製造業向け産業用IoT究極ガイド

IoT？

IoT Internet of Thingsの略。オックスフォード英語辞典は、モノのインターネットを「日常生活で使用されるモノがネットワーク接続を持ち、データの送受信を可能にするインターネットの発展案」と定義しています。

簡単に言えば、IoT インターネットに接続された物理的な物体のネットワークで、互いに通信したり、他のシステムと通信したりすることができます。

IoT 、Wifi制御の電球や温度調節器（Nestのような）からスマートホームシステム（AmazonのAlexaやGoogle Homeのような）に至るまで、私たちの日常生活で一般的です。

IIoT？

IIoT Internet of Things）とは、産業分野で使用されるIoT ことです。これらのコンセプトは、生産性と品質の向上を達成するための「スマート工場」における機械の接続とデータ管理を中心に展開されています。

接続された資産やエッジデバイスは、データ通信インフラに情報を送信し、データ通信インフラはその情報を実用的な情報に変換します。時間をかけて、エンジニアはこのデータを使用して、より大きな問題とその根本原因を特定するのに役立つパターンを見つけることができます。この情報は、ビジネス上の意思決定やプロセス改善の推進にも役立ちます。

IoT IIoT：その違いは？

IoT アプリケーションは消費者中心になりがちですが、IIoT アプリケーションは、製造、サプライチェーン、管理の場面での効率改善に重点を置いています。

重要度の高い産業で重要な機械を扱うには、IIoT デバイスは高度でなければなりません。センサーは、メーカーに提供する自動化、可視化、分析を可能にするために必要なデータの精度を提供するために、高感度でなければなりません。

一方、IoT 製品はリスクの低い状況で使用され、多くの場合、消費者向け製品として使用されます。IoT製品の利点は通常、利便性にあり、機器の一部が故障した場合の結果はそれほど深刻ではありません。

産業環境では、生産の継続性、安全性、セキュリティが重要です。ARC Advisory Groupは、「IIoT 意味する遍在的な接続性とオープン性が、上記のいずれをも損なったり、ユーザーやアプリケーションを大量の生データで圧倒したりしないよう、細心の注意を払う必要がある」と提言しています。このような独自の課題により、IIoT 通常のIoT堅牢な機能が求められます。

IIoT 、製造業者のゲームを変えています。IIoT機械は、従来よりも正確で一貫性のあるリアルタイムデータを取得し、通信します。IIoT 、企業はデータのサイロを打ち破り、あらゆるレベルの情報にアクセスできるようになります。

この実用的なデータの利点は多岐にわたります。オペレーター、監督者、エンジニアは、生産状況を可視化することができます。エンジニアは、プロセス、オペレーター、および機械のデータからヒントを得て、継続的な改善を達成し、工場現場の効率を向上させることができます。また、経営陣はデータに裏付けされたビジネス上の意思決定を行うことができます。全体として、あらゆるレベルの担当者が、問題や非効率をより早く発見し、オペレーションを最適化することができます。このようなデータ主導の意思決定により、問題解決のための当て推量が不要になります。

IIoTメリット：

1.機械稼働率の向上

産業用IoT 、製造業者が自社の機械をインターネットに接続することを可能にします。接続された機械は、機械の健全性や重要なKPIをリアルタイムで把握することができます。これには、総合的な設備効率（OEE）や総合的なプロセス効率（OPE）が含まれます。このデータは、メーカーが計画外ダウンタイムの原因を特定し、修正するのに役立ちます。また、予防的な機器メンテナンスの必要性を強調することで、機械の稼働率を向上させることもできます。

2.予知保全

IIoTシステムからのリアルタイムデータは、機械の不具合を予測するのに役立ちます。これにより、製造業者は問題が発生する前に予防措置を講じることができ、最終的に機械の稼働時間が向上し、全体的な生産性が向上します。機器の不具合を防止することで、工程時間、手直し、スクラップ、計画外のダウンタイムが削減されます。これらの改善により、メーカーは関連コストを削減することができます。

