産業用 IoT を実装するための 3 つの重要なステップ

産業用 IoT を実装するための 3 つの重要なステップ

老朽化するインフラ、コスト圧力、変動する利益率、規制の監視などにより、より効率的で強力なメンテナンス技術の必要性が高まっています。幸いなことに、産業メンテナンスはデータ分析、予測メンテナンス、人工知能、接続されたインフラストラクチャを通じて改善できますが、どこから始めるかを決定することがプロセスの中で最も難しい部分になる可能性があります。新しいテクノロジーの導入に一度失敗すると、管理者はその後の取り組みに挫折する可能性があります。この記事では、産業施設がデジタル化の取り組みを成功させるために実行すべき重要なステップについて説明します。

[[317920]]

産業用IoTの重要性

世界経済フォーラムは、「石油・ガス業界におけるデジタル変革は、業界、その顧客、そして社会全体に約 1.6 兆ドルの経済的影響を及ぼす可能性がある」と推定しています。これらの変化を考慮すると、業界におけるデジタル支出は、今後 5 年から 10 年で年間 300 億ドル以上に増加すると予想されます。こうしたデジタル化の取り組みは、私たちの生活や仕事の仕方を変える技術革命である、より大きな第四次産業革命の一部です。

第 4 次産業革命の重要な要素は、自動車や家電製品などの日常的な製品に組み込まれた接続デバイスのネットワークであるモノのインターネット (IoT) です。モノのインターネットは今後 5 年間で 4 兆~ 11 兆ドルの経済価値を生み出すと予想されており、その大部分は産業用モノのインターネット (IIoT) アプリケーションから生み出されるでしょう。

データが豊富で時間に敏感な業界は、産業用 IoT の可能性から大きな恩恵を受けることができます。石油・ガス会社は上流および下流の資産にわたって膨大なデータプールを保有していますが、このデータはサイロ化された紙ベースのプロセスによって隠されており、リアルタイムのデータがほとんど提供されず、個々の作業者レベルでの説明責任もほとんどありません。データの透明性の欠如は、事故、手直し、計画外のダウンタイムにつながり、工場に毎年数百億ドルの損失をもたらします。産業用 IoT は、新しいデータ ソースを活用してメンテナンス プロセスを改善し、大幅なコスト削減を実現するのに役立ちます。

産業界がデジタル化に遅れをとる理由

デジタル技術は新しいものではありません。企業は、生産能力をより深く理解し、健康と安全を改善し、業務効率を高めるために、1980 年代にこれらのテクノロジーを使い始めました。しかし近年、産業界はデジタル化の面で他の分野に比べて大きく遅れをとっています。

産業用 IoT やその他のデジタル テクノロジーの導入は、時代遅れの規制枠組み、データ形式の標準の欠如、エコシステム全体での情報共有の不可能、業界リーダーの全般的な保守的またはコスト重視の姿勢によって妨げられることがよくあります。これらの時代遅れの運用モデルが原因で、データが内部管理システムに接続されていないままになっていることがよくあります。数十年にわたる専門知識を持つ上級リーダーが退職するにつれて、スキルと経験のギャップを埋めるためにデジタル化がさらに重要になります。

産業用IoTソリューションの実装方法

産業用 IoT は、物理世界と仮想世界の間のインターフェースであると考えられています。作業員は現場にいるとき、スマートフォン、タブレット、拡張現実メガネなどのデバイスを使用して、目の前に隠れているデータを表示できます。

それでも、これらのシステムが最小限のトレーニングで誰でも使用できるように設計されていない限り、IIoT ツールの採用は低いままになります。工場でデータ サイエンティストを働かせなければならない場合、システムの設計が明らかに不十分です。

産業用 IoT の導入は、データ構造、接続性、ヒューマンマシンインターフェースエコシステムという 3 つの重要なステップを通じて容易になります。

データ構造

データ構造から始めます。すべてのシステムを識別するには、一貫した命名規則を使用する必要があります。このデータは、ファイルキャビネットに保管するのではなく、簡単にデジタル化できる形式にする必要があります。

