インダストリアルIoTは単なるバズワードではありません, 接続性とデータ主導型のイノベーションが最高の地位を占める第 4 次産業革命の真っ只中, IIoTが主役になる. インターネットに接続されたセンサーの活用が含まれます, デバイス, 産業企業の業務プロセスを最適化するための機械と.
Grand View Research は、潜在的な CAGR を予測しています。 23.2% インダストリアルIoT市場向け 2023 に 2030, 予想サイズを超える場合 $1,693.30 億 2030. この堅実な予測は、IIoT 導入が記録的な成長を遂げた理由を説明しています。 2023, 経済の混乱にもかかわらず. ほとんどの業界 4.0 変革には、接続された機器と統合されたデータ分析を備えたスマート ファクトリーが関与するようになりました。. このガイドでは、IIoT の現状について詳しく説明します。, 現実世界のアプリケーション, 企業とその中間のあらゆるものにとってのメリット. 始めましょう!
インダストリアルIoTまたはIIoTとは何ですか
簡単に言えば, IIoT により、工場の作業現場の機械にインターネットのような接続が導入されます, 輸送ヤードの車両と他の産業現場のテクノロジーを活用して、データ駆動型の効率性を実現します. 産業用 IoT 接続を可能にする中心原理は、測定および監視できるものは最適化できるということです。. IIoT はセンサーと接続を統合し、それらを機械などの産業資産に直接適用します, 車両と従業員のツール.
機械がシームレスに通信でき、大量の機械データが生産品質に関するビジネス上の洞察につながる世界を想像してみてください。, 機器の健康状態, サプライチェーンの可視性など. 超音波センサーは、超音波信号の位置を追跡するために採用されています, インダストリアル IoT は死角を取り除き、よりスマートな産業オートメーションのために物理世界のデータにアクセスできるようにします.
インダストリアルIoTはどのように機能するのか
IIoT エコシステムはセンサーに依存しています, 接続性, 3 つのレベルで連携して動作するデータ処理と分析:
エッジレイヤー: 産業用 IoT センサーを備えた機械装置と、企業ネットワークやパブリック クラウドを介して送信する前に産業用資産からのデータ フローを集約して処理する IoT ゲートウェイなどのハードウェアで構成されます。.
プラットフォーム層: 受信用の集中型コンピューティング インフラストラクチャ, 産業現場からの膨大なデータを保存および分析する. オンプレミス サーバーまたはクラウド ホスト型 IoT プラットフォームは、接続されたデバイスを管理する機能に加えて、カスタム アプリケーションを構築するツールを提供します。. ERPなどのレガシーエンタープライズシステムとの安全なデータ統合も可能にします.
アプリケーション層: キャプチャされた IoT データをダッシュボードと視覚化を通じて表示する、ユースケース固有の IIoT ソフトウェアを指します。. ラインオペレーターと施設管理者は、これらのアプリケーションを活用して機器全体の効率を追跡します。, サプライチェーンの動きやその他のビジネスの優先事項.
包括的な産業用 IoT アーキテクチャ内で, LPWAN などの一般的なサポート通信システムが見つかります。 (低電力広域ネットワーク – NB-IoT または LoRaWAN を考えてください) または、重機を含む大規模な物理的設置面積全体にわたって拡張された無線カバレッジを提供する WiFi.
IIoT アーキテクチャの主要テクノロジー
IIoT の展開がより多様かつ複雑になるにつれて, 実現するテクノロジーの組み合わせも進化し続けています. 最新の IIoT テクノロジー スタックのコア部分をいくつか紹介します。:
- センサー: モーターなどの産業用資産に接続されたセンサー, コンプレッサーと生産ラインは IoT 接続モジュールにリアルタイム データを供給します. これらには温度が含まれます, 圧力, 湿度, 振動, 電圧など. さまざまな機器のテレメトリー測定値を頻繁かつ確実に取得します。.
- 接続プロトコル: センサー間のシームレスな通信のためのITインフラストラクチャ, Wi-Fi などの標準を介したゲートウェイとプラットフォーム/アプリケーション層, 5G, Bluetooth LE (低エネルギー) 等. LPWAN テクノロジーは、一部の実装の長距離要件と低電力要件をカバーします。.
