IIoT(産業インターネット)の説明: 例、技術、メリット、課題
Neuron Team
はじめに
IIoT(Industrial Internet of Things) とは、工業分野におけるIoT(Internet of Things)技術の応用を指します。先進的なセンサー、ソフトウェア、機械をインターネットと連携させることで、大量のデータを収集、分析、活用できるのが特徴です。これにより、リアルタイムの意思決定と予測分析が可能になり、運用効率の向上、コスト削減、製品品質の改善につながります。
IIoTは、デジタル、物理、生物の技術の融合が特徴の第4次産業革命(Industry 4.0) における重要な構成要素です。IIoTは、手作業や労働集約型の工程から、自動化されデータ駆動の運用への変革を促進しています。
IIoTは単なる技術だけでなく、データを活用して製造業のビジネス結果を導くことが重要です。IIoTにより、設備のパフォーマンスを監視、故障を予測、物流を最適化、製品品質を改善することができます。よりスマートで効率的、収益性の高い工場運営の実現がIIoTの目標です。
IoTとIIoTの違い
IoT(Internet of Things) は、相互に通信、データ交換が可能なデバイス、車両、家電などのネットワークのことを指します。スマートホーム、ウェアラブル、コネクテッドカー、スマートシティなど、幅広い用途が含まれます。
一方IIoTは、IoTのうち工業用途に特化したものを指します。工業プロセスと運用の改善に焦点を当てています。IIoTでは、より複雑なシステム、厳格なセキュリティ要件、重要な運用管理が含まれます。効率性、生産性、安全性の改善が目的です。
IoTとIIoTは、センサー、接続性、データ分析など、同様の技術を活用していますが、適用と影響が異なります。IoTはスマートホームや都市、デバイスにより日常生活を便利にします。一方IIoTは、ビジネスの運営と競争力を変革します。
IIoTの用途と事例
スマートファクトリー
スマートファクトリーの概念を推進する原動力がIIoTです。機械と設備は自動化と自己最適化によりプロセスを改善できます。IIoTセンサーは、機械のパフォーマンス、環境条件、製品品質をリアルタイムで取得。これを分析することで、運用の最適化、故障の予測、品質管理の自動化が可能になり、生産性向上とダウンタイム短縮につながります。
McKinseyの調査によると、IIoTによる予知保全は、保全コストを最大30%削減し、ダウンタイムを45%も短縮できるとのことです。IIoTはこの業界を変革し、従来の工場をスマート、接続性、効率的な運用へと進化させています。
スマートマニュファクチャリングの詳細ガイドをご覧ください。
エネルギー
エネルギー分野では、IIoTにより効率性、安全性、信頼性が大きく向上できます。IIoTを活用したスマートグリッドは、センサー、通信、データ分析により、電力供給を監視、制御し、エネルギー使用の最適化、ロス削減が可能になります。
同様に、石油・ガス分野のIIoTでは、掘削作業のリアルタイム監視、設備の予知保全、オフショアプラットフォームの遠隔制御などが行われます。
例えば、多くのエネルギー企業が、風力タービンからのデータをIIoTで監視、分析しています。これにより、タービンのパフォーマンスを最適化し、保守コストを削減、発電量を増加させています。
輸送・物流
IIoTは、リアルタイム追跡、予知保全、スマートロジスティクスにより、輸送と物流を変革しています。IIoTデバイスにより、車両のパフォーマンス、輸送状況をリアルタイムで追跡、ルートを交通渋滞や天候に合わせて最適化できます。これにより、運用効率向上、コスト削減、顧客サービス向上につながります。
例えば、物流企業はIIoTを活用し、トラック隊をリアルタイムで追跡しています。これにより、予知保全、燃費最適化、ルート計画の改善が可能で、大幅なコスト削減とサービス向上につながっています。
ヘルスケア ヘルスケア
ヘルスケア ヘルスケアでもIIoTは大きな影響を与えています。遠隔患者監視、テレメディシン、スマート病院、予測分析などにより、ヘルスケアの提供方法が変革されています。リアルタイムの患者監視、早期疾患検出、個別最適治療、治療結果の改善に役立っています。
