産業用 IoT を活用してエッジ コンピューティングで競争上の優位性を生み出す方法

モノのインターネットは現在、多くの業界組織にとって不可欠な要素となっており、農業、製造、医療、輸送、エネルギーなどの業界で広く使用されています。これは、デジタル変革の主な推進力の 1 つです。 2016 年の記事で、ゼネラル・エレクトリックの元 CEO であるジェフ・イメルト氏は、産業用 IoT を「美しく、魅力的で、投資に値する」と評しました。

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産業用 IoT 大手のアクセンチュアは、2030 年までに産業用 IoT が世界経済に 14.2 兆ドルの付加価値をもたらすと予測しています。

しかし、産業用 IoT は従来の IoT とどう違うのでしょうか?消費者向け IoT デバイスの人気はますます高まっており、ヘルスケア ウェアラブル、スマート ロック、冷蔵庫、空気質コントローラー、仮想アシスタントなどの IoT デバイスが急速に市場の主流になりつつあります。 「産業用 IoT」という用語は、産業ビジネス運営における新興技術の応用を指します。

Techopedia では、産業用 IoT を次のように定義しています。「産業用 IoT (IIoT) とは、IoT 接続を通じて連携して製造および産業プロセスを強化する多様なハードウェア グループを指す用語です。」

以下では、産業用 IoT の利点について簡単に説明し、その成功した実装例と大量導入を妨げる障壁を検討し、これらの障壁を克服するために必要な手順を概説します。

産業用IoTのメリット

ますます多くの企業が産業用 IoT の利点を認識し、デジタル変革のために産業用 IoT テクノロジーを導入することに取り組んでいます。

産業用 IoT を活用することで、組織は次のことが可能になります。

• 多くの経済的機会を創出する
• 業務効率の向上
• 日常的なプロセスを簡素化
• 生産性の向上
• 資本経費と運営費を削減
• ビジネスクリティカルなプロセスの中断のないパフォーマンスを確保する

具体的には、産業用 IoT コンソーシアムは、エネルギー消費の最適化、スマート倉庫アプリケーション、コネクテッド ロジスティクス、産業安全システム、スマート農業、資産管理、労働者の健康、安全監視など、産業用 IoT の 10 を超えるユース ケースを挙げています。産業用 IoT が最終的に世界経済と将来の発展に大きな影響を与えることは明らかです。

このテクノロジーは、雇用市場を変革し、経済成長を促進し、既存の産業を再編し、新たな機会を創出し、そして最も重要なことに、企業が大きな競争上の優位性を獲得するために必要なすべてのものを提供します。

Industry ARC による最近の調査レポートでは、世界の産業用 IoT 市場はわずか 2 年で 1,238.9 億米ドルに達すると予測されています。 2021年までに、製造業が最も高い収益を生み出し、ヘルスケアも急速に追いつき、年間成長率60%を示すでしょう。もう一つの業界リーダーはエネルギー部門で、CAGR は 39.7% と予想されています。

産業用IoTのユースケース

以下のユースケースは、企業が産業用 IoT をどのように活用して利益を得ることができるかを示す典型的な例を示しています。

1. 建設業界

Caterpillar は、予知保全に IIoT を使用する例を示しています。 Caterpillar Marine は、データ統合と分析のために、Pentaho プラットフォームをベースとした Caterpillar Asset Intelligence Platform を導入しました。同社は、エンジン、燃料計、空調など、船上のほぼすべての装置を監視するためにIoTセンサーを設置した。

システムは、燃料計の読み取り値に正比例して、冷蔵車が使用する電気の量を検出します。このデータを使用して、発電機の出力を調整するだけで動作設定を最適化できます。その結果、予測メンテナンス分析により、ユーザーは 1 時間あたり 30 ドルを節約でき、50 隻の大規模な船団の場合、年間 65 万ドル以上のコスト削減につながります。

