イノベーションを引き起こすトップの産業用 IoT アプリケーション

特定の時点で資産がどこにあるかがわからない場合、高品質のアイテムを製造して販売することは困難です。または、在庫に必要な資材が常に不足している場合。または、予定されていた検査にもかかわらず、予期せず機器が故障した場合。さらに、サプライヤーは出荷の遅延についてわざわざ連絡しなかったり、冷却システムが故障して誰も気づかなかったために破損した商品を納品したりすることもありません。

製造プロセスを完全に制御し、サプライチェーンを監視したいと考えていますか?その場合、産業用モノのインターネット ソリューションがまさに必要なものかもしれません。

この記事を読み続けて、上記のような不運な状況によって業務が危険にさらされないようにする、トップの産業用 IoT アプリケーションを見つけてください。

インダストリアル IoT とは何ですか?また、どのように機能するのでしょうか?

産業用モノのインターネット (IIoT) は、産業プロセスを理解して改善することを目的として、センサーを利用して接続されたデバイスからデータを収集および処理することです。 IIoT は、アクチュエーターやプログラマブル コントローラーを使用してデバイスと通信し、デバイスを特定の方法で動作させることもできます。

IoT デバイスの数は世界中で着実に増加しています。 Statista は、 2021 年に 112 億 8,000 万台のデバイスを報告しました。そして、IoT の需要が高まるにつれて、この数は 2030 年までに 290 億を超えると予想されています。エリクソンは、工場が「スマート」であるとみなされるには、 平方メートルあたり 0.5 台の IoT デバイスを導入する必要があると述べています。

では、IoT デバイスはどのように連携するのでしょうか?そして、組織でそれらを使用するには何を知っておく必要がありますか?

IoT の構造

IoT アーキテクチャは、相互作用してさまざまなデバイスからのデータを集約、送信、分析するソフトウェア コンポーネントとハードウェア コンポーネントで構成されます。以下に、5 つの主要な IoT レイヤーについて簡単に説明します。詳細な説明については、 IoT アーキテクチャに関する詳細ガイドを参照してください。

1. デバイス層。センサーやアクチュエーターを搭載したさまざまなIoTデバイスをカバーします。センサーは対応するデバイスからデータを収集し、それを信号として処理装置に送信します。逆に、アクチュエーターは処理センターからコマンド、つまり信号を受け取り、それに基づいてデバイスを動作させます。
2. ネットワーク層。いくつかの例を挙げると、Bluetooth、4G/5G、Wi-Fi などの通信テクノロジーが含まれます。
3. エッジコンピューティング層。 IoTユニットとクラウドサーバーの間の仲介デバイスで構成されます。これらのデバイスは重要なデータをローカルで処理し、残りの情報をスケジュールされた間隔でクラウドに送信するため、インフラストラクチャのコストが削減されます。エッジ コンピューティング デバイスは従来の IoT アーキテクチャの一部ではありませんが、モノのインターネットの導入者の間で人気が高まっています。
4. デバイスとアプリケーションのサポート層。 IoT センサーから収集したデータを受信、処理、保存します。
5. アプリケーション層。 IoT データを処理するさまざまなアプリケーションをカバーします。これには、分析アルゴリズム、データ視覚化ツール、アクチュエーターにコマンドを発行するソフトウェアなどが含まれます。

「従来の」IoT は顧客中心であり、人々がスマート デバイスとどのようにやり取りするかを捉えていますが、産業用 IoT は企業全体のアプリケーションに焦点を当てており、大規模な展開を意味します。

さらなるメリットをもたらす IIoT プラットフォーム

IoT は新しい概念ではなく、多くの業界組織が IoT センサーを使用して、接続されたデバイスからデータを収集しています。ただし、IoT は産業用 IoT アプリケーションごとに分離されたサイロに展開されることが多く、そのためデータ共有が制限され、メリットが制限されます。

これを軽減するために、組織はモノのインターネット開発サービスの恩恵を受けて、企業全体にわたる IIoT プラットフォームを構築できます。このセットアップにより、孤立した IoT パイプラインが解消され、さまざまなユースケースにわたって IoT デバイスを管理するための集中ポイントが確立されます。また、より多くのデータを統合し、すべての操作を統一したビューで表示できるようになります。

産業用IoTアプリケーションのトップ10

品質を損なうことなく時間とコストを節約するのに役立つ、産業用モノのインターネットの主要な 10 の例を次に示します。

1. 予知保全
2. 品質管理
3. サプライチェーンマネジメント
4. 資産管理
5. 在庫監視
6. 設備や生産現場の遠隔制御
7. エネルギー管理
8. オートメーション
9. プロセスの最適化と高度な分析
10. 安全管理

