AI、IoTセンサー、ハイブリッドクラウドによるインダストリー4.0の拡張

AI の成熟度が増すということは、あらゆる規模の組織が AI をより簡単に使用して、重大で複雑な問題を解決できるようになることを意味します。

過去 1 年間、人工知能はこの課題の解決に重要な役割を果たしてきました。小売業者は、注文の配送を最適化し、店舗を配送センターとして再考し、対面での買い物が停止した場合でも人々が商品を入手できるようにするために AI を活用しています。公益事業分野では、植生リスクなどの問題を管理したり、事前に悪天候に備えて送電網の稼働を維持するために AI がますます利用されるようになっています。 AI は根本的に優れたシステムの構築にも役立ちます。たとえば、AI は、飛行機、人工呼吸器、スペースシャトルなど、故障が許されないシナリオで使用される複雑なエンジニアリング機器のニーズを分析し、追跡します。

AI を他の実現技術と組み合わせると、インダストリー 4.0 と呼ばれる結果が現れ始めます。 AI は、モノのインターネットと組み合わせることで、センサー データを分析して、工場設備、HVAC システム、組立ラインなどの産業資産の故障を予測できます。資産作業指示のタイムラインを最適化し、故障リスクを分析し、管理者がさまざまな基準に基づいて修理の優先順位を決定できるようにします。目視検査は、製造上の欠陥を検出し、リアルタイムのビデオを分析して作業者の安全を確保するために使用されます。

カメラ、ビーコン、センサーにより、施設を 24 時間 365 日監視できます。 AI の助けを借りて、企業は信号とノイズを分離し、貴重な洞察を見逃さないようにし、製造および生産プロセスのますます複雑化する部分の自動化を開始できます。インダストリー 4.0 のこれらの構成要素は成熟しており、企業が基盤となる必要なデジタル インフラストラクチャに投資すればすぐに利用できるようになります。

ハイブリッドクラウドでインダストリー4.0を実現

人工知能とモノのインターネットは、大規模な産業オートメーションへの移行における 2 つの重要な要素であり、インダストリー 4.0 について話すときによく言及されるものです。ただし、上記のアプリケーションを大規模に実装すると、新たな課題が生じ、3 番目の構成要素であるハイブリッド クラウドが必要になります。

熱や占有状況を追跡する IoT センサーから、視覚データを収集して職場の安全性を監視するカメラまで、工場の現場で入力されるデータの量について考えてみましょう。複数の異なる施設（場合によっては異なるタイプ）を持つ大規模な組織から推測すると、処理されるデータの量は指数関数的に増加します。これらすべてのデータを整理する必要がある AI モデルは、さらに複雑になります。おそらく最も重要なのは、時間の問題になったことです。 1 か月後に従業員が特定の通路で混雑していることを知らせるモデルは、特に役に立ちません。予測的な洞察を活用するには、それらの洞察に基づいて即座に行動する能力が必要であり、それはそれらの洞察が収集されるエッジで計算できることを意味します。

これら 3 つのコンポーネント (膨大で多様な量のデータを収集して保存する機能、そのデータに対してモデルやその他のソフトウェアを実行する機能、そのデータを使用して必要な操作を実行する機能) には、エッジからデータ センター、クラウドにまで及ぶインフラストラクチャ フットプリントが必要です。

組織がより効率的になるには、インフラストラクチャ全体にわたるシームレスな管理プレーンが必要です。ハイブリッド クラウドは、すべてのインフラストラクチャの場所で実行できる共通のコンテナ ベースのプラットフォームを提供することで、これを実現します。ワークロードに基づいて自動的にスケーリングする機能と、任意のクラウド (パブリック、プライベート、エッジ) でプラットフォームを実行できる柔軟性を提供します。

インダストリー 4.0 環境では、ハイブリッド クラウドによって点と点を結び付けることができます。従業員が必要とするデータ、AI、ツール、ソフトウェアをいつでもどこでも利用できるようになります。人々の仕事が簡単になればなるほど、人々はより興味深く、複雑で、費用のかかる問題を解決するために、より多くの時間、注意、エネルギーを費やすことができるようになります。