フォーチュン500企業であるマースクがエッジコンピューティングを活用してサプライチェーンに革命を起こした方法

デンマークの海運大手マースクの子会社であるAPMターミナルズは、プライベート5G、AI強化IoTデバイス、強力なエッジコンピューティング基盤を構築し、未来の港の開発に取り組んでいます。

2022年、サプライチェーンの混乱はほぼすべての業界の企業に影響を及ぼしました。エッジ コンピューティング機能を活用する代表的な例として、A.P. Moller-Maersk Terminals がサプライ チェーンの輸送を容易にするために実施した変革が挙げられます。

A.P.モラー・マースク・ターミナルズの最高情報責任者、ギャビン・レイボーン氏は、同社は世界のサプライチェーンを加速・強化するために最先端技術を採用しており、テクノロジー大手と連携してエッジコンピューティング技術を採用し、プライベート5Gネットワ​​ークを構築し、ターミナルに数千台のIoTデバイスを配備して、貨物を輸送するコンテナ船の管理とスケジュールの効率、品質、可視性を向上させていると語った。

同社は、世界中の何千もの港からの約1,500万個のコンテナを総合的に管理・発送する67のターミナルを管理しています。レイボーン氏は3年前に石油・ガス業界からAPMターミナルに入社し、パブリッククラウドとプライベートクラウドの監視、すべてのプロセスへのデータ分析の適用、リアルタイム処理のためのエッジコンピューティングに基づく次世代の「スマートポート」の準備を担当してきました。

「エッジコンピューティングは、リアルタイム計算（意思決定に使用されるコンピュータービジョンとアルゴリズムのリアルタイム計算）の処理を提供し、そのデータをクラウドに送り返します。クラウドでは、5〜10ミリ秒の処理遅延が許容されます」とレイボーン氏は述べた。

コンピューティング能力をエッジに持ち込むことで、データをほぼリアルタイムで分析できるようになり、これはクラウドコンピューティングだけでは実現が難しいサプライチェーンに不可欠なものだと彼は述べた。

APM Terminals は、工業や製造業など、データへの高速アクセスを必要とする多くの分野にとって重要となる、進化するエッジ インフラストラクチャに関して Microsoft と緊密に連携してきました。同社のスタッフの一部は輸送コンテナを担当し、レイボーンは輸送情報を管理している。

未来のデジタルポート

A.P. Moller-Maersk Terminals のエッジ コンピューティングへの移行は、数年前の大規模なクラウド移行に続くものです。クラウドに移行する企業のほとんどは現状維持となる可能性が高いが、レイボーン氏は、多くの産業グループやメーカーが最終的には A.P. モラー・マースク・ターミナルズのようにエッジ コンピューティングを採用すると予測している。

「2、3年前は、すべてをクラウドに移行していましたが、今は同じやり方ではありません」とレイボーン氏は語った。 「私にとって、クラウドは万能ではありません。エッジコンピューティングが必要です。マシン（港のコンテナターミナルのコンテナ処理機器）用のリアルタイムの命令セットが必要であり、その後、データが時間的制約を受けないクラウドコンピューティングを使用します。」

レイボーンの IT チームは、マイクロソフト社と協力して、コンテナを船から降ろし、港の所定の場所に移動させる自動クレーンによって生成されるデータなど、データをクラウドからエッジに移動しています。これまでに、レイボーン氏と彼のチームは APM Terminals のクラウド データの約 40% をエッジに移行しており、2023 年末までにこれを 80% に増やすことを目標としています。

レイボーン氏の見方では、今回の動きにより、APMターミナルは、データ分析の強化、5G/6Gプライベートネットワーク経由の接続性の向上、さらには港間の相互運用性を可能にする衛星接続と業界標準によって推進される、世界のサプライチェーンにおける今後の大きな変化を活用できる立場に立つことになる。現在までに、マールスクグループは世界の海上輸送市場における総輸送能力の約 19% を管理しています。

APM ターミナルのエッジ インフラストラクチャの一部として、コンテナ内の貨物はターミナルに到着するとすぐに多数の IoT センサーを介してチェックされます。 RFID は、ロボットによって一時的な場所に移動される前に、ちょうどいいタイミングでチェックされ、在庫に入力されることもできます。レイボーン氏によると、一部のターミナルでは、こうした操作は依然としてスタッフによって行われ、紙に記録されており、そのデータはクラウド上で数時間以上アクセスできない状態だという。

もちろん、サイバーセキュリティ対策は、データの相互運用性と同様に、APM Terminals が実施するもう 1 つの主要な取り組みです。レイボーン氏は、相互運用性標準を開発しているデジタルコンテナ輸送協会の委員会で同社の代表を務めており、「当社の顧客は紙での処理を望まず、デジタル体験を望んでいるからです。」

デジタル化作業は順調に進んでいます。 APM Terminals は、追跡、コンテナ ステータス通知、API、ターミナル アラートなどのリアルタイム デジタル ツールを使用して、顧客に貨物のステータスに関する情報を提供します。レイボーン氏は、自動化されたクレーンとロボットにより、従来の危険な手作業の多くがなくなり、企業の持続可能性と脱炭素化の取り組みが改善されていると指摘した。

「ロボットによる自動化は長年にわたりこの業界で役割を果たしてきた」と彼は述べ、COVID-19パンデミックによって、従来型のビジネスの考え方が、労働力のスキルアップとサプライチェーンの大幅な効率化へとシフトしたと付け加えた。

