インテリジェント製造のトレンドにおけるエッジコンピューティングの応用シナリオの探究

概要

インダストリー4.0の導入により、世界中のますます多くの製造企業が、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、5Gなどのテクノロジーを共同で活用してインダストリー4.0を実装しています。新世代情報技術と先進的な製造技術の深い統合を基本的な特徴とするインテリジェント製造は、この新しい産業革命の核心的な原動力となっています。

インテリジェント製造とは、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能などの新世代情報技術を活用し、設計、生産、マーケティング、サービス、管理など、製造活動のあらゆる側面に浸透するものです。深い情報の自己認識、インテリジェントな最適化と自己意思決定、正確な制御と自己実行などの機能を備えた高度な製造プロセス、システム、モデルの総称です。伝統的な製造業のデジタル化、自動化、インテリジェント化とアップグレードのプロセスにおいて、人工知能技術は、製造の研究開発設計、製造プロセス、運用および保守の各段階で広く使用され、製造製品のライフサイクル全体にわたって自動化された分析、推論、判断、意思決定を実現します。

従来のクラウド コンピューティング ソリューションでは、すべてのデータをクラウド データ センターに転送して計算していたため、処理パフォーマンスと効率に関する工場現場実行の厳しい要件を満たすことが困難でした。工場側のニーズを満たすために、エッジ コンピューティングの登場により、エッジ側の高速データ処理と高速意思決定実行の要件が完璧に満たされます。

エッジコンピューティングとは何ですか?

インテリジェント製造の中心的な目標は、実際には「コストを削減し、効率を高める」ことです。さまざまな高度な情報技術を通じて、製造業はデジタル化、インテリジェンス化、パーソナライゼーション、カスタマイズなどの新しい方向へのアップグレードを促進し、デジタル変革を実現し、それによって効率を向上させ、コストを削減し、エンドユーザーに優れたエクスペリエンスをもたらすことができます。

エッジ コンピューティングは、製造業界でインテリジェント製造を実現するために使用されているテクノロジーの 1 つにすぎません。エッジ コンピューティングによって、デジタル変革をより良く、より迅速に実現できます。 Baidu 百科事典では、「エッジ コンピューティングとは、ネットワーク、コンピューティング、ストレージ、アプリケーションのコア機能を統合し、オブジェクトまたはデータのソースに近いサービスを提供するオープン プラットフォームの使用を指します。エッジ側でアプリケーションが開始されるため、ネットワーク サービスの応答が高速化され、リアルタイム ビジネス、アプリケーション インテリジェンス、セキュリティ、プライバシー保護に関する業界の基本的なニーズが満たされます。エッジ コンピューティングは、物理エンティティと産業接続の間、または物理エンティティの上にあります。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の履歴データに引き続きアクセスできます。」と説明されています。

簡単に言えば、エッジ コンピューティング自体も一種の分散コンピューティングであり、本来集中管理されている処理機能をさまざまなエッジ ノードに分散して処理します。エッジ ノードは生産側に近いため、ネットワーク経由でリモート コンピューティング プラットフォームにデータを送信する必要がなく、データの収集、保存、分析、意思決定を高速化できます。同時に、データ転送を高速化し、ネットワーク遅延を削減し、効率を向上させ、セキュリティとプライバシー保護を強化します。