予知保全

メーカーは年間 800 時間の機器のダウンタイムを経験しており、これは 1 週間で 15 時間に相当します。別の調査によると、計画外のデバイス障害により、企業は 1 時間あたり 260,000 ドルもの損害が発生する可能性があります。

幸いなことに、産業用 IoT を適用すると、機器の故障を防ぎ、関連する費用を削減できます。機器や車両に設置された IoT センサーは、振動、電圧、温度などの性能や状態に関するデータを収集できます。これらのセンサーは、不審な変更やわずかなパフォーマンスの低下を検出して報告するため、技術者は生産プロセスに影響を与える前に問題を介入して修正するのに十分な時間を与えられます。

大手自動車メーカーの 1 つである Volvo は、車両データを収集して分析のために送信する IoT センサーをトラックに装備しています。同社の包括的な IoT プラットフォームは、数百万のデータ レコードを瞬時に処理できます。この戦略により、ボルボは線路の修理時間を 25%、診断時間をなんと 70% 削減することができました。

品質管理

IoT を使用すると、メーカーは原材料から始まり、製品が生産ラインに沿って移動するまでのあらゆる段階で製品を監視できます。これには製造過程で排出される廃棄物の量も含まれます。 IoT センサーは、商品の購入後もデータを収集し続けることができます。彼らは顧客満足度に関する情報を送信し、顧客が製品に関して遭遇した問題を追跡することができます。

最近、研究チームは、製品が最終生産段階に達する前に、プリント基板 (PCB) 製造における欠陥を特定するために、畳み込みニューラル ネットワークと組み合わせて IoT センサーを導入しました。その結果、欠陥のある PCB を 97% の精度で見つけることができました。

上記の IIoT の例のように、IoT と AI を組み合わせることで多くのメリットが得られます。詳細については、当社のイノベーション アナリストによる人工知能 (AIoT) に関するブログ投稿をご覧ください。

サプライチェーンマネジメント

産業用 IoT システムを使用すると、管理者はサプライ チェーン全体のさまざまなイベントを追跡できます。輸送中の資材の位置に関するリアルタイム情報にアクセスし、予期せぬ遅延が発生した場合には、サプライヤーの正当な理由とともに通知を受け取ることができます。センサーは、輸送される商品の温度、湿度、その他の関連条件の監視にも役立ちます。

2021年5月、DHLは約2億本の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ワクチンを世界120カ国以上に輸送した。同社は IoT センサーを使用して輸送状況を監視し、温度が腐敗につながるしきい値を超えていないことを確認しました。

別の実際の IIoT アプリケーションでは、カリフォルニアに拠点を置く Golden State Foods が IBM の IoT トラッカーを使用して、肉の輸送中の保管状況を監視しています。

さらに、サプライ チェーンに IoT を導入すると、企業がより短く、混雑の少ないルートを特定できるため、物流の最適化に役立ちます。 AI で強化されたこのようなシステムは、交通渋滞を予測し、気象条件や輸送ルート上の事故を考慮して、必要な変更を加えることができます。包括的な物流最適化ソリューションについては、人工知能サービス ベンダーに相談することを検討してください。

AI と IIoT を組み合わせた興味深い例は、物流イノベーション企業からのものです。クライアントは、企業がリアルタイムで貨物を監視し、60 のパラメーターに基づいて配送料を計算し、ペーパーレスの書類に記入することなどを可能にする AI を活用した IoT システムの開発を ITRex に依頼しました。現在、この IIoT プラットフォームには、DHL や Maersk などの運輸部門の大手企業を含む 25,000 人を超えるユーザーがいます。

資産管理

大規模な施設には通常、従業員が把握できないほど多くの資産があります。たとえば、看護師は機器の検索に時間の約 10% を浪費していることが研究でわかっています。この問題は医療に限定されません。大きな工場や店舗などでも同様です。

産業用 IoT アプリケーションの 1 つは、資産の検索と監視を自動化できることです。企業は、完成品、原材料、工具、パッケージなどの資産に無線周波数識別 (RFID) タグを装備できます。これらのタグをRFIDリーダーでスキャンすると、対応するアイテムの情報が表示されます。もう 1 つのオプションは、Bluetooth 経由で信号を送信する機器センサーを使用することです。電力消費が問題であり、長距離接続が必要な場合は、低電力ワイドエリアネットワーク (LPWAN) テクノロジーに依存するナローバンド IoT (NB-IoT) を選択してください。

IIoT を活用した資産追跡は、アイテムの位置を特定するだけでなく、原材料を保護し、無駄を回避するのにも役立ちます。たとえば、従業員が大きな塗料バレルを使用して作業している場合、使用期限を確認するためにバレル保管ユニット内を歩き回る代わりに、入り口ポイントに最も近いバレルを手に取りたくなる誘惑にかられます。 IoT タグを使用すると、従業員は有効期限が近づいた樽の位置が通知され、まだ最も近い商品を手に取った場合には警告が表示されます。

