製造業におけるエッジコンピューティングの 5 つのユースケース

インダストリアルメタバースには、製造業者の業務改善に役立つさまざまなテクノロジが含まれており、エッジコンピューティングは、組織がデータの潜在能力を最大限に引き出すのに役立つインダストリアルメタバーステクノロジです。

企業のすべてのデータを処理することは困難な場合がありますが、エッジコンピューティングは企業がデータをより速く処理するのに役立ちます。製造業では、エッジコンピューティングは予測メンテナンスや自律走行車の操作などのタスクに役立ちます。

製造業におけるエッジコンピューティングの使用例をいくつか紹介します。

エッジコンピューティングとは何ですか?

エッジコンピューティングは、企業がデータを発生元に近い場所で処理するコンピューティング手法です。これの利点の 1 つは、レイテンシが短縮されることです。

「製造業界は、業務効率の向上、コストの削減、製品やプロセスのエラーの削減、工場で行っている作業のデジタル表現の作成など、エッジコンピューティングのメリットを真に認識しています」と、市場調査会社IDCのエッジ戦略ディレクター、ジェニファー・クック氏は語る。

エッジコンピューティングの一部と見なされるデバイスはさまざまです。

IDC はエッジコンピューティングデバイスを、クラウドや企業のデータセンターに存在しないコンピューティングリソースと定義していると Cook 氏は述べた。この定義に基づくと、エッジコンピューティングには、製造現場にあるサーバーだけでなく、ハードウェアがオフサイトにあっても地理的には近くにあるマルチアクセスエッジコンピューティングリソースも含まれます。

クラウドコンピューティングは、エッジコンピューティングとは別の概念であると考えられることがよくあります。

しかし、ワシントン D.C. に拠点を置くビジネスアドバイザリー会社 FTI Consulting のシニアマネージングディレクターである Shubho Ghosh 氏は、エッジコンピューティングの定義にローカルクラウドリソースも含めます。

メーカーがエッジに移行する理由

エッジコンピューティングの定義はさまざまですが、企業がこのテクノロジーを使用する理由は一般的に同じです。

ボストンコンサルティンググループのマネージングディレクター、ジョセフフィッツジェラルド氏は、速度の向上が製造業者がエッジコンピューティングに関心を持つ最大の理由だと述べています。一部の製造業のユースケースでは、分析のためにデータをクラウドに送信し、その後情報を送り返すと、遅延が大きくなり、必要な意思決定が遅れる可能性があります。

しかし、フィッツジェラルド氏は、クラウドコンピューティングは依然としてスマート製造とインダストリー 4.0 の重要な要素であると述べています。たとえば、製造業者は依然としてコンピューティングニーズのほとんどにクラウドリソースを使用しており、場合によってはエッジコンピューティングと組み合わせてクラウドを使用することもあります。たとえば、組織はクラウドを使用して、エッジコンピューティングデバイスで使用するアルゴリズムをトレーニングおよび微調整できます。組織は、エッジで一部のデータを処理し、そのデータをクラウドサーバーに保存してさらに分析することもできます。

エッジとクラウドを組み合わせる企業も存在すると考える人もいます。

「これはまさにエッジとクラウドの話だ」とクック氏は語った。「それらは融合します。」

製造業におけるエッジコンピューティングの 5 つのユースケース

製造業者はさまざまなユースケースをサポートするためにエッジコンピューティングを導入しており、このアプローチにより、メンテナンスの改善や運用の高速化などの潜在的なメリットを実現しています。

以下にその使用例をいくつか示します。

1. コンピュータビジョンとビデオ監視

エッジコンピューティングは、企業がコンピュータービジョンやビデオ監視からのデータを処理するのに役立ちます。

クック氏によると、多くの製造業者は、作業員の負傷や品質管理などの安全上の問題を監視するためにコンピュータービジョンやビデオ監視を使用し、ビデオの分析に人工知能を使用しているという。サプライチェーンのリーダーは、このような問題についてほぼ即時の情報を必要としているため、多くのメーカーは、データ処理の速度を考慮して、エッジコンピューティングを使用してこの監視を行っています。

2. ロボットと自動運転車

ロボットや自動運転車にも高速処理が求められるため、エッジコンピューティングはこうした技術にも適しています。

ロボットや自動運転車は周囲の状況に素早く反応する必要があるため、遅延は可能な限り制限する必要があるとゴーシュ氏は述べた。ロボットや車両に関わるデータ分析は、機器の近くで実行する必要があります。

さらに、エッジコンピューティングにより、デバイスはインターネットにアクセスしなくても動作を継続できるため、ロボットや自動運転車にとっても利点となります。

多くのメーカーは、自動運転車を含むロボット機器がインターネット接続が突然失われた場合でも安全に動作することを望んでおり、エッジコンピューティングによってそれが可能になる可能性があるとフィッツジェラルド氏は述べた。

3. 予知保全

予測メンテナンスでは大量のデータが生成されますが、エッジコンピューティングはこのデータの処理に役立ちます。

「現在、多くの機器メーカーが（予知保全のために）機械自体にセンサーを組み込み、単一のサイトだけでなく世界中のすべてのサイトからデータを集約するソフトウェアプラットフォームを導入している」とクック氏は語った。

こうしたデータの分析の一部はクラウドで行われるが、エッジコンピューティングでも一部は処理できるとクック氏は述べた。

「エッジでコンピューティングを行う方がコスト効率が良い場合が多い」と彼女は言う。

システムで処理されるデータ量が少ないため、コスト効率が高くなります。たとえば、ユーザーは特定の期間におけるデバイスの平均読み取り値を表示し、すべてのセンサー読み取り値をクラウドに送信する代わりに、エッジコンピューティングを使用してそのデータを処理できます。ユーザーは、すべてのセンサーの読み取り値を確認することなく、デバイスからの平均読み取り値から必要な情報を得ることができます。

4. 適応プロセス

エッジコンピューティングは高速なので、このテクノロジによってプロセスの柔軟性を高めることができます。

エッジコンピューティング分析により、変化する状況に応じてプロセスを迅速に変更できるテクノロジーが実現可能になるとフィッツジェラルド氏は述べた。たとえば、エッジコンピューティング分析により、キャリブレーション機器の問題を特定し、直接調整を行うことができます。調整を速く行うことでコストを節約し、効率を高めることができます。