スマート製造におけるエッジコンピューティングの主な機能

• データ ストレージ:エッジ コンピューティング ゲートウェイ自体には一定のデータ ストレージ容量があり、リアルタイム操作データ、ステータス データ、アラーム データ、障害データなど、収集されたさまざまな産業機器データを保存するために使用されます。エッジ ゲートウェイのハードウェア ストレージ容量には限りがあるため、要求されたすべてのデータを保存することは不可能です。そのため、期限切れのデータは、需要に応じて定期的にクラウド プラットフォームにアップロードされ、履歴クエリと分析が行われ、余分なスペースが解放されて、より多くのデータを保存できるようになります。
• 複数のアクセス プロトコル間の変換:工場ラインには多くの種類の機器があり、使用されるプロトコルも多様です。 ITとOTの統合を実現し、機械やデバイス間の情報伝達を完結するには、プロトコルによる変換が必要です。エッジコンピューティングにはプロトコルを変換する機能があります。デバイスの OT プロトコルを情報システムが解析できる IT プロトコルに変換し、デバイス層で複数の OT プロトコルと IT プロトコルの変換を完了できます。
• タイムリーな分析:エッジ コンピューティング自体は分散テクノロジの拡張であり、エッジ層データの迅速な処理と分析の問題を解決し、ネットワーク伝送の遅延によるビジネスへの影響を軽減します。アラームルールの設定、データの収集、データのフィルタリングなどの基本的な操作のエクスペリエンスが向上します。
• エッジ制御:生産現場のデータを収集した後、エッジ コンピューティング ゲートウェイは、業務担当者が事前に設定したルールに従って、機器の動作状態を自動的にフィードバック制御できます。計算のためにクラウドにアップロードする必要がなく、エッジ層で閉ループを形成して適時性を確保できます。

エッジコンピューティングの利点

エッジコンピューティングの開発展望は非常に広範囲です。これはクラウド コンピューティングの補足および拡張であり、「人工知能のラスト マイル」としても知られています。エッジコンピューティングはまだ開発の初期段階にありますが、AI、5G、IPV6などのテクノロジーの成熟と普及に伴い、進歩を妨げるいくつかの問題が一つずつ解決されるでしょう。

エッジ コンピューティングは、従来の製造企業がインテリジェント製造を迅速に実現し、デジタル変革のペースを加速し、企業の情報化変革を効果的に促進するのに役立ちます。

高速データ転送速度:

• 諺にあるように、すべての格闘技に勝つ唯一の方法は速さであり、これは特にネットワークの伝送速度に当てはまります。効率的で高速な伝送速度は
• サービスの正常な提供を確保するための基本条件の 1 つ。自動車会社などの製造会社にとって、スピードは最も重要です。車両衝突テスト、R&D デジタル モデルなどは、高速計算に大きく依存しています。速度が遅れると、データがタイムリーに提供されなくなり、製造や研究開発の作業に影響が出る可能性があります。医療業界もネットワーク速度に大きく依存しており、数ミリ秒の違いで人の運命が決まってしまうこともあります。データ駆動型のサービスを提供する企業にとって、速度が遅いと、大きな顧客喪失や企業の評判の低下につながる可能性があります。
• エッジコンピューティングの利点の 1 つは、ネットワーク伝送速度とコンピューティング処理速度の両方において非常に高速であることです。エッジ コンピューティング アーキテクチャを使用すると、すべてのデバイスは、データを処理するためにクラウドまたは中央サーバーに送信する必要なく、エッジ データ センターまたはローカルでデータを処理します。

インフラストラクチャは簡単に拡張可能です。

• 従来のアーキテクチャでは、関連するコンピューティング、ネットワーク、ストレージ ハードウェアの購入、さらに各種ソフトウェア間の互換性の考慮など、業務システムのニーズにより既存の IT インフラストラクチャ アーキテクチャを拡張するためのコストが非常に高く、データ センターの拡張の難易度が高くなります。
• エッジ コンピューティング アーキテクチャを使用すると、それ自体が分散アーキテクチャであるインフラストラクチャを簡単に拡張できます。データのニーズに合わせてプライベートまたは集中型のデータセンターを設立する必要なく、データ側に最も近い場所にコンピューティング ゲートウェイを必要に応じて追加してエッジ ネットワークを拡張できます。また、エッジ コンピューティングをマネージド サービスと組み合わせて使用​​することで、新しい機器にお金をかけずにエッジ ネットワークを拡張することもできます。

データのセキュリティは保証されています:

• エッジ コンピューティング アーキテクチャにより、データ転送パスが短縮されます。より多くのデータがローカルで処理され、ネットワーク経由で送信できなくなるため、ネットワークでのデータ送信によってもたらされるさまざまなセキュリティ リスクが自然に軽減されます。同時に、すべてのデータがメインサーバーに送り返されると、操作プロセスとデータが攻撃される可能性が高まります。たとえば、サービス拒否攻撃 (DDoS) は、企業内の業務全体を混乱させるのに十分です。エッジ コンピューティングは、データ処理のためにさまざまなデータ センターやデバイス間でデータを分散するために使用されます。したがって、ハッカーが 1 つのデバイスを攻撃してもネットワーク全体に影響を与えることができないため、DDoS 攻撃を受ける可能性は低下し、攻撃のコストと難易度が高まります。セキュリティ担当者は、ローカルに保存されたデータと分析プロセスを簡単に監視して、データのセキュリティを強化できます。

