工業生産におけるチェンジメーカー

IoT は工業生産の世界を変えています。これに伴い、製造業者は、カスタマイズ、リモートデータへのアクセス、全社的なデータの民主化、さらに総合的なテクノロジーの採用の増加に重点を置いて、より持続可能な産業環境の構築に焦点を移しています。これらの項目をそれぞれ詳しく見ていきましょう。

持続可能な製造

ヨーロッパのグリーンディールは 2030年までに温室効果ガス排出量を 55% 削減することを目標。気候中立性アジェンダをさらに推し進め、正味ゼロ排出量を超えることが期待されています。議員と政府は、これらの目標が確実に達成され、気候中立性戦略が引き続き最優先課題となるよう、懸命に努力しています。工業生産もペースを上げており、状況は好転しつつあります。気候変動の原因のひとつである製造業者が、サステナビリティの声高な擁護者になりつつあります。

への移行 生産環境向けのデジタルサービスと、インターンが約束した効率性の取り入れEt of Things は、工業生産における環境とエネルギーへの負荷を軽減するための取り組みの一環です。IoT テクノロジーを活用し、持続可能性という課題を推し進めるために、政府のプログラムや研究イニシアチブに参加するメーカーが増えています。持続可能なサービスは、省エネや業務効率の向上を目的とした IoT ソリューションから、人がいる必要性を減らして二酸化炭素排出量を減らすための予知保全の改善まで、多岐にわたります。

長い目で見れば、持続可能性に明確に焦点を当てることで、メーカーは競争力を維持し、イノベーションを追求し続けることができます。明らかな目標は、中断のない効率的なプロセスの実現、エネルギーコストの削減、無駄の削減です。しかし、それ以上に、この変化は、地球の福利にもっと持続的に焦点を当てる可能性を秘めています。

カスタムソリューションの需要

繰り返しになりますが カスタム IoT に関する以前の記事、インダストリー4.0への移行は、プラグアンドプレイの簡単な作業ではありません。むしろ、真に価値をもたらすためには、高度にカスタマイズする必要があります。そして、別の記事で答えます なぜIoTは単なる「プロジェクト」ではないのか。個別のエンティティであるプロジェクトとは異なり、組織内での IoT 機能の開発プロセスが最終決定されることはほとんどありません。そのため、むしろ包括的に、一連の継続的な強化として捉えるべきです。

経験則としては、包括的な戦略を適用するのではなく、状況に固有の要因を慎重に検討することです。そうしてはじめて、実装と設定への旅を始めることができます。つまり、IoT の導入を成功させるには、カスタマイズとカスタム IoT を提供する能力が不可欠です。そして、 焦点はツールからソリューションとサービスに移ります、メーカーはますます次のサービスを検討しています システムインテグレーターまたはフルサービスの IoT プラットフォーム 包括的な組み込みツールとワークフロー管理オプションを備えています。

どこでも耳にするように、カスタム IoT は柔軟でなければなりません。即時に拡張できるような方法で構築する必要があります。そのため、ソリューションプロバイダー、特にプラットフォームベンダーは、常に最新の動向に遅れずについていく必要があります。つまり、フルサービスの提供とオープン性の保証が必要です。

ホワイトペーパー:工業生産におけるIoTとAIの活用

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リモートデータアクセシビリティの需要

IoT の台頭に伴い、産業メーカーは、リモートデータアクセスと、場所に関係なくあらゆる産業資産の運用とパフォーマンスを調べることができるというメリットを享受できることへの期待が高まっています。製造業は従来、場所に依存し、場所に依存する産業として知られていましたが、リモートデータアクセスはこれらの認識を徐々に変えています。

特に、クラウドIIoTプラットフォームとサービスへの継続的なシフトにより、データを分散する新しい方法が可能になります。同時に、データは会社の機能や地域を超えて広く利用できるようになっています。データは工場全体で利用できるようになります。また、隔離された生産施設内であっても、 さまざまな専門家が同じデータプールを利用できます。 ほとんどのプラットフォームにはきめ細かなユーザー権限が付与されているため、これらすべてが可能です。こうすることで、スタッフは適切な認証情報を与えられれば、既存のデータサイロを以前よりも簡単に破ることができます。

その結果、資産追跡、状態監視、運用効率、予知保全のすべてを、リモートで、リアルタイムで、一括で実行できるようになります。監視の必要性が減りました。IIoT プラットフォームが日常的な監視と追跡を行う間、現場のスタッフはより困難な作業に時間を費やすことができます。さらに、IIoT プラットフォームでは、完全にリモート環境で、機械学習に基づいてより高度な自動化を実行し、アラートを送信できます。つまり、これにより透明性が高まり、製造業者はすべての関連データの概要を把握した上で事前に戦略を立てることができます。

ホリスティックテクノロジーの採用

メーカーも購買意思決定の方法を変えつつあります。今日では、技術リーダーの代理として関与する人が増え、ビジネス指標に重点が置かれるようになっています。そのため、新しいテクノロジーを採用するかどうかの決定は、もはやデータサイエンティスト、データエンジニア、IT部門の手に委ねられていません。むしろ、上層部がプロセスに積極的に関与しているのです。導入した技術について、予測される効率性、コスト削減能力、または将来の準備状況に関する重要な質問が寄せられています。

なぜ?ビッグデータとデータ主導型の洞察の台頭により、IoT は工業生産にとってますます重要になっています。ビジネスアナリストの役割は、IoT エンジニアの役割と同じくらい重要になってきています。データの民主化、製造現場での業務の透明性の向上、全社的に広がる高いデータ可用性のすべてが、複数のレベルの利害関係者が関与する総合的な購入サイクルを生み出しています。そしてとりわけ、これはまさに、新技術の採用に関しては、全社的な大局的アプローチとより広い視野の採用につながっています。

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