2. 天然ガス産業

マラソン・ペトロリアムのような石油・ガス業界の企業は、ワイヤレスセンサーを使用して従業員の有害ガスへの曝露を監視し、危険レベルに達した場合には処理または避難するよう従業員に通知することで、モノのインターネットを活用して従業員の安全を確保しています。同社はまた、遠隔地でのパイプライン検査など、産業用ドローンが極めて効果的に処理できる高リスクの作業に人力を使用する必要がなくなった。

マラソン・ペトロリアムは2013年、テキサス州にあるBP所有の製油所を買収した。この製油所では2005年に設備が爆発し、15人の作業員が死亡、170人以上が負傷した。同社は現在、リアルタイム監視と予防保守をうまく活用して、従業員の命を救い、リスク要因を減らしている。

3. 鉱業

日本のコマツ鉱業株式会社が採用した産業用 IoT ソリューションは、機器やセンサーから収集されたリアルタイム データを活用して機械の動作を最適化します。コマツのコネクテッド機器には、長壁採掘システム、ホイールローダー、電動採掘ショベルなどの大型採掘機器が含まれます。さらに、コマツマイニングは機械学習を使用してテラバイト単位のデータを処理し、運用効率を向上させるための洞察を得ています。

インマルサットが最近発表した調査レポートによると、鉱業では、IIoT の導入により、企業が環境規制や企業の社会的責任ポリシーを遵守する上でも役立つ可能性があるとのことです。

産業用IoTの課題

技術愛好家は産業用 IoT の到来を歓迎していますが、企業の 73% はまだ産業用 IoT のイノベーションを実装していません。業界の大手企業がデジタル変革を急速に進めている一方で、中小企業は IIoT の導入を妨げる現実的な課題や問題に取り組んでいます。

1. 従来の技術との統合

産業用 IoT は大量のデータを生成するため、基盤となるインフラストラクチャに高い負荷がかかります。しかし、成熟した企業のほとんどは依然として従来のソフトウェアおよびハードウェア ソリューションを使用して構造化データを処理している一方で、IoT デバイスは大量の非構造化データを迅速に生成しています。さらに、このデータはリアルタイムで処理および分析する必要があり、従来のシステムはまったく異なるアプローチに合わせて調整されています。

エンタープライズ クラウド コンピューティング ソリューションは、合理的な代替手段を提供できますが、多くのビジネス固有のアプリケーションは従来のインフラストラクチャ上で開発されており、クラウド コンピューティング環境では動作しないため、ある程度までしか提供できません。

従来のデバイスを IIoT と統合することに加え、もう 1 つの課題はネットワーク トラフィックです。すべてのサードパーティ製デバイスによって生成されるトラフィックはネットワークに大きな影響を与え、当然、ネットワーク技術自体も変化します。

一つ明らかなことは、生産停止が企業に多大な収益損失をもたらす可能性がある今日のビジネス環境では、レガシー システムとの統合の欠如が深刻な問題となり、産業用 IoT の導入を妨げているということです。

2. 料金

産業用 IoT を最大限に活用するには、企業はハードウェアとソフトウェアの完全または部分的な変革を行う必要があり、これはコストのかかる作業です。従来、IoT の課題に対応するには、ストレージ、コンピューティング、ネットワーク容量を個別に購入する必要があり、これまでにないコストが発生していました。

現在までに、ほとんどの企業はハイブリッド クラウド モデルを採用しており、主要な操作をオンプレミスに維持しながら、一部のプロセスをクラウドに移行しています。 Google や AWS などの業界大手は IoT プラットフォームを提供していますが、企業のクラウド コンピューティングのコストもかなり高いことは否定できません。

3. セキュリティ

これは大きな問題です。明らかに、従来のセキュリティ システム (ファイアウォールやウイルス対策アプリケーションなど) では、IoT 時代のセキュリティの脅威に対処するのは困難です。しかし、一部の専門家はそうした懸念を和らげた。彼らは、今日のテクノロジーは企業レベルのセキュリティニーズを満たすことができるレベルまで進歩していると主張しています。