例えば、病院ではIIoTを利用し、患者の生体情報をリアルタイムで監視することで、緊急時の早期対応が可能です。これは治療結果の改善と医療コストの削減につながるため、ヘルスケアにおけるIIoTの可能性は大きいと言えます。
IIoTアーキテクチャの主な技術
センサーとデバイス
センサーやデバイスはIIoTの基盤をなします。これらは物理情報を収集し、デジタルデータに変換する機能を持っています。温度、圧力、湿度、光、音、動きなど、幅広いパラメータを監視できます。このデータは分析と処理のために中央システムに送信されます。
例えば、工場ではセンサーにより機械のパフォーマンスを監視し、異常や故障兆候を検知できます。エネルギー分野では、センサーによりエネルギー使用量を測定し、最適化できます。
通信技術
IIoTにとって、センサーやデバイスから中央システムへのデータ転送は不可欠です。Wi-Fi、携帯電話網、衛星通信、LPWANなど、様々な技術が通信に利用できます。データ量、通信距離、消費電力、コストなどに基づき、適切な技術を選択します。
例えば、物流企業はリアルタイム追跡のために携帯電話網を利用し、工場では内部通信にWi-Fiを使用することが考えられます。
メッセージングプロトコル
メッセージングプロトコルは、IIoTシステム内のデバイス間でデータ交換するための言語です。データ交換のフォーマットとルールを定義することで、システムの全コンポーネントがデータを効果的に理解、処理できるようになります。それぞれのユースケースに適したプロトコルが使用されます。
例えば、MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) は、軽量な設計と信頼性の高いデータ配信が可能なため、IIoTシステムでよく使われます。
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは、データ量、レイテンシー、接続性の課題に対処するIIoTアーキテクチャの重要な技術です。データソースの近く、ネットワークのエッジで処理を行うことで、クラウドへのデータ転送量を削減し、レスポンスタイムを短縮できます。
例えば、スマートファクトリーでは、エッジコンピューティングにより機械のリアルタイム制御が可能で、ダウンタイム短縮と効率化につながります。
クラウドプラットフォーム
クラウドプラットフォームは、データの保存、処理、分析のためのインフラを提供するIIoTにおいて重要な役割を果たします。大量のデータを管理するのに、スケーラブル、フレキシブル、コスト効果の高いソリューションを提供します。さらに、クラウドプラットフォームにより、高度なデータ分析、機械学習、人工知能が可能になり、データから価値ある洞察を引き出せます。
例えば、医療機関はクラウドプラットフォームを利用し、患者データの保存、分析を行い、早期発見、個別最適化治療に役立てることができます。
データ分析とAI
データ分析とAIはIIoTの核となる技術で、生データを実用的な洞察に変えることができます。データ分析は、データを調査、クレンジング、モデリングすることにより、有用な情報を発見し、結論を導き、意思決定を支援します。一方、AIはデータから学習し、意思決定を行い、時間の経過とともに精度を向上させるシステムの作成を指します。
例えば、エネルギー分野では、データ分析とAIにより、設備の故障予測、エネルギー使用最適化、コスト削減が可能です。
IIoTのメリット
IIoTが製造業にもたらす主なメリットは以下の通りです。
効率性の向上
IIoTシステムは、物理的な機械とネットワーク化されたセンサー、ソフトウェアを統合することで、リアルタイムのデータ収集、分析が可能です。これにより、運用の最適化、ダウンタイムの短縮、生産性の向上が実現できます。
例えば、IIoTを活用した工場では、故障の発生前に予測が可能です。これにより、計画外のダウンタイムが減少し、生産プロセスは円滑かつ効率的になります。利益率が向上し、顧客満足度も高まります。
安全性の向上
工業分野において、安全性は最重要課題です。IIoTは、様々な業界における安全基準の向上に大きく貢献しています。IIoTにより、機械や環境条件をリアルタイムで監視できるため、潜在的な危険を検知し、深刻化する前に即座に対処できます。