「当社はすでにクレーンやバースなどの資産を自動化しており、次の課題はそれらをどのように自動化するかだ。顧客は今、COVID-19パンデミックをきっかけにサプライチェーンの再構築に着手し始めている」と同氏は述べ、自律型の次世代ロボットが重要な目標であると付け加えた。エネルギー危機、ロシア・ウクライナ紛争、インフレなどの問題を考えれば、企業は事業継続と将来の持続可能性について新たな視点を持つことになるだろう。

Microsoft 社や Amazon.com 社などのトップベンダーは、運輸や物流だけでなく、あらゆる業界でエッジ コンピューティングのユースケースに取り組んでいます。 IDC によると、2023 年までに新しい IT インフラストラクチャの 50% 以上がエッジに導入される予定です。

Gartner は、APM Terminals のような実装を「クラウド外のエッジ」モデルと呼んでいます。 「クラウドからエッジに移行するということではなく、クラウドの機能をエンドユーザーに近づけるということが重要なのです」とガートナーの副社長兼アナリストであるシド・ナグ氏は語る。 「これにより、より普及した分散型モデルも可能になります。」

次世代ネットワーク接続と人工知能プラットフォーム

APM Terminals は、Microsoft とのエッジ コンピューティングのコラボレーションに加えて、Nokia および Verizon とも協力して自社の端末にプライベート 5G ネットワークを構築しており、最近ボストンの Verizon Innovation Center でその計画を披露しました。レイボーン氏は、現在進行中の作業がネットワークの接続性とセキュリティの飛躍的進歩に向けた第一歩であると考えています。

「接続性の面で多くの可能性が開かれ、当社の端末の一部にはミッションクリティカルなシステムプラットフォームが搭載されており、5Gが実現する低遅延は素晴らしい」と同氏は語った。 「5GとLTEの本当のブレークスルーは、独自のスペクトルを取得できることです。それが本当のブレークスルーです。」同氏は、5Gにより貨物は最大数週間ではなく10ミリ秒ごとにデータを送り返すことが可能になると指摘した。

ガートナーのナグ氏は、プライベート 5G とエッジ コンピューティングが有意義な相乗効果をもたらすことに同意しています。 「プライベート5Gは、数百のIoTデバイスを導入し、それらを相互接続する必要がある業界で求められる高速接続と低遅延を保証できます」とナグ氏は述べた。

APM ターミナルでは、IoT センサーやデバイスの導入により、ターミナルの運用にも革命が起こっています。以前は、コンテナの内容物を検査し、紙に記録する必要がありました。レイボーン氏は、今後、プロセスは完全に自動化され、すべてのデータが急速にデジタル化されるだろうと述べた。

たとえば、彼のデータ サイエンス チームは、輸送コンテナ内に設置されたコンピューター ビジョン デバイス用の新しいアルゴリズムを作成し、貨物を 24 時間 365 日監視して損傷や腐敗を特定し、防止できるようにしました。

IoT センサーとコンピューター ビジョン、AI を組み合わせたエッジ コンピューティングは、特に進行中の COVID-19 パンデミックの期間中、到着時の出荷データへのほぼ即時アクセスや自動修理や修正など、顧客が長年望んでいた機能やサービスも提供します。

「その後、メンテナンスや修理が必要かどうかを判断し、その情報を顧客に公開することができます」とレイボーン氏は述べ、盗難、貨物の紛失、危険な状態の可能性など、あらゆる事態を監視するためにターミナル全体にカメラとデータ収集装置が設置されると付け加えた。

APM Terminals は、人工知能の先駆者である Databricks とも協力し、IoT デバイスと自動化プロセスをよりスマートにするアルゴリズムを開発しています。同社のデータサイエンティストは、セキュリティの向上と貨物の識別のために社内で機械学習モデルを構築した。将来、データ サイエンティストは高度なモデルを使用して、すべてのプロセスの自動化を強化するようになります。

レイボーン氏は、企業や産業の性格を変えることが究極の目標であると主張している。

「当社はこれまで常にコンフィギュレーター文化を保ってきましたが、今はビルダー文化を持っています」と彼は語った。 「当社は多くのソフトウェアを開発しています。ここではデータ サイエンティストが機械学習アルゴリズムに取り組んでいます。」

たとえば、同社のデータ サイエンティストは、データ内の異常や変化に対処するための高度な機械学習モデルの開発に取り組んでいます。彼らはまた、効率性に前例のない影響を与える高度な計画および予測アルゴリズムにも取り組んでいます。レイボーン氏は語った。 「伝統的に、業界は翌日のことばかり考えていました。しかし、実際には来週か、今後3週間のことまで考えています。」

同氏は、同社の中核となる使命は変わらないが、他のすべては変わるだろうと指摘した。

「我々は今後もコンテナをある場所から別の場所へ輸送することになるだろう。自律浮遊コンテナ船や海底ハイパーループは実現するだろうか？私はそうは思わない。コンテナの取り扱いは今後も重要な課題だ。しかし、我々がコンテナに取り入れる技術がすべてを変えるだろう」と同氏は述べ、コンテナ業界はデジタル変革において他の業界よりはるかに遅れているが、この変化は猛烈な勢いで起こっていると主張した。