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IIoT:リアルタイムでプロセスを改善
制御の自動化により、自律化が実現します。プログラムされた一連の指示により、機械がパラメータ仕様に基づいた動作を行います。このステップを、産業IoT(IIoT)はさらに前進させます。工場レベルでシステムを自動化し、センサや制御バルブなどの測定データを活用し有益な情報が得られます。これを、生産・事業活動の改善や意思決定に用いることで、遠隔からでもリアルタイムのプロセス向上が実現します。機械固有のアルゴリズムを搭載したエッジプロセッサを使用して、各機械のレベル別にプロセスの予測・微調整・改善ができます。
IIoTプロジェクトにより明確で定量可能なメリットを製造業に提供すること
「プラグ&プレイ」技術により正しく進められ成果を出すこと
ハードウェアとソフトウェアの簡単導入と専門技術・コンサルティング不要で統合できること
ソリューションアーキテクチャは「オープン」通信により主要ハードウェア・ソフトウェアプラットホームと連携できること
ローコードソフトウェアソリューションにより正しく進められ、IIoTプロジェクトの市場投入までの時間を短縮すること
PoCによるプロジェクト定義の改善と価値創出で投資回収(ROI)を短期化すること
戦略的提携:IIoT化導入の目的を明確にします。最初は、ビジネス全体のゴールに直結する1つのアプリケーションやケーススタディに絞ります。
- 運用開始までの期間を短縮して市場の需要に応えられるか
- エネルギーコストを節約して収益性を高められるか
- システム性能を最大化し顧客の高い需要に応えられるか
- 水の使用量を削減し顧客の持続可能性目標の要求に応えられるか
技術スタックの評価と構築:IIoT化戦略を支援する適切な自社技術があり、専門技術者やコンサルタントが不要で拡張できるか判断します。
- デジタル技術の選択:接続するセンサや通信プロトコル、必要な情報を提供できるオートメーション企業など、コンセプトを実現できる適切な技術を選びます。
- 導入を成功させるために、PoCを実施して拡張が容易な技術か確認します。
- オープンソース技術を採用することにより、自社データがプロプライエタリ(開発者独自)システムに制限されません。
- データ統合:自社データソースが他のオープンソース技術と統合できる設計か確認します。特定のものに依存しない技術(アグノスティック)を適切に選択し、自社の機械データがさまざまなソフトウェア仕様でシームレスに伝送できるようにします。
プロセスの最適化:投資利益率(ROI)を適切に定量化するためには、自社のデータ収集の自動化と見える化により、現在プロセスをベンチマークする必要があります。これにより、戦略の成果を早く獲得できます。
- プロセスマッピング:既存プロセスを文書化・分析して、改善すべき領域を把握します。
- 自動化の可能性:自動化できる業務を把握して効率を向上させます。
- リーン導入:リーン導入によりムダを極力省き、生産を最大化します。
- 品質管理技術:高度な品質管理技術を採用し、監視と改善を継続して行います。
- 監視と分析:パフォーマンスを測定して継続的に改善するため、リアルタイムの監視と分析を導入します。
データセンターのIIoT化を進めるためには、戦略的アプローチが必要です。最初から適切な技術を選択して投資することで、確実に移行が成功します。この進め方に沿って、IIoT化戦略の導入に向けたリソースを確認できます。