PoCからIoT導入までの実装タイムライン

IoT イネーブラー・プラットフォームを使用する場合、多くの課題が生じます。イネーブラー・プラットフォームは、企業が独自の IoT 製品を構築し、IoT ケースを設定するための本格的なインフラストラクチャーと環境を提供します。イネーブラープラットフォームは、はるかに速いペースで開始し、大幅に少ない先行投資で IoT の大規模な導入を可能にしますが、組織がエッジからクラウドに至るまで、IoT の取り組みを戦略立て、慎重に計画し、綿密に計画し、計画する必要性をなくすわけではありません。

一つには、プラットフォーム自体は、組織が正しいスタートを切って初めて価値を生み出します。そのためには、実行可能なデータ戦略を立て、成熟度レベルを把握し、現在のニーズに合わせて再調整することが必要です。

成功するデータ戦略の特定

第一の防衛線はデータ戦略です そして、複数の異なるエンドポイントからのすべてのデータを活用する方法を見つけ、旧世代のマシン、レガシー機器、およびあらゆる新しいスマートデバイスからのデータを統合します。そのため、さまざまなデータ形式とさまざまな通信プロトコルを使用する接続デバイスからのデータを処理および統合できるプラットフォームが必要です。クラウドシステムや IT 部門と自由にデータを共有できるようにするには、データ共有に最初から取り組む必要があります。

エッジとクラウドの健全な比率を確定する

データ戦略のもう1つのポイントは、エッジ分析とクラウド分析の適切な比率を決定することです。エッジで前処理しなければならないデータ量と、クラウドでの高品質な IoT 分析を目的とするデータは、意味のある方法で分散する必要があります。エッジとクラウドの適切なバランスは、企業やビジネスケースごとに異なります。

エッジコンピューティングは待ち時間がゼロで、応答時間を短縮できます。 IoT エッジでのデータ前処理機能 データを迅速に収集し、基本的な分析を行い、そのデータに対して最も重要な箇所ですぐに行動を起こせるようにします。 クラウドコンピューティング一方、詳細な分析が可能になります。収集された IoT エッジデータは、他の製造現場やその他の IoT 以外のデータソースからのデータと組み合わせることができます。そこから得られる分析により、データに対するより深い洞察が得られ、より広いデータ全体像の構築が可能になります。

そのため、エッジでのペースの速いIoT分析は、クラウドで実行される分析のおかげで、データに関する長期的かつ詳細な洞察と組み合わせるのが最適です。

ソリューションのスケーリング

しかし、繰り返しになりますが、データ関連の問題や接続の問題がすべて解決された後でも、組織はスケーリングの課題に取り組む必要があります。デバイスの数が限られている小規模な PoC は、ほぼ問題なく機能している場合があります。しかし、複数の製造拠点から数千台のデバイスを追加し始めると、状況は変わり始めます。これが、PoC 段階を通過しない IoT プロジェクトについてよく耳にする理由です。大規模な IoT 導入の難しさは、しばしば乗り越えられないように思えます。

しかし、IoT の実装が成功すれば、複数の場所にあるデバイスをいくつでも接続できるようになります。すべてのデータを統合して信頼できる唯一の情報源として機能する統合プラットフォーム内から、OTA アプリケーションを世界中の資産に展開することになります。

理想的な産業用IoTプラットフォームは、組織全体でデータにアクセスできるようにすることで、これらのハードルを克服します。これにより、バリューチェーン全体にわたって完全な透明性が得られ、すべての産業資産とシステムが完全に接続されます。運用の面では、これは中断のないデータ収集とリアルタイムのデータ処理を意味します。その結果、クラウドでの高度な分析、機械学習モデルの構築、OTA モデルの即時展開などに至るまで、シームレスなデータ移行が可能になります。

PoC/パイロット展開

IronFlockを使用すると、PoCを迅速に開始できます。結果は2か月以内に表示されます。まず、データを収集、変換、分析するエッジデバイスを 1 台だけ用意します。その後、ダッシュボードで視覚化し、標準 KPI を見るだけで最初のインサイトが得られます。これは、大規模な IoT デプロイメントがエッジからクラウドまですべて機能することを確認するために、現場でテストを行う方法です。

本番環境へのデプロイ

パイロットステージが完了すると、成熟したユースケースの構築が開始されます。これには、本番環境のマシン、本番環境に対応した IoT アプリケーションの展開、適切な KPI の決定などが含まれます。生産段階では、 製造現場全体のデータを収集。これにより、IoT 分析に基づいて意思決定を行い、さまざまなローカルシステムやクラウドシステムと統合できます。これは、IoT デプロイメントが実際の条件で機能しているかどうかをテストする方法です。また、既存の運用がどのように強化されるかがわかります。

スケールアウト実装

スケールアウト段階では、ソリューションをさまざまな製造現場に移動します。単一の IoT デバイス管理スイートから複数の異種デバイスを処理して、アプリとデバイスをオーケストレーションします。さらに、ソリューションのパフォーマンスをより大規模にモニタリングし、必要に応じて最適化できます。

メリット

• 簡単にセットアップでき、プログラミング作業は不要です。
• Docker 対応の IoT デバイスや機器をわずか数クリックで接続でき、プログラミングも不要です。
• ボタンを押すだけで、オンラインとオフラインのロールアウトが無線ですぐに行われます。
• データソースをセットアップして、わずか数分でプラットフォームへのデータのストリーミングを開始できます。
• 実際の問題を解決する実行可能なPoCを形作り、
• データをよりよく理解し、傾向を特定するために最適化を続け、
• 他のデータソースに接続して既存のユースケースを充実させ、
• 予知保全、異常検知、資産追跡、設備全体、有効性、運用効率、その他多くの標準シナリオの実行可能な指標を設定し、
• 稼働時間、ダウンタイム、その他のカスタム動作パラメータのアラートを設定し、ボトルネックと外れ値を特定し、
• 機械学習モデルを構築し、IoT アプリとしてパッケージ化し、無線で IoT エッジに展開します。すべてを 1 つの連続したジェスチャーで行えます。
• AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などの一般的なクラウドシステムとシームレスに統合できます。
• 完全なデータの透明性とアクセシビリティを実現します。組織全体でデータを共有し、IoT エンジニアやデータサイエンティストと協力して、より迅速に成果を上げることができます。

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