独自の IoT 追跡システムを持っているベンダーは数多くあります。たとえば、ボッシュは、Bluetooth を利用して信号を送信する、クラウドベースのBluehound 資産追跡ソリューションを構築しました。このシステムは建設会社と協力して設計されており、製造現場で使用される一般的な企業全体のソフトウェアと統合できます。ボッシュは、タグは水や埃に耐えることができ、バッテリーは最長 2 年間持続すると主張している。このシステムは、資産関連の詳細な情報を取得します。たとえば、ツールがいつ落とされたかを理解できます。また、アイテムが紛失した場合、システムはそれが最後にどこで見つかったかを表示できます。

別の例では、ボルボはIoT を活用したトラッカーを使用して、1 日に約 72 台の車両を組み立てている大型トラック工場の車両を追跡しています。

在庫監視

もう 1 つの IoT 産業アプリケーションでは、在庫に IoT センサーを取り付けて在庫のステータスをリアルタイムに送信します。たとえば、保管庫内で材料や製造された製品が過熱した場合、スマート センサーは IoT 対応サーモスタットに保管庫内の温度を下げるよう要求します。

企業は、産業用 IoT と分析を組み合わせて、最適な方法で在庫を再配置できます。たとえば、最も頻繁に使用されるツールや原材料はアクセス ポイントの近くに移動されます。

IIoT は在庫レベルを監視し、在庫が所定のしきい値を下回った場合に自動的に発注できます。これにより、手動チェックが不要になります。電子棚を備えた店舗を所有する小売業者の場合は、電子ラベルを導入できます。 Bluetooth ビーコンを利用したこれらのタグを使用すると、顧客はタグを押すだけで注文を行うことができます。サプライヤーは注文アラートを受け取り、確認するか拒否することができます。電子ラベルには、顧客が繰り返し注文することを防ぐために「注文中」タグを表示することもできます。

衣料品会社の Levi Strauss は、在庫レベルを監視するために RFID タグを導入しています。これにより、企業は各モデルの在庫数と新製品の入荷時期を知ることができます。

設備や生産現場の遠隔制御

管理者にリモート機器の制御を提供することも、重要な産業用 IoT アプリケーションです。センサーは機械を監視し、人間のオペレーターが機器を作動させたり、シャットダウンしたり、設定を変更したりできるようにします。たとえば、ウォーターポンプの漏れが検出された場合、技術者は物理的にアクセスすることなくポンプを停止できます。この使用例は、手の届きにくい場所に設置されている機械に特に便利です。

遠隔地に関して言えば、IIoT は制御塔のビーコン ライトに導入できます。これらの照明には非常に特殊な要件があり、通信部門など、塔を所有する組織はこれらの規格に準拠する必要があります。 IoT センサーは、ライトが適切な高さに配置され、必要な色と明るさを備えていることを確認し、違反があった場合には直ちにオペレーターに通知します。

IIoT は、リモート サイトの監視にも役立ちます。たとえば、英国の石油・ガス会社シェルは、 IIoT スタートアップの Hiber と提携して、自社の油井に IoT センサーを設置しました。センサーは人間の介入を最小限に抑えるために井戸の圧力と温度に関する情報を収集することになっています。 Shell が導入した IoT 産業用アプリケーションはこれだけではありません。石油・ガス大手は、自社のパイプラインを保護するためにもこの技術を使用しました。同社は、油田にIoTセンサーを導入することで100万ドルを節約したと主張している。

エネルギー管理

企業は IoT センサーをインフラストラクチャに取り付けて環境を監視し、可能な場合はエネルギー消費を削減できます。たとえば、全員が建物から出るとセンサーで照明を消すことができます。また、暖房および換気システムに関するデータを収集および分析して、最適なパフォーマンスを見つけることもできます。

インダストリアル IoT のもう 1 つの用途は、1 つの機器が過剰に電力を消費し始めたことを検出することです。これは多くの場合、機械が損傷しており、詳細な検査が必要であることを示しています。

中国の企業 Chengdu Xihui Water Environmental Co., Ltd は、エネルギー消費を節約するために、シーメンスのサービス ソリューションとしての産業用 IoT である MindSphere を利用しました。同社は廃水処理ステーションを運営しており、運営コストのほぼ半分を光熱費が占めています。 Chengdu Xihui は、リアルタイム データを収集するために自社の機器に IoT センサーを導入しました。徹底した分析の結果、同社は機器のエネルギー消費率が最も高くなる時期を把握し、これをオフピークの電力料金と一致させることに成功し、経費を 10% 削減しました。

