あなたの工場ではエッジ AI を導入する必要がありますか?

より多くの製造企業が人工知能 (AI) ツールを活用してデータにアクセスし、リアルタイムで対応することを検討しているため、エッジ AI 市場は今後も成長を続けると予想されます。エッジ AI テクノロジーを採用することで、企業はリアルタイムのデータ処理、効率性、精度などのパフォーマンスの向上、作業時間の短縮、エネルギー管理の改善、パフォーマンスの最適化を実現できます。

エッジAI市場は大幅な成長が見込まれる

Future Market Insights による最近の市場調査によると、エッジ AI 市場の価値は 2022 年の 59 億米ドルから 2032 年には 396.1 億米ドルに増加し、年間複合成長率 (CAGR) は 20.8% になると予想されています。

さらに、IT業界における5G技術の応用が拡大することで、既存の技術ネットワークが強化され、エッジAIの市場ポテンシャルが拡大すると期待されています。自律走行車、ドローン、IoTゲートウェイ、リモートデバイスなどのインテリジェントエッジデバイスの開発、およびさまざまな業界におけるスマート製造とデジタル変革の継続的な深化も、この市場の成長を牽引し続けるでしょう。

この調査では、エッジ AI 市場をハードウェア、ソフトウェア、サービスのセグメントに分類しています。ハードウェア コンポーネントが 45% という最も高いシェアを占め、これらのカテゴリの市場を支配しています。ビッグデータ ファイルのセキュリティと保存の必要性により、予測期間中にエッジ AI ハードウェア コンポーネントの需要が増加すると予想されます。さらに、内部メモリストレージ、プログラム実行、通信により、予測期間全体にわたってハードウェア コンポーネントの需要が増加するでしょう。

産業環境におけるエッジ AI

「エッジ」はアーキテクチャ内の単一のポイントとして議論されることが多いですが、実際のシステムでは、物理世界と企業の間には多くのエッジ デバイスの層が存在します。 「今、さまざまなレベルでこうしたイノベーションが見られるようになったのは、とてもうれしいことです」と、アドバンテックの欧州IIoT事業開発マネージャー、ジム・テン・ブローク氏は語る。

彼は、エンタープライズ クラウドの機能を透過的かつシームレスに企業内に導入し、通信のオーバーヘッドを削減し、応答時間を短縮し、回復力を向上させることができるエッジ サーバーの使用の増加傾向について説明しました。 「これは、コンテンツ配信サーバー アプリケーションだけでなく、地域、建物、さらには個々のプロセス レベルで動作する高度なアプリケーション エッジ サーバーへの移行にも見られます。」

今日、通信の最前線では、人々はネットワーク セキュリティについてより深く理解しています。プロトコル変換、通信メディア変換、データ集約、イベント検出などの従来のエッジ ゲートウェイ機能に関する問い合わせは依然として多く寄せられていますが、市場では現在、エッジ デバイスのセキュリティ機能、つまり不正な個人によるアクセスを防止したり、不正なコードやハッキングされたコードのインストールと実行を防止したりする方法にも同様に重点が置かれています。同時に、ユーザーは、これらのデバイスのリモート管理が、インストールベース全体にわたるセキュリティ パッチの展開に最速で対応し、トラック ロールを削減することで所有コストのメリットを実現するために重要であることを認識しています。

Broeke 氏は、最もエキサイティングな領域は、物理的な資産と運用に最も近い下位エッジ レイヤーであると考えています。ここで重要なトレンドとなっているのは、エッジデバイスに人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を組み込むことです。最近まで、AI の実装には、高価で高帯域幅のコンピューターと専門のデータ サイエンティストのチームに依存して、必要なデータ モデルを作成および改良していました。最近の技術の進歩により実装コストが下がり、機械学習の進歩と多くの一般的なアプリケーション向けの事前トレーニング済みモデルの利用可能性により、実装時間は数か月や数年ではなく、数日または数週間で測定されることが多くなりました。

エッジに組み込まれた AI と ML と接続されたカメラを使用して光学検査を自動化すると、より高速で正確な品質検査が可能になり、労働力の高齢化の問題に対処できます。生産ラインでは、AI は複数のマシンの効率を最適化し、さまざまな動作シナリオでの出力を分析できます。同様に、エッジ AI は接続されたカメラを使用して、移動機械の周囲の安全ゾーンを 24 時間 365 日インテリジェントに監視し、作業員を保護します。

システム アーキテクチャのあらゆるレベルでエッジ コンピューティングの採用が爆発的に増加しているため、多様なハードウェアおよびソフトウェア ソリューションが必要になります。 「AI や ML には大量の処理能力が必要だとまだ思われていますが、一部のアプリケーションでは、携帯電話ルーターほどの小型デバイスですでに実現しています」とブローク氏は語った。

エッジ コンピューティングの他の領域と同様に、万能のソリューションは存在せず、同じアプリケーション内でも、インストールのトポロジによって、複数の小さな分散エッジ デバイスをインストールする方がよいのか、それとも信号とデータをより大規模で集中化されたユニットに取り込む方がよいのかが決まる場合があります。

エネルギー管理と継続的なパフォーマンス改善

「エッジ ソリューションは、石油・ガス業界では坑口操作に関連するデータを収集し、水道業界では遠隔地のポンプ場からデータを収集するなど、すでに幅広い業界やアプリケーションに導入されています」と、Emerson EMEA のアプリケーション エンジニアリング ディレクターである Steve Ward 氏は述べています。「これらのソリューションは、遠隔地または分散された資産に関する実用的な情報を提供するのに役立ちます。この情報を使用して、パフォーマンスを最適化し、メンテナンスを減らし、予定外のダウンタイムを排除できます。」

エッジ テクノロジーは、太陽光発電所、風力タービン、マイクログリッドなどの分散型再生可能エネルギー発電の監視や制御など、用途の範囲が拡大しています。エッジ コントローラーは、高速産業用制御とインターネット接続を組み合わせることで、このインテリジェンスを提供できます。

さらに、エッジ テクノロジーは、エネルギー管理や他の産業機能の監視にも応用されています。たとえば、圧縮空気システムでは現在、空気圧やシリンダーの効率と摩耗を監視するためのエッジ ソリューションを採用しています。これにより、漏れを特定し、予測メンテナンス戦略をサポートし、エネルギー消費を削減して機械の可用性を高めることができます。提供される情報は、継続的な改善プロジェクトをサポートすることもできます。

ワード氏は、エッジ テクノロジーはさまざまな方法で開発され、実装されていると考えています。ネットワーク ゲートウェイのエッジにより、接続が難しい施設やデバイスをエンタープライズ ネットワークに接続して統合できるようになり、資産の使用状況やパフォーマンス データをリアルタイムで収集して、デジタル変革と継続的な改善の取り組みをサポートできます。このタイプの資産では、集中レポートを使用してユーザーに動作パラメータを通知できますが、異常なイベントが発生した場合は、エッジ デバイスからユーザーまたはユーザー グループに SMS メッセージまたは電子メールを直接送信して、すぐに対応することができます。

エッジ ソリューションはローカル分析も提供できるため、以前の制御戦略よりも多くのデータを活用できるローカルのリアルタイム制御が可能になります。これには、過去の操作に基づく最適化や外部データの使用が含まれます。これには、機械やプロセスの動作に何が影響し、それをどのように実装するかを理解できるデータ エンジニアなどの新しいビジネス ロールが必要になります。 「MLとAIは急速に進歩しており、パフォーマンスを最適化するために、近いうちにエッジにML/AIモデルが実装されるようになると予想されます」とウォード氏は語った。