3.資産追跡

メーカーは、サプライチェーン全体を通して製品を追跡し、商品の損傷や損傷の可能性を関係者に警告することができます。

4.施設管理

IoT環境センサーは、振動、温度、湿度などの条件を監視できます。これらのセンサーは、オペレーションに悪影響を与えたり、機器の過度の磨耗や損傷を引き起こしたりする状態を検出することができます。

5.ジャスト・イン・タイム生産

リアルタイムのデータレポートにより、ジャスト・イン・タイムの製造が可能になります。工程をリアルタイムで調整することで、無駄を省き、生産工程と原材料を同期させ、時間通りに生産を完了させることができます。これにより、計画生産と実際の生産をより近づけることができます。

6.リモート資産の接続

デバイスを接続することは、遠隔地にある資産のデータに中央からアクセスできることを意味します。これらの資産はリモートで監視・制御できるため、より高度な制御が可能になります。

7.使いやすいインターフェース

接続されたソフトウェアにより、オペレーター、エンジニア、管理者はHMI（ヒューマン・マシン・インターフェース）を通じてデータを監視することができます。HMIは、特にITに精通していない担当者にとって、より直感的です。また、これらのインターフェイスは、さまざまなソースからのデータを一元化します。その結果、担当者は大規模なトレーニングを受けたり、ITスタッフに頼ることなく、ツールを使いこなすことができます。

8.工場間での知識の共有

知識を制度化することで、重要な知識を長期にわたって従業員内に留めておくことができます。知識の一元化は、プロセスの標準化にも役立ちます。これは、組織内の継続的な改善努力に不可欠です。最後に、標準化され、一元化された知識を持つことで、専門家がどこにいても問題に対応できるようになります。

データのサイロ化、部族間の知識（長年の経験で培われ、口伝で受け継がれるものの、標準化も文書化もされていない知識）は、メーカーにとって非効率の大きな原因となっています。ベビーブーム世代が1日1万人のペースで退職している今、知識の共有は メーカーにとってかつてないほど重要です。退職する従業員の知識が保存されなければ、後の世代が再学習する必要があります。

9.プロセスと行動のモニタリング

IoTデバイスやソフトウェアから収集したデータにより、管理者は従業員のパフォーマンスを把握することができます。このデータにより、ボトルネックや改善すべき領域を特定することができます。たとえば、従業員が特定のステップで常にミスを犯したり、不良品を作ったりしていることを知ることができます。この情報を使用して、プロセスエンジニアは、根本原因分析を行って、どのような改善が可能かを判断することができます（そして、このデータをベンチマークとして使用して、改善を測定することができます）。

このようなメリットは、コスト削減、品質向上、効率化に基づくビジネスへの大きな影響につながります。

ARC Advisory Groupは、IIoT4つの主要部分を特定しています：

1.インテリジェントアセット

インテリジェント・アセットは、センサー、コントローラー、エッジ・デバイスなどの 接続された「モノ」と、アプリケーション・ソフトウェアおよびセキュリティ・コンポーネントで構成されます。このカテゴリーには、ローカル・インテリジェンスと通信機能を備えた最新の資産が含まれます。これらの機能は、レガシー資産に追加することもできます。

これらの資産はそれぞれ、接続性、内蔵インテリジェンス、分析のサポートが可能です。バリューチェーン全体でデータを生成し、情報を共有します。

IIoT インテリジェント資産の例としては、以下のようなものがあります：

• プラント計装
• 設備
• 機械
• センサー、プロセッサー、メモリー、通信機能を備えたシステムまたはその他の資産

以下は一般的な機器や装置の種類です：

センサー既存の資産から新たなデータを提供したり、一般的なプロトコルや通信技術を使用して外部からアクセス可能な新規または既存の機械に組み込んだりします。

エッジデバイスは、2つのネットワークの境界でデータの流れを制御するハードウェアの一部です。エッジ・デバイスは、基本的にネットワークの入口または出口として機能します。エッジデバイスは、ネットワーク間を通過するデータの送信、ルーティング、処理、監視、フィルタリング、変換、保存などの機能を果たします。