オートメーション

IIoT とロボット工学の助けを借りて、通常は人間の従業員が実行する退屈なタスクを自動化することができます。

この産業用 IoT アプリケーションの一例は Amazon から提供されています。この小売大手は、倉庫で数種類のロボットを使用して、退屈で危険な作業さえも自動化しています。たとえば、 Cardinal ロボットは、荷物を持ち上げ、AI とコンピューター ビジョンを利用してラベルを読み取り、適切な荷物を GoCart に配置して施設内で荷物を移動できます。カーディナルは、人間の従業員が怪我をする可能性がある重い荷物を簡単に持ち上げることができます。

Proteus は、人やロボットの周りを移動しながら、注文フルフィルメント センター内で GoCart を移動できるもう 1 つのロボットです。

IoT ベースの自動化は倉庫関連の活動に限定されません。ロボットが生産タスクを引き継ぐこともできます。たとえば、カーシートメーカーである Lear Corporation は、カーシートの組み立てにUR5 ロボットを利用しています。 UR5 は人間の従業員と協力して作業し、ネジ締め、持ち上げ、座席の配置などの作業を実行できます。

ロボットは、有毒ガスが放出される施設の塗装など、有害な環境でも人間の代わりとなる可能性があります。

プロセスの最適化と高度な分析

もう 1 つの産業用 IoT アプリケーションの例は、分析を利用してプロセスと製品を最適化する機会を特定することです。 IoT により、メーカーは生産プロセスのボトルネックを特定および予測し、問題に先制的に対処できるようになります。このテクノロジーは、パフォーマンス ベンチマークの更新にも役立ちます。製品部品の製造にかかる時間などの製造基準は設定されており、更新されることはほとんどありません。 Machine Metricsのようなツールを使用すると、管理者はパフォーマンス データを収集し、作業基準を最適化し、新製品の現実的な納期と価格を設定できます。

購入した製品から受信したデータに高度な分析を適用することで、企業は顧客が実際に製品をどのように利用しているかを理解し、それに応じて保証ポリシーを更新することができます。

パッケージに取り付けられた IoT センサーにより、企業は輸送中の製品を監視し、梱包を最適化して商品の損傷を最小限に抑えることができます。

安全管理

IoT は、環境、従業員の行動、安全プロトコルの遵守を監視することで、従業員の安全に貢献できます。高地で作業する従業員や重機を操作する従業員は、体温、発汗、作業技術を評価するセンサーを装着し、危険なシナリオの可能性を検知した場合に管理者に警告することができます。筋骨格系の障害が職場での傷害の 33% の原因であることを考えると、これらのセンサーは安全性を大幅に向上させることができます。

たとえば、Kinetic という職場用ウェアラブル企業は、スマートフォンと同じサイズのスマート デバイスを開発しました。作業中の危険性の高い姿勢や動作を検知し、軽い振動で従業員に即座に通知します。

IIoT のもう 1 つの例はウルグアイのもので、バイオ燃料工場ではすべての作業員にスマート ヘルメットが供給されています。これには、人々の動きを追跡し、誰かが転倒したり、有毒ガスが発生する地域で長時間過ごしたりしたかどうかを検出するセンサーが含まれています。

工場は環境センサーを導入することで安全性を高めることもできます。これらのデバイスは周囲の危険を監視できます。たとえば、火災を引き起こす可能性のある極端な温度を検出し、危険なガス漏れを発見して、作業者に警告することができます。

最後に

インダストリアル IoT には、多くの魅力的なアプリケーションがあります。機器の故障に伴う時間とコストを削減し、人間の従業員の健康リスクを引き起こす退屈な作業を引き受け、原材料の待機で立ち往生しないように在庫が常に補充されるようにすることができます。これらはその利点のほんの一部です。

ただし、このテクノロジーの導入には課題があります。業界における IoT アプリケーションの主な問題は、データ セキュリティの維持です。より多くの情報が集約、処理、保存されると、サイバー攻撃のリスクが高まります。もう 1 つの課題は、 IoT ソリューションに関連するコストです。 IIoT ベンダーを選択するときは、次の点に留意してください。当社は、デバイスへのセンサーの装備、IoT デバイスの管理を可能にするプラットフォームの構築、ビジネス ニーズに合わせたカスタム ビッグ データ分析ソリューションの開発を支援します。

IIoT インフラストラクチャをゼロから構築したい場合でも、既存の取り組みを改善したい場合でも、AI や高度な分析で IoT を補完したい場合でも、ぜひご連絡ください。当社はお客様と協力して、お客様固有のビジネス ニーズを満たすカスタマイズされたソリューションを作成します。