4. 管理性と制御の問題

これらの問題は非常に深刻です。エンタープライズレベルのシステム障害とは異なり、ほとんどの消費者向け IoT デバイスは緊急事態に対処する能力がほとんどありません。しかし、製造工場、製油所、鉱山で事故が発生した場合、その結果ははるかに深刻になり、潜在的に危険で生命を脅かす状況につながる可能性があります。 IIoT システムが申し分のないパフォーマンス記録を達成するまで、企業は IIoT を大規模に導入することに慎重になるでしょう。

5. 接続性

産業用 IoT の接続性ももうひとつの課題です。多数のデバイスがネットワークに接続されるようになると、従来の集中型インフラストラクチャ モデルは確実に時代遅れになります。多くの専門家は、エッジ コンピューティングを実装するために分散クラウド モデルの使用を検討しています。 Dell のようなテクノロジー大手は現在、IoT ハブとして機能し、ミッションクリティカルな操作を処理するエッジ コンピューティング ゲートウェイ デバイスを展開しており、コア クラウド ネットワークはデータの保存と分析のために残されます。

6. 標準化

市場経済では、デバイスの製造元と開発者は、互いに互換性がある場合もない場合もある、多数のツール、センサー、トランスポート プロトコルを提供します。簡単に言えば、会社 A が製造したセンサーは、会社 B のデータ処理プラットフォームでは動作しない可能性があります。産業用 IoT を早期に導入した企業にとって、これはベンダー ロックインにつながる可能性があります。現在までに、いくつかの国では統一基準の導入と採用に取り組んでいますが、状況はまだ完璧からは程遠い状況です。

7. 才能

多くの点で、関連する人材の不足が根本的な問題です。自己学習型 AI はまだ開発段階にあり、産業用 IoT の実装には人材の専門家の支援が必要ですが、その人材は不足しています。企業は、データサイエンス、ネットワーク技術、機械学習の専門知識を持つ既存の技術専門家に留まるよう説得する必要があり、これらの専門家はより高い給与を要求しています。

この場合、企業は国内外のアウトソーシング手段を利用して IoT の才能ある人材の支援を得て、カスタマイズされたエンタープライズ ソリューションを開発することがよくあります。

産業用 IoT を活用して競争上の優位性を生み出すことは、これらの問題に関係します。デジタル変革の課題に対応し、産業用 IoT を導入するには、企業は次の 3 つの段階を経る必要があります。

• 分析と評価。あなたの組織には、大規模な IIoT データ セットを処理するためのインフラストラクチャとソフトウェア機能がありますか?組織の IT ニーズを判断すると、購入計画の概要を立てるのに役立ちます。これを実現するには確かに多くの時間と費用がかかりますが、最終的には努力する価値があるでしょう。
• 半接続フレームワーク。企業にとって朗報なのは、73% がまだ第一段階にあり、産業用 IoT をまだ導入していない企業であるということです。第2段階に進む企業は、独自の競争上の優位性を獲得します。半接続フレームワークに移行するということは、企業内のすべてのシステムが相互接続され、完全に同期された状態で動作することを意味します。この段階では、企業は段階的な IoT 導入の計画を立て、前進する準備ができている必要があります。
• インフラストラクチャの接続。第 3 段階では、企業は、増加するデータ トラフィックに合わせて拡張され、増大するデータ セットを処理するのに十分なネットワーク、ストレージ、コンピューティング能力を備えた、製造オペレーション管理 (MOM) と呼ばれる完全に接続されたシステムを備えています。このフェーズでは、企業はサイバーセキュリティの脅威と高度なエンタープライズ セキュリティ システムを実装する必要性を完全に理解します。

第 3 段階の企業は、数少ない成功企業のひとつとなります。これまでに、Microsoft、IBM、Intel、General Motors、Cisco などの業界大手が、モノのインターネット向けに安全で信頼性の高いインターネット インフラストラクチャを実装しています。

この計画は過度に楽観的に聞こえるかもしれませんが、大きな変化は小さな一歩から始まることがよくあります。産業用 IoT プラットフォーム、デバイス管理、接続ソリューションを慎重に選択することで、IoT によるデジタル変革が計画から現実へと移行していくのがわかります。