信頼性の高いコンピューティング アーキテクチャ:

• アーキテクチャの高可用性は、ソリューションの実現可能性に直接関係します。クラウド コンピューティング アーキテクチャと比較すると、エッジ コンピューティングはクラウド コンピューターをベースとしたより優れた信頼性を提供します。エッジ コンピューティング ノードは、データに最も近い領域に配置され、分散形式で展開されます。ネットワークが 1 か所中断しても、ビジネス全体に影響は及びません。 IoT デバイスは、処理のためにリクエストを最も近いデータ センターに自動的に送信できます。

分散型データ処理アーキテクチャはリスクを分散し、クラウド コンピューティング センターのような集中型アーキテクチャ管理モデルを防ぐこともできます。同時に、従来のデータセンターでは、帯域幅、デバイスのアクセス量など、送信できるデータの量にも制限があります。

幅広いデータタイプへのアクセス:

• 個人的には、エッジコンピューティングは、あらゆるものの相互接続をより良く実現できる、モノのインターネットのために生まれた技術だと考えています。モノのインターネットの急成長に伴い、ますます多くのデバイスがインターネットに接続されるようになりました。時代は人から人へ、そして人・物へ、物から物へと広がっています。エッジ コンピューティングは、さまざまなデバイスやタイプに幅広くアクセスできる機能を備えているため、単一のデバイスのアクセスが桁違いに向上し、サーバーがより多くのデバイスに接続できるようになります。特に製造業の場合、生産ラインには稼働設備が多く、インターフェースの種類も複雑で、生成されるデータ量も数万に及びます。エッジ コンピューティングを使用すると、生産ビジネスの中断のない運用を確保しながら、上記のビジネスのデータ処理ニーズをより適切にサポートできます。

インテリジェント製造におけるエッジコンピューティングの応用シナリオの探究

産業インターネットの急速な発展に伴い、インダストリー4.0と中国製造2025は製造企業におけるインテリジェント製造のペースを加速させています。エッジ コンピューティング機能を使用すると、従来の製造業におけるインテリジェント製造の実践をより効果的に支援し、促進することができます。エッジ コンピューティングは分散型テクノロジですが、低レイテンシ、高帯域幅、幅広いアクセスを背景に開発されており、製造業界の迅速なエッジ処理シナリオの要求に沿ったものとなっています。

工場側では、エッジ コンピューティング ゲートウェイを使用して、ローカル データに対して直接収集、クリーンアップ、保存、分析、その他のリアルタイム処理操作を実行できます。同時に、エッジ コンピューティングは、マルチプロトコル変換機能も提供し、さまざまな産業機器への統一されたアクセスを実現します。生産ラインの設備はデータ交換の遅延に非常に敏感です。たとえば、Siemens Profinet の RT モードでは、10 ミリ秒未満の遅延が必要です。エッジ コンピューティングの機能をより有効に活用するには、研究と調査を継続し、さまざまなシナリオに基づいてより専門的で実用的な展開計画を提案する必要があります。

シナリオ1: エッジコンピューティングと5Gを組み合わせて工場内AGVネットワークを実現する

自動車業界を例にとると、従来の自動車製造工場では、物流の伝送、倉庫管理、ラインサイドの積み下ろしプロセスで AGV カートが広く使用されています。 AGV カートを使用すると、さまざまな部品を効率的かつ便利にラインに送り、作業員が組み立てることができます。設計面では、AGV は電磁気学などの自動ナビゲーション システムに基づく位置決め技術を使用し、所定の牽引経路に沿って移動することができます。自律移動ナビゲーションに基づいて単純な反復タスクを処理できる輸送ロボットです。

