ブログ: IIoTプロジェクトの運用スケーリングの課題

有望な結果が得られたにもかかわらず、多くのプロトタイプやパイロット・プロジェクトは、最終的に連続生産の実施が原因で失敗します。失敗の理由はさまざまです。一方で、企業が初めてソリューションを開発するときに、デジタル化プロジェクトのスケーリング・コストを安く見積もることが多くあります。開発作業は複雑で、非常に異なる分野のさまざまなエキスパートが関与します。必要なスキルを企業で常に利用できるとは限らず、労働市場で獲得することも困難です。他方で、事前構築されたソリューションを使用する場合、試運転のコストは削減されます。ただし、ユーザーのカスタマイズ・オプションは非常に限定されたままです。

複雑さの向上によって要求が増大

プロジェクトの改良の一環として、たとえば特定のパラメータや制御プロセスをより正確に測定できるように、後でシステムの適切な場所にセンサが取り付けられます。位置センサ、流体センサ、およびエンコーダから画像処理および安全性重視のパラメータまで、プロセスが複雑になるほど、収集されるデータ、それらの管理、および処理に対する要求も増大します。

さらに、データの有効な伝送経路を評価する必要があります。一部のアプリケーションではワイヤレス技術がすでに検討対象ですが、その他のアプリケーションでは従来のフィールドバスが依然として基準となる可能性があります。ただし、シングル・ペア・イーサネット（SPE）などの新しい技術はすでに開始段階に入っており、これは現代の工業生産に再度大きな影響を与えることになります。

また、プロトタイプではすべてのデータが中央サーバに格納され、そこでインサイトを獲得するために分析されることがよくありますが、このアーキテクチャは生産的運用にとって最適ではありません。連続運用では、データ処理を機械や工場に近いエッジ・デバイスで、少なくとも部分的に分散して実行する必要があります。エッジ・コンピューティングによって、伝送データおよびレイテンシの量を削減し、システム全体の信頼性を向上できます。

スマート・エッジ・コンポーネントのこの分散設定は、プロトタイピングおよびパイロット・フェーズで多くの企業によって過小評価されます。当社の見解では、これによって後の段階で量産および運用スケーリングに移行する際に、追加の障害や課題が発生することになります。

これらすべての可能性には基礎となる次の根拠があります: インダストリー4.0の恩恵を受けたい企業は、自社データを使用可能にする必要があります。「データで何かを実行できるときにこそ、デジタル化の付加価値が明らかになります」と、ヒルシャーのプリンシパル・テクノロジー・コンサルタントのAndreas Graf Gatterburg博士は説明しています。インダストリー4.0ソリューションの付加価値は、使用するソフトウェアによってもたらされることが多いと、Graf Gatterburgは述べています。ただし、最初にこのソフトウェアをデバイス間に分散させる必要があります。狭い範囲で定義されたターゲット・プラットフォームで高度に専門化されたアプリケーションを使用すると、非常に大きな管理上の負担が発生し、それが成果を挙げることはほとんどありません。

市場の大会社は、このような課題に対して、単に独自のプラットフォームを開発し、独自仕様のハードウェアと独自の標準に組み合わせます。しかし、同じ市場で活動しつつも、多数の開発者や大量の予算を持つ大規模なチームが存在しない中堅企業はどうすればよいでしょうか。つまり、お客様とお客様のビジネス・モデルがデジタル化の時代に競争力を維持するにはどうすればよいでしょうか。