IoT コラボレーション:IoT（モノのインターネット）の新しい力

IoT 実装シナリオの複雑さが増し、企業内でエンドツーエンドの IoT 開発作業に関与する関係者の数が増えているため、前例のない課題が生じています。これらの課題の範囲、深さ、複雑さ、そして普遍性は、従来の問題解決方法を上回っています。さらに、これらの課題は前例のない性質を持っているため、新しいアプローチだけでなく、IoT の開発と実装が行われる構造全体を根本的に再考する必要があります。 これがIoTコラボレーションの出番です。

コラボレーティブIoTの台頭

新たなレベルの複雑さが IoT プロジェクト開発の性質を変えたので、私たちのやり方も変わらなければなりません。大規模なスケールアウトプロジェクトへの適応は、今もなお必要になっています。そのため、より多くの専門家、意思決定者、非技術スタッフを IoT 開発サイクルに組み込む必要があります。さらに、透明性が高く、すべての人がアクセスできるコミュニケーションチャネルを構築する必要があります。

さらに、世界規模での IoT 開発には、新しいコラボレーションモードが必要です。これらの新しい IoT コラボレーションモードにより、次のことが可能になるはずです。 バリューチェーン上のさまざまなアクター間の横断的な組み合わせ。ここで必要なのは、より包括的になることです。これには、これらの関係者が集まるための共通の基盤と、IoT 開発の取り組みに関わるすべての人が理解できる共通の言葉が必要です。

IoT開発への新しいアプローチにより、さまざまな分野やレベルのノウハウを持つあらゆる種類のエージェントがそれぞれの経験と努力を結集できるようになるはずです。既存の構造、その存在理由、機能方法を再考せざるを得なくなるかもしれません。市場が変化し、顧客の要求が進化するにつれ、この必要性から免れる企業は一つもありません。

現時点では、IoT 開発で直面する問題の種類を考え、IoT 開発サイクルのさまざまな段階にわたって明確に説明する必要があります。そして、この再考は、個々の機能や孤立した難問の範囲内ではなく、一体感というモードの中で行われます。IoT 開発におけるボトルネックに対処するには、水平方向 (バリューチェーン全体のさまざまな開発段階への対応) と垂直方向 (さまざまなレベルの意思決定への対応) の両方で、企業の機能全体にわたる対話とコラボレーションが必要です。

今の IIoT におけるコラボレーション

IoTにおけるコラボレーションへの転換は比較的新しい現象であり、要約すると次のようになります。 2015年にベーマンとウーが作り出したC-IoT（コラボレーティブ・モノのインターネット）という用語。ここでは、「従来の垂直市場とサプライチェーンの間の障壁を打ち破る」ことで、生活と組織の効率を向上させるコラボレーティブ・インテリジェンスに焦点が当てられています。

IoT プロジェクト開発におけるさまざまなレベルでの協力の必要性は、次の人にも認識されています。 欧州委員会による最近のコミュニケーション。たとえば、の設立 IoT（モノのインターネット）イノベーションのためのアライアンス は、ヨーロッパのIoTプレーヤー間のコラボレーションを強化し、ダイナミックなヨーロッパのIoTエコシステムを育成する取り組みの1つの側面です。このようなイニシアチブでは、オープンな業界連携が求められ、「インターネットエコノミー方式での初期の市場実験によって現在のビジネスエコシステムを破壊する斬新で急進的なシステムコンセプト」が奨励されています。

「モノのインターネット：次の革命」と呼ばれる最近のEC出版物によると。モノのインターネット（IoT）に対する欧州のアプローチについての戦略的考察」

「IoTシステムは、バリューチェーン全体にわたって利害関係者の要望に応える必要があります... クロスバリューチェーンアプローチを可能にするコラボレーションと協力の新しいモデルが必要です。」

共創の文化に向けて

また、接続された IoT デバイスが単独では動作できないのと同様に、これらのネットワークの構築を担当する IoT エンジニア、開発者チーム、データサイエンティスト、ビジネスアナリストは、相互に連携して共創するための共通のエコシステムを必要としています。コラボレーションとコネクティビティに重点を置くことで、IoT はイノベーションの限界を押し広げるだけでなく、組織内、複数の企業、さらにはさまざまな業界のチームを 1 つのエコシステム内にまとめることにも取り組んでいます。

今日の産業環境では、基本的に IoT 開発の取り組みには主に 2 つの主体が関与しています。これらはエンジニアとデータサイエンティストです。しかし、これら2つの必須タイプのアクターの中でも、確立されたプロセスには多くの誤解やギャップがあります。これは最終的に IoT の開発と実装の遅れにつながります。この難しさについては記事で説明しています。 」エンジニアとデータサイエンティスト:IIoT における世界の戦争」。そしてそれ以上に、IoT 開発サイクル全体を通して、考慮すべき複雑な状況がはるかに多くあります。