これまで、自動車工場の建設期間中、Wi-Fi は主に AGV と管理プラットフォーム間の通信を実現し、コマンドの発行やフィードバックなどの信号伝送タスクを実行するために使用されていました。しかし、AGVのサービスエリアが拡大すると、AGV自身の弱点が露呈します。今日の工場、特に商用車の組立工場は非常に大規模です。既存の Wi-Fi テクノロジでは、広いエリアで作業する場合、干渉、データ損失、スイッチング不良などの問題があります。安定したネットワーク接続環境を保証できないため、コマンドの送信に問題が発生しやすく、生産事故につながる可能性があります。同時に、AGV は長時間連続運転する場合、自身の保管スペースとコンピューティング処理能力に対して高い要件が課せられます。したがって、ネットワーク展開の複雑さを軽減し、リンクの安定性とデータ処理をさらに改善するという観点から、AGV アプリケーション シナリオにおける高信頼性エッジ コンピューティング ネットワークの需要はますます緊急になっています。

5G通信技術とエッジコンピューティングネットワークアーキテクチャを組み合わせることで、ワークショップにおける既存のAGVアプリケーションシナリオが直面しているネットワークの安定性、ストレージ不足、コンピューティング能力不足の問題を効果的に解決できます。

新世代の通信技術である5Gは、低遅延、高帯域幅、幅広いアクセスという特徴を備えており、さまざまな場所のネットワーク速度と安定性のニーズを満たすことができます。低遅延機能により、より信頼性の高いブロードバンドおよび低遅延ネットワーク環境が提供されます。遅延は約 10 ミリ秒に制御され、ジッターはわずか 2 ミリ秒に抑えられ、AGV の動作中の正確で継続的な制御が効果的に保証され、AGV アプリケーションにおける無免許周波数帯域無線技術の信号干渉、不安定性、パケット損失などの問題が解決されます。 AGV 管理プラットフォームは、リアルタイムで制御指示を発行して、生産ライン上の AGV ロボットが指示に従って商品の受け取り、仕分け、入庫、輸送、出荷操作を確実に実行できるようにします。

エッジ コンピューティング ゲートウェイは、AGV 機器に最も近いライン エッジまたは部品物流エリアに展開され、分散コンピューティングおよびストレージ機能を使用して、AGV データのローカル ストレージとリアルタイム分析を実現します。クラウドと AGV の間に高速処理チャネルを確立し、クラウド プラットフォームとコンピューティング能力を調整してデータ処理コストを削減し、ワークショップや物流エリアでの AGV の作業効率と安定性を向上させます。

シナリオ2: エッジコンピューティングのグラフィックス処理機能を使用してエッジ品質検査を実現する

自動車製造を例に挙げてみましょう。毎日、何千万台もの自動車が工場の生産ラインから出荷されています。さまざまな部品が組立ライン上を流れ、設計プロセスに従ってさまざまな車両モデルに組み立てられ、最終顧客に届けられます。このプロセスでは、品質管理が重要なプロセスとなります。品質検査員は毎日何千万個もの部品を検査する必要があり、平均して毎分数十個の付属品をチェックする必要があります。また、車両が生産ラインから出荷される前に、車両全体を検査する必要もあります。販売のピークシーズンには、品質検査員が連続して 10 時間以上働くことも珍しくありません。

この検査モードでは、品質検査員の作業負荷が大きくなり、エネルギーが追いつかなくなるため、検査漏れや誤った検査につながる可能性が高くなります。そのため、自動車メーカーは、品質検査員の作業負荷を軽減し、製品の品質を向上させる方法を検討する必要があり、早急に解決すべき困難な課題となっている。

エッジ コンピューティングは、データが最も近いラインのエッジでデータを効果的に収集、分析、処理できる分散アーキテクチャです。ディープラーニング、グラフィックス アルゴリズム、AI テクノロジーを組み合わせて、産業ライン向けの効果的なインテリジェント グラフィックス品質検査ソリューションを形成します。 NVIDIA の EGX などのエッジ サーバーを使用することで、すべてのデータをクラウドにアップロードして計算する必要がなくなり、過度の遅延が発生することなく、品質検査画像をリアルタイムで読み取り、画像の内容を分析し、欠陥の位置を特定し、欠陥の種類を判別し、インテリジェントなアラームを発行することができます。これは、ローカル分析のビジネス ニーズを満たすだけでなく、ネットワーク遅延の運用要件も満たします。同時に、クラウド プラットフォームと組み合わせて、これらの履歴データをクラウドにフィードバックしてさらに分析したり、後続のエッジ コンピューティングでグラフィックス アルゴリズムを最適化したりすることもできます。

