エッジコンピューティングがIoTアプリケーションを簡素化する方法

投資収益率 (ROI)、スキルの可用性、アップグレードに関する懸念にもかかわらず、IoT は企業に有用な洞察をもたらしています。エッジ コンピューティング製品は、これらの課題に対処する 1 つの方法です。

産業用 IoT (IIoT) の現実について考えると、多くの企業は新しい施設のコスト、時間、混乱を考慮する必要があります。多くの企業にとって、IoT をサポートするためにインフラストラクチャを撤去して置き換えることは現実的な選択肢ではありません。

IoT実装の課題を解決する

エッジ IoT と分析は、複雑なデータ ソースを、ROI の高速化と価値の向上を実現する合理化された低コストのプラットフォームに変換する強力なメカニズムを提供できます。ただし、IoT の実装を検討する際に企業が直面する主な課題が 5 つあります。

1. 投資

複数の業界にわたる IoT の変革の可能性は驚異的であり、ビジネス モデルを完全に変える IoT の能力については多くの議論がなされてきました。しかし、市場分野の可能性は非常に刺激的ですが、これらの産業用 IoT 製品は、セットアップが複雑で、非常に強力なネットワーク機能を備え、実行には多大な投資とスキルを必要とする、幅広いユースケース向けに設計されているのが現実です。

AWS や Microsoft などの IoT 分野の大手企業では、データセンターに統合される IoT スタックやその他のハードウェア、およびソリューションをコーディング、記述、構築できる人員に多額の先行投資が必要であり、組織が潜在的なデータや洞察を得るまでに数十万ドルのコストがかかる場合があります。

IoT 分野では ROI が欠如しており、概念実証の失敗につながります。モノのインターネットの初期の使用例の 1 つであるスマート電気メーターは、R​​OI を簡単に計算できる例です。企業はメーター読み取り担当者を現場に派遣する必要がなく、すぐにコスト削減のメリットが得られるからです。

しかし、産業用 IoT には、それだけではありません。おそらくいくらかの節約が可能になり、機械のメンテナンスの必要性も減るかもしれません。最初は節約を特定するのが難しいです。したがって、この場合、そのようなソリューションに多額の先行投資を行うことは正当化されません。

2. 交換

多くの産業状況では、監視を必要とする既存の機械は、大規模で複雑かつ高価な構造で構成されています。これらのマシンは、手元のタスク用に設計および構築されているため、非侵入的な方法で監視する必要があります。

多くの施設の設計と構築には数十億ドルの費用がかかりますが、クラウド テクノロジーによってもたらされるメリットがまだ定量化されていないため、企業はコンポーネントを撤去して交換することができません。

逆に、市場に出回っている多くの IoT 製品は、最初からインフラストラクチャに IoT を組み込むことを前提としていますが、これは重大なビジネスの混乱やダウンタイムを引き起こす可能性があります。

3. スキル

こうした複雑な設定を管理するために必要なスキルも、多くの企業にとって大きな障壁となっています。製造業における IoT 顧客の多くは、必ずしも従来のデータベース ユーザーほど IT に精通しているわけではありません。多くのベンダーはこれらのプラットフォームを効果的に管理できる人材を必要としているため、これはこの分野での採用の可能性を損なう問題です。

企業には、複雑なエコシステムを必要とせず、ブラウザ アクセスのみを必要とする簡素化されたプラットフォームを通じて IoT デバイスからデータを取得する方法が必要です。つまり、企業は専任の IoT 専門家を雇う余裕があるかどうか、またその役割がどのような価値を提供できるかを把握する必要があります。

4. インフラ

多くの IoT プロジェクトにとってのもう 1 つのハードルは、信頼できる Wi-Fi のない不便な場所など、インフラストラクチャが整備されていないことです。利用できるクラウドは空に浮かぶクラウドだけです。この場合、すべてのデータを収集し、収集時点で分析できる IoT ソリューションがあれば、何が起こっているかを迅速かつ確実に把握できます。これは大きな影響を与える可能性があり、大規模な工場でも遠隔地でもより実用的なソリューションとなるでしょう。これが IoT の当初のビジョンと現実の違いです。

5. エッジにおける IoT

IoT のビジョンと現実は大きく異なります。センサーからの「はい」または「いいえ」の応答は、複雑な機械部品が期待どおりに、最適な効率レベルで動作しているかどうかを判断することとは異なります。データを収集する機会だけでなく、そのデータ収集を変更し、追加のセンサーを追加して収集データをさらに拡張する機能も必要です。

たとえば、セットアップでは温度と速度を監視しますが、その後振動を測定する必要があります。これには別のセンサーが必要になるため、プラットフォームは適応性と拡張性を備えている必要があります。現在の産業分野の環境では、IT チームは柔軟性を備え、収集されるデータのサイズや複雑さなどの規模の変化に対応できる準備を整えていなければなりません。

エッジ コンピューティングが勢いを増すにつれ、企業はビジネスにとって極めて重要な最も価値のあるデータにリアルタイムで素早くアクセスする方法を模索しています。

スマート メーターと同様に、このタイプの IoT 展開には、同じデータと単一の目的を持つ何百万もの同一デバイスが含まれます。これは依然として投資ではありますが、原理は単純に複数の類似デバイスを接続するだけであり、今日の産業環境とは異なります。今日の産業環境では、わずか数台から数万台ものさまざまなデバイスが存在し、それぞれが少しずつ異なるタスクをさまざまな方法で実行しています。

したがって、この特殊な機器には、機械の内部電子機器を取り外して交換することなく、さまざまなデータ形式が到着するとそれを正確に変換、測定、分析できる IoT エッジ ソリューションが必要です。

エッジでは、エッジ ノードでデータ処理を実行し、集約されたデータのみが中央サーバーに送信されます。測定のユースケースによっては、毎分大量のデータを送信するのではなく、5 分ごとに数個のメッセージを送信するように減らすことができます。

これにより帯域幅が大幅に削減され、セルラー ネットワークのコスト効率が向上し、インフラストラクチャ コストが削減され、ROI と価値がより早く実現されます。

IoT の導入を決定した企業にとって、エッジ コンピューティングは、大規模で複雑かつ高価な導入の必要性を排除します。エッジ コンピューティングは、プロジェクトを立ち上げて実行する方法を提供し、企業がデータ主導の戦略を通じて IoT をさらに活用する方法に関するデータ ポイントと洞察を提供します。

要約する

IoT 導入の膨大な能力は広く知られています。多くの企業は、エッジでデータ分析を提供し、収集された最も価値のあるデータのみがリアルタイムで共有され、プロセスのコスト効率が向上する、シンプルで手頃な価格のオンランプ IoT 機能が利用できることをよく知りません。

AWS や Microsoft などのソリューションには独自の役割がありますが、ほとんどの企業は大手企業の注目とサポートを得られるほどの大規模なユースケースを持っていないため、独自の方法で対応せざるを得ません。代わりに、ビッグデータ、エッジ、IoT を小さなフットプリントに組み合わせた小規模な製品は大きな効果を発揮し、既存のインフラストラクチャを完全に見直すことなく簡単に拡張できます。