- クラウドおよびコンピューティング インフラストラクチャ: Azure の IaaS を活用する, AWS またはハイブリッド モデルでホスト型ストレージを迅速にスケールアップ, 処理能力と分析能力.
- 分析と人工知能: 統計モデリングによる洞察の抽出, 機械学習と AI による故障予測分析のガイド, 動的スケジューリング, ターゲットを絞ったキャンペーン管理など.
一緒, これらのコア情報テクノロジーは、スマートファクトリー全体で完全な IoT を実現するための基本を形成します。, コネクテッド製品と自動化されたサプライチェーン.
IIoTでできること? 主な使用例とアプリケーション
製造業全般にわたって, 交通手段, 公益事業およびその他の産業部門, 産業用IoTアプリケーションにより安全性が向上, 効率を高め、さらには新たな収益源を生み出す. 最も価値のある使用例をいくつか紹介します:
予知保全
IoT テレメトリに基づいて機器の障害を早期に警告することで、ダウンタイムを回避することで年間数百万ドルを節約できます. 製油所のスマート ポンプや製造工場のネットワーク化された CNC マシンを思い浮かべてください。.
資産管理
資本設備のリアルタイムの位置とステータスの把握, 車両と貨物は利用率の向上とプロセスの改善につながります.
サプライチェーンの追跡
コネクテッド ロジスティクスにより、無駄を最小限に抑えながら、貨物輸送の可視性と資産の利用が向上します。, 盗難など.
労働者の安全
産業従事者向けのウェアラブルは、統合プラットフォームを介して環境リスクや設備操作における適切なトレーニングの欠如を監視することで、労働者の安全政策を強化するのに役立ちます.
エネルギー管理
公益事業や製油所などのエネルギー使用量の多い施設向け, IIoT により、使用パターンを監視して無駄を削減し、持続可能性を向上させることができます.
オートメーション & ロボット工学
IIoT データからの洞察はサプライ チェーンの最適化に役立ちます, そのインテリジェンスを使用してプログラムされたスマートマシンによる倉庫物流と現場生産.
ほとんどの産業用 IoT ソリューションは、高価値資産の効率向上に重点を置いていますが、一部のソリューションはサプライ チェーン全体の運用効率を向上させます。. 次に取り上げられる利点は、大手企業による IIoT の急速な導入の背後にある純粋に商業的な論理を強調しています。.
産業用IoT監視を導入するメリット
正確な統計はソースによって異なりますが、, 製造業などの業界で IIoT を早期に導入した企業, 物流と公益事業はいくつかの主要分野で恩恵を受けているようだ:
稼働時間の向上: 一部の情報源は、 1-2% 予測アラートによる資産の可用性の向上により、障害やダウンタイムが削減され、重工業オペレーターは年間数百万ドルを節約できます。. 鉱業におけるすべての重機投資全体で利益が積み重なり続けています, 油 & ガス, IIoT プログラムによって監視される航空および公共事業.
より高い効率: 運用の詳細な可視化により、予備データによると、場合によっては 1 桁のパーセンテージで潜在的な人件費削減が可能になります. 手動レポートの自動化による生産性の向上により、効率も向上する可能性があります.
柔軟性の向上: IIoT データを介した変動への動的な適応により、企業は不確実性にうまく対処できるようになります. このテクノロジーは、需要予測と容量調整に役立つよう準備が整っているようです.
安全性の強化: ガス検知や単独作業員の監視など、作業員の安全を目的とした IIoT の初期の応用は、職場での事故率の削減に有望であることを示しています, 業界団体の推定によると.
明らかに産業企業向け, 結果として得られるデータ フローから価値を抽出するためのさまざまな経路を考慮すると、機械資産への既存の投資を結び付けることは、単純に商業的に意味があります。.
業界 4.0 vs IIoT vs IoT – 何’違いは?
コネクテッド ソリューションの爆発的な人気を考慮して, ほとんどの場合、同じ意味で使用されるいくつかのテクノロジー用語に遭遇します。. しかし、IoT の間にはいくつかの明確な違いが存在します。, IIoT と産業 4.0 ハイライトするのに便利です:
IoT は、ウェアラブルなどの消費者に焦点を当てた多くの取り組みを広く指します。, スマート家電, 組み込みセンサーとインターネット接続を活用したコネクテッドカーなど.