例えば、石油・ガス業界では、IIoTセンサーにより、ガス漏れやパイプラインの圧力変化を検知し、リアルタイムアラートを発報できます。これは、事故の防止と従業員の健康・安全の保護に役立ちます。
品質管理
高品質の製品とサービスは、製造業の成功に不可欠です。IIoTは、温度、圧力、湿度など、様々な生産パラメータのリアルタイムデータを提供することで、この目標の達成に大いに役立ちます。これにより、生産に最適な条件を維持し、一貫した製品品質を確保できます。
さらに、IIoTにより、潜在的な品質問題を事前に予測、防止できます。過去とリアルタイムのデータパターンを分析することで、標準的な生産パラメータからの逸脱を特定し、基準を下回る製品ロットが市場に出るのを阻止できるのです。
コスト削減
コスト削減により、IIoTは企業に大幅なコスト削減をもたらします。
加えて、IIoTによりエネルギー消費量の削減も可能です。エネルギー使用をリアルタイムで監視、制御することで、消費パターンを最適化し、大幅なコスト削減につながります。
IIoTの課題
IIoTのメリットは大きい一方で、課題も存在します。企業はこれらの課題を理解することで、IIoTを効果的に活用できるでしょう。
セキュリティ
企業の接続性が高まるにつれ、サイバー攻撃の脆弱性も高まります。これらの攻撃はデータ流出を招き、大きな金銭的・信用の損害を与えます。このリスクを軽減するには、IIoTシステムを保護するための堅牢なセキュリティプロトコルの実装が必要です。暗号化、2要素認証、定期的なセキュリティ監査などが含まれます。
システム統合
既存のシステムとIIoTとの統合は、複雑な作業となる可能性があります。様々なソースからのデータを統合し、利用可能な形にする際の課題に企業は直面します。
この課題を克服するには、IIoTデータの複雑さを処理できる強力な統合プラットフォームへの投資が必要です。さらに、システム間の相互運用性を確保し、デバイスやプラットフォーム間でシームレスなデータ交換を可能にする必要があります。
データ管理
データ管理もIIoT実装における重要な課題です。IIoTシステムは大量のデータを生成するため、そのデータを効果的に保存、処理、分析する必要があります。
このためには、スケーラブルなデータ保存ソリューションと高度な分析ツールへの投資が必要です。また、データ品質と規制遵守を確保するデータガバナンスポリシーの実装も重要です。データ管理を支援するもう一つのイノベーションとして、IIoTネットワーク上のデバイスの命名とアドレッシングを一貫した方法で実現する統一ネームスペースがあります。
スキルギャップ
IIoT技術の急速な進化により、業界ではスキルのギャップが生じています。IIoTシステムを実装、管理できる専門家が不足しているのです。
この課題に対処するには、従業員の能力開発のための研修プログラムへの投資が必要です。さらに、必要な専門知識とリソースを持つIIoTサービスプロバイダーとの提携も考えられます。
EMQXとNeuronによるIIoT接続性の簡略化
EMQは、業界をリードするMQTTブローカーEMQXとの緊密な連携のもと、産業データオペレーションとデータ中心の自動化のための軽量コネクティビティサーバーNeuronを提供しています。Neuronは、IIoTにおいて、接続性の簡素化、データ統合の強化、リアルタイム通信と分析を可能にする重要なメリットを提供します。
IIoTの管理に従事している場合、EMQXとNeuronは以下を支援できます。
IT接続性: EMQXブローカーは、40を超えるクラウドサービスとエンタープライズシステムとのシームレスな統合のための多様なデータブリッジを提供します。このため、異なるアプリケーション間でのデータアクセスが容易になり、カスタムブリッジ開発のコストと複雑さが削減されます。EMQXはMySQL、PostgreSQL、MongoDBなどのデータベース、Redis、Oracle、SAP、Kafkaなどの技術との統合をサポートしています。この豊富なコネクタにより、IIoTエコシステム内での効率的なIT接続性とデータ交換が実現します。
