データ分析による産業用IoTのナビゲート
インダストリー4.0は、進化するテクノロジーと革新的なソリューションによって推進される物理領域とデジタル領域の融合を体現しています。産業オートメーションは、このコンバージェンスの代表的な例として際立っています。産業界は歴史を通じて一貫してテクノロジーを受け入れ、先駆的なイノベーションをもたらしてきました。注目すべき実装の1つは、産業用IoT（IIoT）におけるデータ分析の応用です。この交差点は産業に利益をもたらし、農業、医療、製造などのセクターにまで及びます。この記事では、IIoTにおけるデータ分析が世界中の産業にどのような革命をもたらしているかを探ります。
データの前処理によるデータ分析のステージ設定
IIoTでは、データ抽出は分析に先行し、生のデバイスデータを分析用の構造化された形式に変換します。このフェーズでは、IoT デバイスが構造化データ、半構造化データ、非構造化データを生成するため、さまざまなデータ形式間で一貫性を調整および保証します。この基盤は、データ分析を強化し、業界における情報に基づいた意思決定と運用効率を促進する洞察を明らかにします。
データ分析とIIoTの融合
産業界の機械や装置が相互接続されているため、広範なデータ収集と共有が容易になり、運用が合理化され、洞察が解き放たれます。
この複雑な接続網は、有意義な洞察を得るために生データセットの調査、変換、モデリングを伴う多面的なプロセスであるデータ分析の舞台を設定します。これには、テキスト、画像、ビデオ録画、スプレッドシートなど、それぞれ異なるサイズと形式のさまざまなデータタイプの処理など、さまざまなレベルの複雑さを持つさまざまな手法が含まれ、さまざまなタイプのデータ分析につながります：
- 記述的分析: 過去のデータを分析することで、過去の出来事やパターンを明らかにします。
- 診断分析: 過去の出来事の根本原因を明らかにします。
- 予測分析: 統計的手法を使用して、将来のイベントを予測します。
- 処方的分析: 関連する結果を伴う一連の行動を提案します。
データ分析は、未処理のデータから大きな価値を引き出します。インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）に実装すると、予知保全、効率的なエネルギー管理、最適化されたプロセスなどが可能になり、業界を強化することができます。
IIoTにおけるデータ分析の応用
プロセスの最適化: データ分析は、運用パターンを特定することでワークフローを改善し、アウトプットと効率の向上につながります。たとえば、電子機器メーカーは、組立ライン全体でリアルタイムのセンサーデータを使用して、スケジューリングとリソース管理を改善することで、リソースの割り当てを最適化し、無駄を減らし、生産を改善できます。
予知保全: 予期せぬ機器の故障は、業界で大幅なダウンタイムを引き起こす可能性があります。データ分析は、データセットのパターンを特定することでこのような障害を予測し、ダウンタイムを回避します。たとえば、機器の異常な振動は、データ分析から得られる洞察を通じて、積極的な行動を引き起こす可能性があります。
エネルギーマネジメント: エネルギーは産業の生命線であると同時に、コストもかかります。データ分析を使用することで、産業界はエネルギー消費をプロアクティブに監視および最適化し、二酸化炭素排出量とコストを削減できます。たとえば、ワークスペースのセンサーは、照明、HVAC、エネルギーに関するデータを取得します。分析により、夜間の照明の点灯やピーク時のHVACシステムの過酷使用などのエネルギー使用パターンが明らかになります。これらの洞察を武器に、自動スケジュールで照明を有効にし、不要なエネルギーの浪費を削減するようにHVACシステムを構成することができます。
Softdelは、ERP、機器インベントリ、運用アプリケーションとシームレスに統合するリアルタイム監視プラットフォームを開発し、IoTとセンサー駆動型のリアルタイム排出監視の包括的なビューを提供しました。
サプライチェーンの最適化: データ分析は、需要予測、在庫管理、物流の最適化、サプライヤーのパフォーマンス評価など、サプライチェーン全体にわたって貴重な洞察を引き出します。この包括的なアプローチは、製薬会社のイニシアチブに代表されるように、インパクトのあるソリューションにつながります。同社は、運用パフォーマンスデータをうまく活用し、重要なワクチンを製造して世界中に配布することを可能にし、サイクルタイムを約10%短縮し、患者に不可欠な医薬品を途切れることなく供給できるようにしました。需要予測は、過去のデータや市場動向を分析することで、最適な在庫レベルを維持し、コストを削減し、顧客満足度を向上させる上でも重要な役割を果たします。在庫管理自体は微妙なバランスを取る行為であり、過剰な備蓄は保管コストと廃棄のリスクを高め、不足は供給と販売を混乱させます。解決策は、販売動向や季節変動を含む業界データを分析して、このような課題を防ぐことにあります。
安全性の向上: データ分析は、潜在的な危険を特定するための貴重な手段を提供し、事故を防止し、安全な作業環境を確保するための積極的な対策を促進します。安全は従来、人間の介入に大きく依存してきましたが、この新時代の技術の応用は、同じ目標を達成するためのより安全なアプローチで業界を強化できます。
Softdelは、火炎検知器用のカスタマイズ可能なBluetooth Low Energy (BLE)インターフェースを開発し、クロスプラットフォームのモバイルアプリケーションで補完することで、企業の火災安全対策を強化し、リスク低減と検出器管理の強化のためのIoT接続を可能にしました。
IIoTにおけるデータ分析の未来
AIとMLの急速な進歩により、IIoTにおけるデータ分析は大きな進歩を遂げようとしています。機械学習はデータの処理に優れており、正確な洞察を提供します。それと並行して、人工知能は意思決定を自動化し、需要の急増や機械の問題などのリアルタイムの運用を管理します。これらのテクノロジーは、センサー、デバイス、組立ライン、サプライチェーン、および相互作用からの広範なデータにより、貴重な洞察を提供します。同時に、エッジコンピューティングなどのテクノロジーや5Gなどの高度な接続性により、より高速で信頼性の高いデータ伝送が促進されます。
業界におけるIoT統合は、エラーに強い運用メカニズムで既存のプロセスを改善することを目的としていました。インダストリアルIoTにおけるデータ分析は、より強力なフレームワークで継続的な運用を強化します。テクノロジーが進化し続ける中、産業の進歩により、生産性、収益性、イノベーションが予想外に向上し、デジタルトランスフォーメーションの新時代が到来します。