新しいコラボレーションパラダイムとしての IoT プラットフォームの台頭

近年、C-IoTの一環として新しい現象が台頭しています。これは IoT ネットワークのエッジとクラウドの両方で動作する IoT 開発プラットフォームです。

集中型モデルとしてのクラウドコンピューティングの台頭に続いて、現在、リアルタイムのデータ処理を処理する「分散コア」が必要になっています。多くの実装シナリオでは、IoT デバイスは一元化されたクラウド・インフラストラクチャーからの応答を待つ余裕がありません。時間的重要度は大きく書かれています。この変化について詳しくは、こちらの記事をご覧ください。 「未来は分散型：高速IoT開発の鍵となるIoTエッジコンピューティング」。

この開発にどのように貢献できるか?当社の IoT 開発プラットフォームの戦略的目標は、非階層的な相互作用を促進することです。そのためには、バリューチェーン全体にわたるさまざまなアクター間の自己組織化の仕組みを育むことも必要です。インクルーシブであることを中核としているため、IoT 開発プロセスに関わるすべての人が 1 つの会場に集まります。これがノウハウの無料交換の仕組みです。ステークホルダーはプロセス全体にわたる透明性の向上から恩恵を受け、1つのソリューションで意思決定の経路を短縮できます。利害関係は?

「当社のIoT開発プラットフォームでは、IoTと機械学習をエッジからクラウドまで広がる1つのエコシステムに統合しています。」

そうすることで、あらゆる規模の組織に導入できる完全なIoTソリューションを提供します。しかし、この新しい組織モデルは「信頼できる唯一の情報源」のモデルではありません。これは「集団機関」と表現するのが一番です。プラットフォーム上では、共通の開発イニシアティブや対処すべき実施上の難しさを中心に、集団機関が結成されます。各グループは、IoT エンジニア、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、経営陣の代表者、その他多くの技術者や非技術者で構成されます。

すべての機能を統合する単一の IoT プラットフォーム

複雑で断片化されがちなIoT環境を乗り切るには、ユーザーデータ、デバイスデータ、知的財産を保護する強固なセキュリティ基準を遵守しながら、人々が1つの会場に集まるようにしたIoTプラットフォームが必要です。この目的のために、Record Evolutionプラットフォームでは、きめ細かなユーザー権限と強固な認証構造が導入されました。役割の割り当てが明確に定義された、完全に安全な環境で作業できます。

同時に、このプラットフォームはデータを扱うすべての人のためのハブとして考えられてきました。ソーシャルメディア機能を使用して、個人のプロフィール内から作業できます。ここでは、仲間の仕事をフォローできます。また、コミュニティ内で特に注目されている公開プロジェクトへのアクセスをリクエストすることもできます。世界中の開発者と集まって、群れやデータポッドで共同作業することができます。

そして、IoT 開発サイクルに関わる 4 種類のアクターが、ユニファイド IoT 開発プラットフォームから恩恵を受ける方法は次のとおりです。

エンジニア

• お好みのプログラミング環境 (C、CODESYSなど) とプロトコル (Modbus、IO-Link、PROFINET、CANバスなど) と連携して、データサイエンティストがデータを利用できるようにします。
• IPC とアプリケーションを一元的に監視および管理します。
• 納得できるデバイスとセンサーを使用してください。

データサイエンティスト

• エンジニアが収集したデータに基づいて、ネイティブのPostgreSQLまたはPythonを使用して統合ワークブックでMLモデルを開発します。
• エンジニアが IoT デバイスで IoT アプリケーションを使用できるように、ML モデルと人工知能を利用できるようにします。
• 自動化を迅速かつ簡単に作成できます。

ビジネスアナリスト

• センサーデータをお好みのツールに統合し、追加データでそれらを充実させましょう。
• PostgreSQL または Python を使用してデータモデルに関するカスタムクエリを開発します。
• 分析とライブプレゼンテーションを直感的に生成できます。
• データサイエンティストと管理者にカスタマイズされた分析とダッシュボードを提供します。

マネージャーと意思決定者

• アクセス権を配布し、プロジェクトの進捗状況を追跡します。
• 簡略化された再利用性と自動化のメリット
• 機械学習ソリューションでリソースとコストを節約しましょう。

Record Evolutionでは、デバイスとデータを扱う作業におけるコラボレーションの文化を育んでいます。チャットしよう！

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