてより深く考えることです。

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