接続性

工場全体にわたって一貫性と信頼性の高いネットワーク接続が不可欠です。これは、Wi-Fi ネットワーク、デバイスが常に利用可能なモバイル ネットワーク、またはオフライン モードで動作してデバイスに保存されているデータを定期的に収集および同期するネットワークにすることができます。

ヒューマンマシンインターフェースエコシステム

リモート監視が可能になったら、3 番目で最後のステップは、データを管理し、貴重な洞察を提供するエコシステムを開発することです。企業には、現場からのデータを統合、表示、分析するためのユニバーサルダッシュボードと、スマートフォンやタブレットなどの使いやすいヒューマンマシンインターフェースのエコシステムが必要になります。

データがデジタル化され、簡単にアクセスできるようになると、施設の所有者だけでなく、組織内のすべての人にそのメリットがすぐに明らかになります。 (IoT ホーム ネットワークより) 運用効率の向上、所有者と請負業者間のコミュニケーションの改善、環境および安全上のリスクの軽減など、接続されたデバイスの統合によってもたらされるデータの透明性は、ほぼすべての人に役立ちます。

将来を見据えると、産業施設はデータとテクノロジーを有意義な方法で活用することで得られる機会を逃すわけにはいきません。デジタル化への道は避けられませんが、そのペースを加速することで効率と安全性が大幅に向上します。

<<:  2023年までに、プライバシーコンプライアンス技術の40%以上がAIに依存するようになる

>>:  AI がモノのインターネットをよりスマートにする 5 つの方法

ブログ    
ブログ    

推薦する

ドローンの耐久性の低さの問題を軽減するために、一般の人がこれを行うことができます

[[396949]]近年、新世代の通信およびナビゲーション技術の継続的な進歩を背景に、我が国のドロー...

アルゴリズムがバグをキャッチ:ディープラーニングとコンピュータービジョンが昆虫学を変える

[[390223]]導入コンピュータ アルゴリズムは、ソフトウェア プログラムのバグを検出するのに役...

機械学習で保険ビジネスの問題を簡素化する3つのシナリオ

実際の請求ケースでは、保険会社は個人、シナリオ、さらには他の影響要因を含む大量のデータを使用する必要...

会話型AIプラットフォームを選択する際の4つの視点

多くの企業は、顧客エンゲージメントと収益を向上させるための会話型 AI の重要性を急速に認識し始めて...

人工知能、AI、ロボットは雇用に影響を与えるでしょうか?劉強東さんの答えに人々は拍手喝采しました!

[[220982]]人工知能とロボットはどちらも破壊的であり、人類社会の発展の新たな時代を導くでし...

人工知能は人間の知能ではない。まずは人工的なもの、そして知的なもの

人工知能に関しては、インターネット企業はすべてが「魔法のようだ」とよく言います。しかし、そうではあり...

...

韓国初のAI女性キャスターが誕生。本物と間違えられ議論を巻き起こす。AIサベイニングはすでに存在していた

最近、韓国のテレビ局が韓国初の人工知能キャスターを導入した。この新しく作られたAI女性キャスターは、...

学ぶ価値のある Github 上の 7 つの AI プロジェクト

「Python を学ぶ大きな楽しみの 1 つは、人工知能を学ぶことです。Lao K が GitHub...

...

AIと機械学習プロジェクトのセキュリティを確保する方法

人工知能と機械学習はメリットをもたらす一方で、新たな脆弱性ももたらします。この記事では、いくつかの企...

人工知能と機械学習技術がビジネス開発を推進

IT リーダーはすでに人工知能と機械学習テクノロジーの恩恵を受けています。最近の調査によると、経済が...

クラウドとジェネレーティブ AI の今後の動向

絶えず変化するビジネス環境において、データは驚くべき速度で増加しています。データの急増により、あらゆ...

...