エッジデバイスは、エンドポイントの近くでデータを収集、処理、保存し、ネットワークリソースをより効率的に使用します。

IoT ゲートウェイは、製造現場で一般的なエッジデバイスの一種です。センサーやその他のデバイスもエッジデバイスの一種です。

組込みシステム組み込みシステムとは、（汎用コンピューティングとは対照的に）単一の目的に特化したコンピューティングを指します。組み込みデバイスは、プロセッサ、メモリ、OS、通信機能など、独自のコンピューティング機能を備えています。IIoT、システム内の他のデバイスと協調して動作する多くの組み込みコンピューティングデバイスがあります。

製造業における組込みコンピューティングの例として、生産品質とスループットを向上させるための検査にマシンビジョンシステムを使用することが挙げられます。組込みコンピュータシステムは、センサーやその他の通信手段を使用することで、人間が操作することなく独自に動作します。

2.データ通信インフラ

IIoT システムの資産は、通信するためにインターネットやその他のネットワーク技術を必要とします。

IIoT システムは多くの場合、クラウド・インフラ（Amazon Servicesなど）上に展開されます。 Amazon Web Services).クラウドコンピューティングは、ローカルサーバーではなく、リモートサーバーのネットワークを使用してデータを保存、管理、処理することを意味します。

3.ソフトウェア

IoT ソフトウェアは、機器やデバイスによって収集されたデータを分析します。また、ユーザーがIIoT システムとやり取りするためのインターフェースも提供します。ソフトウェアによって、人々はより良い意思決定を行い、パフォーマンスを向上させることができます。

クラウドベースのソフトウェアは、オンプレミスのシステムと比較してメーカーに多くのメリットをもたらします。総所有コストの削減、信頼性の向上、スピードアップ、柔軟性の向上などです。

4.人

IIoT システムで重要でありながら見落とされがちなのが「人」です。人は、残りのIIoT コンポーネントによって生成されたデータと分析に基づいて意思決定を行うことで、システムと相互作用します。より良いデータとより強力な分析ツールにより、人々はプラント機器、機械、システム、その他の人員とより密接につながることができます。その結果、意思決定が定量化されます。

IIoT ユースケースは無数にあり、拡大し続けています。以下はその一例です。

OEE/OPEを追跡するマシンモニタリング

IIoT 、製造業者はアナログプロセスをオンライン化することで、機械データのきめ細かな可視性を得ることができます。製造業者は、IoT ゲートウェイに接続されたセンサーを使用することで、従来の機械の状態データを監視できます。機械の稼働時間と計画外ダウンタイムに関するデータを収集することで、メーカーは総合的な設備効率（OEE）と総合的なプロセス効率（OPE）を追跡できます。これらの指標は、プロセスの改善を測るベンチマークとして特に役立ちます。

インライン品質保証

製造業者は、マシンビジョンカメラ、スケール、ノギス、温湿度センサーなどの接続されたセンサーやデバイスを品質検査ステーションで使用することができます。インテリジェントなセンサーを使用することで、手作業による検査よりも検査プロセスの精度が大幅に向上します。品質チェックポイントを生産工程全体に統合することで、欠陥を早期に発見し、ラインを流れる前に解決することができます。

ポカヨケ

「ポカヨケ」とは、リーン生産技術の一つで、日本語に訳すと「ミス防止」です。製造業者は IIoT デバイスを使用して、ミスの発生を未然に防ぐこともできます。例えば、製造業者はピック・トゥ・ライト・システムを導入して、オペレーターを組み立て工程の特定のビンに誘導することができます。また、製品の重量が規格外であることを検知し、ミスを知らせるために秤を使用することもできます。

工場にIIoT 導入することは、価値のあることですが、複雑な事業です。企業は、IIoT 導入を単発のプロジェクトではなく、全社的なデジタルトランスフォーメーションと考えるべきです。IIoT 導入を成功させるには、経営陣、エンジニアリング、IT、OTの各チームが緊密に連携し、全社的な賛同を得る必要があります。

IIoTの導入に踏み切る前に、その内容を理解し、よくある落とし穴に注意することが重要です。IIoT 導入が予想以上に複雑だったというメーカーは珍しくありません。2017年のCiscoのレポートによると、IoT イニシアチブの約60%は概念実証（PoC）の段階を通過していません。