エッジコンピューティングネットワークとグラフィカルAI品質検査ソリューションを活用することで、品質検査における一般的な欠陥を、大量の検査漏れや誤検査を引き起こすことなく迅速かつ正確に捕捉することができ、工場の従業員の効率と製品品質を向上させることができます。

シナリオ3: エッジコンピューティングフレームワークにより、大量のIoTデータのローカル処理が可能に

国家レベルで提案された「中国製造2025」計画は、中国を製造大国から製造大国へと変革することを目指しており、その中でモノのインターネットは重要な応用分野となっている。

自動車製造企業において、ネットワーク化はIoTの基本原理であり、企業効率を向上させる最も直接的な方法です。さまざまな例から、コネクテッド ビークル工場は、コネクテッド ビークル工場ではない工場よりもはるかに効率的で、スマートかつコスト効率に優れています。同時に、他の業界でも多くのインテリジェント端末が登場しています。ネットワーク化により、エンドユーザーのニーズをいち早く把握し、履歴データやリアルタイムデータにリモートからアクセスできるようになります。これにより、データを分析し、ユーザーの実際のニーズをより迅速に工場にフィードバックできるようになり、ユーザーの実際のニーズを満たす製品を製造できるようになります。

スマートファクトリーが最初に達成する必要があるのは、すべてのリソースのデジタル化であり、エッジコンピューティングアーキテクチャを使用して IoT ネットワークを構築し、端末デバイスのさまざまな動作データを取得して保存および分析し、インテリジェントな計画を立て、意思決定の基礎を提供します。工場のスマート水道メーター、スマートパーク、スマート防火などでは、データは最も近いエッジコンピューティングノードに送信され、リアルタイムで分析および処理されます。

工場現場では、モノのインターネットによって、生産設備から生産部品、センサー内蔵の自動化制御からエネルギーメーター、車両から倉庫のスマート棚まで、さまざまな製造資産を接続できるため、製造効率が向上し、工場がよりスマートになります。同時に、伝統的な自動車会社もデジタル化に向けて変革しており、徐々に車をスマート端末として活用し、ユーザーのニーズに沿ったよりインテリジェントなサービスを提供しています。自動車会社にとって、車両のインターネットは最も重要な端末サービス方式です。エッジ コンピューティングは、車両のインターネットの多くのコア テクノロジーの 1 つでもあります。車両を端末として活用し、車両内外のデータを収集・分析し、迅速に処理することで、将来の自動運転のニーズに応えます。

結論

インテリジェント製造とデジタル変革の発展傾向から判断すると、インテリジェント製造分野におけるエッジコンピューティングの実装は、特に車両のインターネットが普及しつつある自動車製造業界においては、避けられない一般的な傾向です。クラウド コンピューティングを効果的に補完するものとして、エッジ コンピューティングは将来のデータ センターの標準構成になります。モノのインターネット、車両のインターネット、AIグラフィック処理、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能などのテクノロジーのサポートと相まって、自動車メーカーがインテリジェント製造企業に変革するための最良の窓口となっています。

スマート製造において、エッジ コンピューティングのアプリケーション シナリオは、EGX、IoT 分析、ネットワーク最適化などのグラフィック処理に限定されません。さらに重要なのは、エッジ コンピューティングには、政府機関、オペレーター、メーカー、その他のエコロジカル パートナー、さらには世界的/関連団体やその他のパートナーなど、上流および下流の多くの分野が関与していることです。

将来的には、オープンエッジコンピューティングプラットフォームを構築し、さまざまな業界のエッジコンピューティングの利点を集約することがエッジコンピューティングの開発トレンドとなり、企業のデジタル変革のペースを加速させることにさらに貢献するでしょう。