製造業における産業接続の主な使用例

近年、スマートファクトリーやインダストリー4.0などの可能性や可能性について議論する人が増えていますが、これらの野心的なビジョンは産業接続を活用することで実現できるようになりました。 . そして戦略の多くの利点。

製造における産業接続により、さまざまなアプリケーションで効率を向上させ、生産品質を向上させ、リアルタイムの監視と制御を可能にし、インテリジェントな意思決定プロセスを促進することができます。

近年、スマート製造工場やインダストリー 4.0 などのテクノロジーが広く議論されていますが、これらの野心的なビジョンや戦略のメリットの多くは、産業の接続性を活用して製造業界によくあるサイロを打破することで実現できるようになりました。 。

実際には、産業用接続を通じて標準化されたデータ アクセスを提供するためのいくつかの一般的な使用例が、世界の製造業に大きな影響を与えています。考えられる主な使用例には次のようなものがあります。

リアルタイム データの監視と分析 産業用接続は、多くの場合、製造業者が機器や生産プロセスをリアルタイムで監視するために使用され、効率を向上させ、コストを削減するための調整を即座に行うことができます。無駄を省き、ダウンタイムを防ぎます。

予知保全システムは、施設全体のコネクテッド ソリューションによって収集されたセンサーと機械のデータを分析することで、機器が故障する可能性やメンテナンスが必要になる時期を予測し、予期せぬ故障を防ぎ、機械の寿命を延ばすことができます。

資産の追跡と管理: 産業用接続により、製造プロセス全体で物理資産を追跡できるため、在庫管理が改善され、損失が削減され、サプライ チェーンが最適化されます。

品質管理: 自動化されたシステムとセンサーは、製品の品質を継続的に監視し、欠陥や標準偏差をリアルタイムで特定し、より高品質の出力を保証します。

リソース管理: パフォーマンスを通じて製造業務全体にわたるリソース使用量の監視と管理が可能になり、非効率性やリソースを節約する機会を特定するのに役立ちます。

サプライチェーンの統合: サプライヤー、メーカー、流通業者間のシームレスなデータ交換により、サプライチェーンの可視性が向上し、ジャストインタイムの在庫管理が可能になり、納期が短縮されます。

オペレータの安全: ウェアラブル センサーと安全監視システムは、危険な状況を検出し、健康指標を監視し、安全プロトコルの遵守を強制することにより、作業者の安全を保つことができます。

カスタマイズと柔軟性: 高度な接続性とデータ分析により、メーカーは消費者の需要の変化により簡単に適応できるようになり、より柔軟な生産ラインとカスタマイズ オプションが可能になります。

コンプライアンスとレポート作成: 産業用接続を介して自動的にデータを収集し、そのデータを分析することで、規制要件への準拠が簡素化され、より正確でタイムリーなレポート作成が促進されます。

運用を次のレベルに引き上げる

これらのユースケースは、産業用接続がユビキタスになったときに実現できる簡単な成果を表しています。このテクノロジーにより、より高度で将来性のあるアプリケーションが (運用ではなく) より戦略的な目標を達成することも可能になります。

たとえば、産業用接続はスマート ファクトリーとインダストリー 4.0 の基礎です。しかし、接続性、ビッグデータ、人工知能、自動化を活用することで、効率的で自己最適化された運用環境を構築できます。

関心が高まっているもう 1 つの分野は、協働ロボット環境です。製造ネットワークに接続されたロボットは、人間と並行して作業し、新しいタスクを学習して適応し、効率と生産性を向上させることができます。

パンデミック中に学んだ教訓を考慮すると、多くの組織は業務の一部をリモートで完了できることに気づき始めています。この目的を達成するために、産業用接続は管理者や技術者が遠隔地から生産プロセスを監視および制御するのに役立ち、柔軟性と問題に迅速に対応する能力を提供します。

これらのユースケースを実現する主要テクノロジー

製造における産業接続の実現には、製造プロセス全体でデータを収集、送信、分析、処理するために連携して機能する複数のテクノロジーを統合することが含まれます。

メーカーが産業用接続を効果的に活用するために必要な主要テクノロジーには、次のようなものがあります。

産業用モノのインターネット (IIoT) デバイスとセンサー: これらの要素は、機械、機器、および機器からデータを収集して共有できます。環境データ。センサーは、温度、圧力、湿度、振動などのさまざまなパラメーターを監視できます。

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、集中化されたデータセンターのみに依存するのではなく、データ生成ソース (つまり、生産ラインのマシンまたはシステム) の近くでデータを処理します。これにより、遅延が短縮され、帯域幅が節約され、リアルタイム データ処理機能が強化されます。

クラウド コンピューティング: クラウド プラットフォームは、データの保存、処理、分析のためのスケーラブルなリソースを提供し、製造データと洞察へのグローバル アクセスを提供します。また、異なる場所や部門間のコラボレーションも可能になります。

分析と人工知能: 分析ツールと人工知能 (機械学習アルゴリズムを含む) は、IIoT デバイスによって生成された大量のデータを分析するために使用されます。これらのテクノロジーは、パターンを特定し、結果 (機器の故障など) を予測し、プロセスを最適化します。

サイバー セキュリティ ソリューション: 接続性が高まるにつれて、サイバー脅威のリスクも高まります。サイバーセキュリティ ソリューションは、機密データを保護し、製造システムの完全性と信頼性を確保するために不可欠です。

ワイヤレス通信ネットワーク: Wi-Fi、5G、低電力広域ネットワーク (LPWAN) などのワイヤレス通信テクノロジーは、製造環境のデバイスやシステム間でデータを送信するためのバックボーンを提供します。

デジタル ツイン: デジタル ツイン テクノロジを使用すると、メーカーは製品とプロセスを現実の世界に実装する前に、そのパフォーマンスをシミュレーション、予測、最適化できます。

SCADA および MES システム: 監視制御およびデータ収集 (SCADA) システムと製造実行システム (MES) は、産業プロセスを監視および制御し、製造作業が効率的に実行されるようにするために重要です。産業用接続は、これらのサイロ化されたシステムからのデータを幅広いアプリケーションに統合するのに役立ちます。

これらのテクノロジーを導入するには、慎重な計画、投資、デジタル変革への戦略的アプローチが必要です。これには、技術のアップグレードだけでなく、組織文化、プロセス、従業員のスキル開発の変化も含まれます。

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