IIoT は、特に効率を高め、前述した重工業資産周辺のプロセスの信頼性を最適化するために、同様の情報テクノロジーを適応させることに取り組みます。 – 油田や工場の作業現場の機械にある掘削装置を思い浮かべてください。.
業界 4.0 製造部門で進行中のデジタル変革を表す – ただし、機器センサーや生産ライン データに関する分析などの基礎となる IIoT ビルディング ブロックによって強化されています.
要約すると:
IoT はメガトレンドの傘です
IIoT は、IoT コンポーネントを予知保全などの産業用ユースケースに焦点を当てます。
業界 4.0 IIoT対応のスマートファクトリーと接続されたプロセスによる製造サブセクターの進化を中心としています
IIoT の実装における課題
IIoT は有望に聞こえますが、, 大規模な導入には依然として、次のようなテクノロジーと組織上の障害に直面しています。:
- 運用技術 (OT) チームは、複雑なレガシー機器を IoT アップグレードと互換性を維持したり、センサーの読み取り値から誤ったアラートを検出したりするのが難しいと感じています。. 部門を超えた緊密な連携が不可欠です.
- インサイダーリスクに対する懸念, 脆弱な認証基準や暗号化されていないデータ フローが、企業の IT 関与による分析統合に不可欠なクラウド移行を妨げる. 規制要件により、IIoT データ管理も複雑になります.
- 製薬機器などの特定の専門分野では、IIoT ハードウェアと通信標準の普遍的な定義が遅れています。. 統合されたフレームワークの欠如により、複雑さとコストが増大する.
- データサイエンスや完全な技術スタック機能に関する社内の専門知識が不十分であるため、進捗が遅れたり、コンサルティングへの依存が増大したりする. スキルギャップの解決は依然として継続的な課題です.
MOKO が産業用 IoT の導入をどのように支援するか
多くの企業は、テクノロジーやその他の障壁により、IIoT の概念実証から本格的な運用に進むのに苦労しています。. ここで、MOKO のような経験豊富な産業用 IoT デバイス メーカーの出番です。.
以上で 200+ さまざまなIoT製品 IIoT Bluetooth アセット ビーコン, MOKO は、デバイスの有効化だけでなく、ユースケースを中心としたアジャイルな導入アプローチをもたらします. 当社の認定エンジニアは、お客様のアプリケーションに特有の生産性の可能性やコスト削減を明らかにするために完全にカスタマイズされたセンサー計装と通信ハードウェアを実装します。. お客様の資産と業務をデジタル化する道をよりスムーズにします.
産業用 IoT ソリューションを始める
IIoT 導入による利益はそれ自体が物語っていますが、, 既存の産業環境内に技術基盤を構築する初期段階では、慎重な計画と規律ある実行が不可欠です.
従うべきベストプラクティスの手順は次のとおりです:
- 問題点を特定する: 再発するダウンタイムなど、現在の運用上の課題をマッピングする, 供給ボトルネックなど. IIoT 投資の改善目的を明確にするために予算に影響を与える.
- 潜在的な影響を定量化する: 議論された IIoT ユースケースを通じて、優先課題に対処することによって得られる効率の向上またはコスト削減に基づいて予測を立てる.
- 小さく始めてください, 適切なスケール: エンタープライズレベルの拡張前のスムーズなパイロットテストのために、複雑なサイト全体の機器ではなく、影響の大きい機器やワークフローに初期範囲を限定してください。. まずはクラウドベースのトライアルを検討する.
- モニターテクノロジーフィット: センサーの読み取り値が機器の状態や動作条件を正確に反映していることを確認する. 同様に, データ フローがプラットフォーム上で確実に集約され、分析とアプリケーションに提供されることを検証する.
- 早期の結果による導入の推進: 迅速な運用上の成功を示すことで、IIoT の完全性を明らかにするために必要な持続的な投資を確保するための関係者の信頼が生まれます。, 長期的な可能性.
従来の物理インフラを最新のデジタル プラットフォームに接続する際に必要な変化を乗り越えながら, MOKO のような経験豊富な産業用 IoT ハードウェア パートナーは、産業用ソリューション オペレーターの価値実現までの時間を短縮するのに役立ちます.
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