ARC Advisoryは、IIoT 導入の成功要因として以下を推奨しています：

• OTとITの両方における適切なドメイン知識
• 柔軟性や拡張性の必要性など、運用上の要件を明確に理解
• OTとITの緊密な統合
• OTとITサプライヤー間、サプライヤーとエンドユーザー間、プラントエンジニア、プロセスエンジニア、データサイエンティスト間のソリューション開発と実装における緊密な協力関係
• 長期にわたるソリューションの維持と微調整の方法についての慎重な検討
• 新しいビジネスモデルへの適応能力
• 「防弾」サイバーセキュリティ
• 安全で堅牢なネットワーク（有線および無線）
• 社内のITグループとOTグループ、プラントエンジニア、プロセスエンジニア、データサイエンティスト間の緊密な社内連携

これらの要素を整えることで、組織を長期的な成功に導き、デジタルトランスフォーメーションのメリットを享受できるようになります。

1.IIoT プロジェクトの目標設定

IIoT プロジェクトで最も重要なのは、明確で測定可能な目標を定義することです。IIoT プロジェクトのビジネスケースは何ですか？

IIoT プロジェクトは、品質の向上、機械の稼働率の向上、改善サイクルの高速化など、特定のビジネス上の問題に取り組む必要があります（ただし、これらに限定されるものではありません）。

データを収集する前に、どのような質問に答えたいかを知っておく必要があります。この質問に対する答えを決めるには、生産スタッフやエンジニアと話し合う必要があります。改善可能な領域に関する情報を分析、分類、要約します。改善すべき領域について、すでにアイデアを持っている可能性があります。

2.成功の尺度の特定

目標は、KPIと事前に定義された成功の尺度によって測定可能であるべきです。重要なビジネス指標の基礎がなければ、企業が導入する新技術はその期待に応えることができません。

3.プランの定義

目標を達成するために必要なデータを収集するにはどうすればいいのか？このデータ収集に役立つテクノロジーは？

これらの質問に答えるためには、機器の接続状態を評価する必要があります。最新の機械のほとんどは、一連の情報を提供するように設計されており、OPCやイーサネット接続などの接続機能を備えています。レガシーマシンは、より複雑なプロセスを必要とし、通常はセンサー（電流センサーやGPIOセンシングなど）とIoT ゲートウェイを使用してオンラインにすることができます。

また、イーサネット・ドロップの設置やケーブルの引き回しなど、設備やネットワーク・インフラの変更についても検討する必要があります。変更が必要な場合は、実施に時間がかかることを念頭に置いてください。また、変更には社内のIT専門家の承認が必要な場合があるため、その協力を得ることも重要です。

4.コンセプト実証（POC）でROIを証明。

概念実証は、価値実証（PoV）とも呼ばれ、以下の質問に答えるべき実験です：

投資収益率は？

価値実証を計画する際には、戦略的であるべきです。小規模で迅速な投資収益率（ROI）を実証できる分野を見つけましょう。小規模で具体的な時間枠を持って始め、定義された成功指標と測定する特定のデータセットで期待を管理します。

初期設定が複雑であればあるほど、導入に時間がかかり、成功する可能性も低くなります。人は問題を解決するために複雑さを増す傾向があります。抵抗しましょう！

5.組織の賛同を得ること。

IIoT 接続から得られたデータを使用して、POCのROIを実証してください。成功した概念実証のROIを手にしたら、いよいよ経営陣にプロジェクトを売り込みます。

ビジネス変革を成功させるためには、そのイニシアチブをサポートし、持続させるための文化的変革が必要です。プロジェクトを導くには、上層部のサポートとコミットメントが不可欠です。

6.実施規模の拡大

本格的な導入に向けて規模を拡大する際には、PoCに関するステークホルダーからのフィードバックを必ず取り入れてください。

PoCから本格的な実装に移る際、ハイレベルのロードマップがあると便利です。これにより、プロジェクトが明確になり、アクションとビジョンがリンクし、タイムラインとコストのリファレンスが得られます。