エッジコンピューティングが製造業に最適なユースケースである理由

IoT デバイスの普及に伴い、エッジ コンピューティングはさまざまな業界に急速に浸透しています。エッジ コンピューティングの最も有望なユースケースの 1 つは工業製造分野であり、この分野では新しいテクノロジーによって生産性の大幅な向上が期待できます。

産業オートメーションは数十年にわたって行われてきましたが、1980 年代と 1990 年代以降、年間の生産性向上は比較的小さいままです。米国の工場の平均築年数は 25 年で、ほぼ 10 年前の機械が満載です。しかし、企業が投資機会やアップグレードが必要な領域を模索する中、エッジ コンピューティングを搭載した新世代のスマート マシンは、業務をデジタル時代に対応させたいと考えている企業にとって魅力的な選択肢になりつつあります。

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エッジコンピューティングとは何ですか?

従来のクラウド ネットワークは、データの収集と処理のための集中型システムを形成します。データはネットワークのエッジにある接続されたデバイスによって収集され、中央のクラウド サーバーに送り返されます。その後、そのコンピューティング リソースによってデータが処理され、分類され、後で使用するために保存されます。場合によっては、サーバーがネットワークのエッジにあるデバイスに指示を送信します。

クラウドベースのコンピューティングでは、大量のデータが移動します。そして、帯域幅が限られたチャネルを介して移動するすべてのデータと、そこに到達するまでの移動距離によって生じる遅延により、システム全体の速度が低下します。遅延は、場合によっては、ちょっとした不便で済むこともありますが、深刻な問題を引き起こすこともあります。自動運転車は、クラウド コンピューティングがセンサー データを分析して赤信号で停止するように指示するのにかかる数ミリ秒を許容できません。

エッジ コンピューティングは、処理負荷を分散する分散オープン アーキテクチャです。デバイスは、ネットワークのエッジで収集されたすべてのデータを送信する代わりに、データをローカルで、またはデータ ソースの近くで処理できるため、深刻な「ラスト マイル」の遅延の問題を回避できます。 (iothome 経由) 迅速な判断が必要なデバイスの場合、データをローカルで処理すると、より速く応答できるようになります。さらに、ローカル分析では、関連データのみをクラウド サーバーに送り返すことができるため、ネットワーク負荷が軽減されます。

エッジ コンピューティングをより簡単に理解するには、通行料を徴収する有料道路のカメラを想像してください。クラウド コンピューティング アーキテクチャでは、カメラが車のナンバー プレートの写真を撮影し、写真全体をクラウドに送信します。クラウドでは、プログラムが画像を処理し、ナンバー プレートの番号を認識し、その番号を課金システムに記録して、車の所有者に通行料を請求します。この構成では、すべての画像が送信されるため、ネットワークを介して大量のデータが転送されます。

エッジ コンピューティング アプリケーションでは、カメラが即座に画像を処理し、ナンバー プレートの番号を識別し、その番号のみをクラウドに送信して課金プロセスを開始します。これにより、ネットワーク上を流れるデータが非常に少なくなり、他のアプリケーションのために帯域幅が解放されます。さらに、何らかの理由でカメラとサーバーとの接続が失われた場合でも、カメラはデータの分析を継続できます。

製造業におけるエッジコンピューティングのメリット

業界にとって、エッジ コンピューティングの潜在的なユースケースは重要です。エッジ コンピューティングにより、相互接続されたシステムの複雑さが大幅に軽減され、リアルタイムでデータを収集および分析することが容易になります。また、ネットワーク接続が信頼できない、またはコスト効率が悪いリモート サイトでデバイスが重要なデータを収集することも可能になります。データはローカルで収集および分析でき、重要なデータはネットワーク接続が利用可能な場合にのみ中央ネットワークに送信されます。エッジ コンピューティングと IIoT デバイスを組み合わせることで、産業プロセスの合理化、サプライ チェーンの最適化、スマート ファクトリーの構築が容易になります。

エッジ コンピューティングにより、産業機器は人間の介入なしに自律的な意思決定を行うことができます。センサー データにより、マシンの状態を監視し、操作を高速化または低速化して使用率を最適化できます。動き、温度、気候センサーを備えたスマート ファクトリーでは、照明、冷却、その他の環境制御を調整して、電力を最も効率的に使用できます。これは、産業用 IoT デバイスを活用したさまざまなエッジ コンピューティングの例の 1 つにすぎません。予測分析により、コンポーネントが故障する時期を判断できるため、生産性を損なうことなくコンポーネントを交換できます。

事業を拡大したり、新規事業を立ち上げたりする製造企業にとって、エッジ コンピューティング アプリケーションの分散化により、立ち上げ時間とコストを大幅に削減できます。スマートマシンは、大規模な中央データセンター（クラウドベース）の助けを借りずに動作できるようになります。データはローカルで収集および分析できるため、データ インフラストラクチャのフットプリントを最小限に抑えてモバイル デバイスを現場に設置でき、サプライ チェーンの短縮やアクセスが困難な市場での機会の創出に役立ちます。

より正確な資産管理と運用の可視性の向上により、製造会社は改善が必要なプロセスを特定できるようになります。エッジ コンピューティングは「常時接続」を提供できるため、システムのダウンタイムの可能性が低減し、柔軟性が向上します。これらおよびその他のエッジ コンピューティング アプリケーションは、農業にも導入され、効率と生産性を大幅に向上させています。

エッジ コンピューティングは機械学習のためのネットワーク フレームワークも形成し、ロボットによる自動製造を可能にします。エッジ ネットワーク経由でデータを収集して送信するロボットは、クラウドベースのアーキテクチャよりも迅速に不規則性を識別し、非効率性を排除できます。システムの分散性によりシステムの堅牢性も高まり、稼働時間と生産性が向上します。

エッジ コンピューティングの可能性により、産業製造業は革命の瀬戸際に立っています。新世代のインテリジェント IoT エッジ デバイスと組み合わせることで、エッジ コンピューティング アプリケーションは、今後数十年で製造業に革命をもたらし、コストを抑えながら効率と生産性を向上させるでしょう。