5G時代では、エッジコンピューティングは相互接続された製造業の開発を加速するために使用されます

近年、5GやIoTが発展を続け、スマート端末機器がますます普及し、ネットワークエッジ上のデータが爆発的な増加を見せています。これらの要因により、エッジ コンピューティングの発展が大きく促進されました。産業用インターネットでは、5G エッジ コンピューティング テクノロジーにより、データの遅延、帯域幅、セキュリティなどの問題を解決し、全体的な建設ニーズを満たし、加速することができます。製造業もインテリジェンスと相互接続に向けて積極的に変革を進めています。 「相互接続製造」は、製造企業の発展の波の中で新たな転換点と歴史的なチャンスとなっている。

しかし、製造業のインテリジェント化が進むにつれて、ますます多くのデータタイプが登場しています。 IDC のレポートによると、リアルタイム データは静的データよりも 50% 速く増加しており、ストリーミング データ分析の複合年間成長率は 28% に達すると予想されています。このため、静的な履歴データ ソリューション専用で、オンプレミスまたは個別のクラウドで実行される従来のデータ プラットフォームでは、現在の製造企業のリアルタイム分析のニーズを満たすことができません。ストリーミング データが急速に増加している理由は、リアルタイム分析が可能になり、さらに重要なことに、自律的な意思決定が可能になるためです。

従来の製造業からコネクテッド マニュファクチャリングへの変革を可能にする要因には、特定の用途に合わせてカスタマイズされた経済的なプロセス センサー、繰り返し可能な自律的な決定を下すことができる強力なエッジ コンピューティング デバイス、分析とストレージのためのクラウド コンピューティング、今後の 5G アプリケーションなどがあります。 5G はデータ「ハイウェイ」を開き、製造プロセスを接続ラインの制約から解放します。しかし、ストリーミング データのこれらの利点により、さまざまな製造会社のビジネス プロセスにおける膨大な量のデータと多様なデータ構造を管理することがより困難になります。

従来のコネクテッド製造データ管理ソリューションは課題に直面している

新しいデータ ソースの急速な開発とデータ量の増加により、多くの製造企業はデジタル化の複雑さに対処するプレッシャーにさらされています。コネクテッド マニュファクチャリング データの管理において組織が直面する主な課題は次のとおりです。

• データ管理コスト: 従来のデータ管理メカニズムはコストがかかり、接続されたデバイスからのペタバイト規模の IoT データ ストリームをキャプチャして処理することができません。今日、企業組織には、低コストでストリーミング データを簡単に収集、保存、管理できる、より柔軟でスケーラブルなデータ管理および分析プラットフォームが必要です。
• IoT データの量と多様性の処理: プロセスの監視と最適化、予測メンテナンス、および新しい IoT アプリケーションを可能にするために、情報アーキテクトには、秒単位の温度、圧力、振動の測定値から純粋な非構造化データ (画像、ビデオ、テキスト、スペクトル データなど) まで、さまざまなデータ構造とスキーマ、およびサポートされているさまざまなドライバーとプロトコルを介してエッジから熱画像、音響信号などの他の形式のデータまで、幅広いデータ構造とスキーマを処理できるプラットフォームが必要です。
• リアルタイム データの複雑さの管理: 継続的なプロセス監視、収率最適化、予測メンテナンスを推進するには、データ管理プラットフォームでストリーミング データをリアルタイムで分析し、このデータを効率的に収集、保存、処理して、タイムリーな洞察とアクションを提供する必要があります。
• 孤立したアイランドのデータの解放: バリュー チェーン内に特別なプロセス (イノベーション プラットフォーム、QMS、MES など) が存在するため、独立したアイランド ソリューションごとに異なるデータ ソースとデータ管理プラットフォームをカスタマイズする必要があります。こうした限定的なポイントソリューションでは、企業間データから得られる洞察の範囲が狭いため、企業価値が制限されます。重複したサイロ化されたソリューションはビジネスを断片化し、コラボレーションの機会を制限します。したがって、プラットフォームは、バリュー チェーンのさまざまなポイントからのストリーミング データを ERP、MES、QMS ソースと組み合わせて、実用的な洞察を形成できる必要があります。

Cloudera DataFlow エッジから洞察を獲得

製造業自体と IoT データの複雑さと多様性を考慮すると、製造企業はエッジから人工知能に至るまで明確で目に見える洞察を得ることを非常に重視しています。したがって、データは最初からデータレイクとエンタープライズ データ プラットフォームに配置する必要があります。

Cloudera Data Platform は、Cloudera DataFlow (CDF) のテクノロジーを組み合わせることでこれらの課題に対処します。 CDF は次のソリューションを提供できます。

• すべてのデータフローと IoT イニシアチブのエッジを管理、制御、監視する機能。 Cloudera Edge Management (CEM) は、エッジ エージェントとエッジ管理センターで構成されており、エッジ エージェントを管理、制御、監視して、エッジ デバイスからデータを収集し、インテリジェンスを送り返します。
• リアルタイムのストリーミング データを取得および管理する機能。 Cloudera Flow Management (CFM) は、Apache NiFi を搭載したコーディング不要のデータ取得および管理ソリューションです。 CFM は、NiFi の直感的なグラフィカル インターフェイスと 300 を超えるプロセッサを通じて、企業に高度にスケーラブルなデータ移動、変換、管理機能を提供します。
• Apache Kafka によって実現される高度なメッセージングおよびストリーム処理機能。 Cloudera Stream Processing (CSP) は、Apache Kafka を使用したスト​​リーミング データの高度なメッセージング、リアルタイム処理、分析に加えて、Cloudera Streams Management でサポートされる管理および監視機能を提供します。
• Cloudera Streaming Analytics (CSA) によって提供されるリアルタイムの分析情報。 Apache Flink を搭載した CSA は、エッジからのストリーミング データのリアルタイムで実用的なインテリジェント処理を実行する低遅延処理機能を提供します。