ソフトウェア定義型、AI駆動のスマート製造ソリューションで産業製造を変革します。統合MQTTメッセージングプラットフォームと産業用IoT接続性を活用しています。
製造業では、工場が多様なデータ形式とプロトコルを持つベンダーから調達された様々なシステムとデバイスを使用することがよくあります。
アプリケーションが独立して構築され、アプリケーション間のデータ共有とコミュニケーションが非効率的になり、データサイロが生まれます。
産業IoT、ビッグデータ、人工知能などの技術が不足しているため、工場の現場でAI/MLモデルをリアルタイムで展開することが困難です。
Modbus、OPC-UA、Ethernet/IP、IEC104、BACnet、Siemens、三菱など、80以上の産業用プロトコルで異種の産業用デバイスを接続します。
オープンソースソフトウェアを基に構築され、標準的なX86およびARMサーバー上で動作し、異なるベンダーのハードウェアPLCやゲートウェイのメンテナンスの手間を省きます。
製造データをリアルタイムでクラウドに転送してAI/MLトレーニングを行います。トレーニングされたMLモデルをクラウドから工場の現場に展開・適用します。
統合名前空間(UNS)アーキテクチャを使用して、産業機器、MES、WMS、ERPシステム間のリアルタイムデータフローを設計・実装します。
エッジで生のストリーミングデータを処理・分析します。レイテンシーを削減し、帯域幅を節約し、クラウドプラットフォームの計算タスクを軽減します。
製造データをエッジからクラウドストレージ、機械学習、分析システムに転送することで、クラウドプラットフォームとシームレスに統合します。
工場データへの統一アクセスを実現します。これには、すべての産業機器データのリアルタイム収集、多源データアクセス、企業システム統合が含まれます。
生産プロセスの様々な段階をより深く理解し、潜在的なボトルネックを特定します。ワークフローを最適化し、全体的な運用効率を向上させます。
効果的な予知保全と最適化されたリソース利用により、計画外のダウンタイムと無駄を減らし、生産および運用コストを低減します。
リアルタイムのデータ収集と分析を通じて、生産プロセスにおける異常や品質問題を早期に検出します。製品品質を向上させ、不良率を低減します。
IoT、AI/ML、ビッグデータなどの技術を統合することで、予測分析とメンテナンス、自動化された意思決定、適応制御、異常検出を可能にします。
市場需要の変化に迅速に対応するため生産計画を調整します。在庫の滞留を減らし、生産サイクルを短縮し、新製品開発と市場投入までの時間を短縮します。