OT接続性: Neuronはプロトコルゲートウェイとして機能し、IIoTデプロイメントに不可欠な産業用接続オプションの包括的なセットを提供します。Modbus、Ethernet/IP、Profinet I/O、OPC-UA、IEC104、BACnetなど、30を超える産業プロトコルに対応しているため、OTの世界にある様々なデバイスやシステムとのシームレスな通信が可能です。PLC、ビルオートメーション、CNC機械、ロボットなど、Neuronは強力なドライバセットを提供し、信頼できるOT接続性とデータ取得を実現します。
統一ネームスペース：EMQXとNeuronを連携させることで、産業IoTアプリケーションのための統一ネームスペースを作成できます。統一名前空間は、MQTTトピックの共通の命名規則で、場所やプロトコルに関係なく、デバイスやアプリケーション間の通信を可能にします。すべてのデバイスとアプリケーションが、共通の命名規則とデータモデルに基づく同じMQTTトピック階層を使用します。これにより、複雑なルーティングや変換機構なしに、デバイス間での発見と通信が実現します。
データレプリケーション: EMQXブローカーの高スループットと低レイテンシー機能を活用することで、OMHは複数拠点間の高速データレプリケーションを提供できます。異なる製造拠点間での高速データレプリケーションにより、拠点間で共有されるデータの一貫性が確保されます。データがレプリケートされると、それぞれの拠点で同じ情報セットにアクセスできるため、最新の同期データに基づいて意思決定と行動が行われます。これにより、拠点間での運用の統一性が促進され、相違が軽減され、標準化されたプロセスが全サイトで実現します。
相互運用性とスケーラビリティ: EMQXブローカーとNeuronゲートウェイを連携させることで、製造情報インフラの相互運用性とスケーラビリティが実現できます。よりフレキシブルで相互接続されたデータ交換アプローチが確立されます。集中型のデータリポジトリが、異なるレベルの情報システムから収集したすべてのデータを保存、管理するために構築されます。このリポジトリは、フィールドレベルのデバイス、SCADA、MES、ERPからのデータが統合される中央のハブとして機能します。
エッジとクラウドのストリーム処理: Neuronゲートウェイは、エッジコンピューティング機能を提供し、ネットワークエッジでのデータの事前処理とフィルタリングが可能です。これにより、レイテンシが短縮され、帯域幅が節約され、中央のMQTTブローカーへのデータ送信が最適化されます。EMQXブローカーでデータを受信すると、これをさらに処理、分析し、他のシステムと統合できます。これには、データベースへの保存、リアルタイム分析、クラウドプラットフォームへの転送によるさらなる処理などが含まれます。
MQTT Sparkplug: EMQXは一般的なMQTTブローカーで、Sparkplugプロトコルをサポートしています。一方Neuronは、産業デバイスからデータを収集し、アプリケーションのためのSparkplugメッセージを生成する産業IoTプラットフォームです。Neuronはデバイスからデータを収集し、変更を報告するためにそのデータに基づいてSparkplugメッセージをEMQXブローカーにパブリッシュできます。EMQXは、該当するSparkplugトピックを購読するアプリケーションにメッセージを転送します。
OPC UA over MQTT: 産業接続ゲートウェイとしてのNeuronは、ネイティブのOPC UA over MQTTサポートをアップデートに含めることができます。あらゆるデータフォーマットをOPC UAフォーマットに再編成し、高スループットと信頼性を備えた大規模OPC UA over MQTTデプロイメントを処理できるEMQXブローカーにMQTT経由で送信できます。
EMQXのMQTTブローカー機能とNeuronの産業用接続ゲートウェイ機能を組み合わせることで、IIoTの接続性が合理化され、産業デバイスとバックエンドシステム間のシームレスな通信が実現します。これらのコンポーネントの統合により、データ交換が簡素化され、データ処理が強化され、産業アプリケーションにおけるIIoTデプロイメントが、改善された効率、信頼性、リアルタイム意思決定のために最適化されます。