産業オートメーションは、その領域を拡大することで主流になりつつあります。自動化は、作業を加速させ、生産性を向上させます。自動化は、製造プロセスにおける人の関与を奪い、人的資源を適切な方向に割り当てる機会を生み出します。
つい最近まで、産業オートメーションが人間に取って代わるという可能性に懐疑的な人が多かった。しかし、時が経つにつれ、研究結果がそれを支持している。現在の技術ソリューションは人間の介入を完全に代替するものではないものの、作業負荷の多くを代替する。作業の負担を軽減し、時間を節約し、生産性を向上させる。
産業オートメーション技術は、様々なビジネス業界でその効率性を幾度となく実証してきました。「当社の継続的な成長はオートメーション技術のおかげです。オートメーション技術がなければ、今日の製造レベルを達成することは難しかったでしょう」と、ロサンゼルスおよび全米で著名な商業用看板メーカーであるFront SignsのCEO、ゲヴォルグ・ハンバルズミアン氏は説明します。
世界的な潮流は、家からスマートホームへ、都市からスマートシティへ、工場からスマートファクトリーへと、身の回りのほぼすべてのもののデジタル化を目指しています。現在進行中の「インダストリー4.0」と呼ばれる産業革命は、2022年以降の未来を切り開く高度な製造技術をもたらしました。
1. 産業用IoT（IIoT）
インダストリアルIoTとは、製造プロセスのサイバーフィジカル変革を指します。これは、様々な種類のセンサーを介して物理デバイスをネットワークに接続することで実現されます。これにより、産業用デバイスからリアルタイムのデータを抽出し、ネットワークシステムに送信して、さらなる処理と分析を行うことができます。
産業用IoTの導入は、製造業におけるデジタル変革につながります。製造業者はデータに基づく洞察を引き出し、運用生産性を向上させることができます。このシステムは、機械の潜在的な故障を事前に通知するため、パフォーマンスの問題への対応が容易になります。その結果、時間、労力、設備といった企業のリソースを節約できます。
2. 状態監視と予知保全
産業用IoTは、スマートセンサーを活用してプロセスを監視し、危険な状態になる前に運用上の欠陥を発見するのに役立ちます。これにより、専門家は修理プログラムをスケジュールし、ダウンタイムを回避できます。センサーはメンテナンスの必要性も検知できます。
未来のデバイスは、メンテナンスまでも自ら行うようになるでしょう。例えば、セルフクリーニング機能付きのコーヒーメーカー、オーブン、トイレなど、既にその実例が見られます。こうしたガジェットの中には、センサーが内蔵されており、事前に設定された清掃スケジュールに従って作動するものもあります。自動メンテナンスのトレンドは、今年以降もさらに発展していくと予想されます。
3. 人工知能（AI）と機械学習（ML）
人工知能（AI）や機械学習（ML）といったハイテクイノベーションは、事実上あらゆる分野で進歩を遂げています。人工知能は驚異的なスピードで発展しており、人間の知能を模倣するアルゴリズムを用いています。これらのアルゴリズムは、ビッグデータを意思決定の原動力として活用します。第四次産業革命を推進するエンジニアは、AIを活用して産業IoTプロセスをさらに発展させています。例えば、スマートファクトリーの産業機械は、近い将来、自ら予知保全を実行できるようになるでしょう。
AIのサブフィールドである機械学習は、より高度なレベルへと進化を遂げています。データサイエンスの潜在能力はますます高まり、組み込まれたビッグデータによって機械の自律的な意思決定がさらに向上しています。機械学習は事実上あらゆる業界でその道を切り開いており、製造業も例外ではありません。2019年、国際ロボット連盟（IFRO）は年次報告書を発表し、その年の世界中の工場で270万台の産業用ロボットが稼働していたことを明らかにしました。
4. 持続可能な製造業のためのIIoT
産業用IoTは、省エネ、排出量削減、水消費量の削減といった環境面のメリットももたらします。例えば、サステナビリティ管理者は、産業用IoTデバイスに接続された機械を使用することで、水使用量を監視できます。これにより、水を無駄に消費している機械やプロセスを特定し、水使用量を削減するための対策を講じることができます。
もう一つの例は、スマート農業システムが食料生産にどのように貢献しているかです。これらのセンサーを活用した技術は、作物の生育に影響を与える外的要因に関するリアルタイムのデータを提供します。これにより、農家は播種、施肥、その他の農作業にデータを活用できます。さらに、ビッグデータを活用したAIは、作物の生育に不利な状況を予測し、そのような事態への備えを支援します。
5. IIoTアーキテクチャのテスト自動化
産業用IoTアーキテクチャのテスト自動化は、大規模な製造プロセスに不可欠です。センサー、センサー通信、ネットワーク、マイク、カメラなど、接続されたデバイスのバグを発見するのに役立ちます。業界に精通したQAエンジニアを見つけることで、製造プロセスとデジタル化プロセスが促進されます。
QAエンジニアは、バグテストに加え、サイバーセキュリティテストも実施します。産業用IoTデバイス間の接続性が高い場合、セキュリティを維持するのは困難です。ある事例では、産業用IoTシステムが深刻なセキュリティ侵害を受けました。正体不明の攻撃者がプロセスコントローラーのコードを改ざんし、料理のレシピに含まれる塩の量を3倍に増やしたのです。産業用IoTを導入したら、同様の問題を防ぐために、テクノロジー企業のように徹底した手順で運用することが賢明です。セキュリティリスクを緩和できるQAエンジニアを雇用することも、その方法の一つです。
結論
ハイテクな産業用IoTソリューションは、サイバーセキュリティやデータ保護の課題を引き起こす可能性があることは事実です。しかしながら、産業プロセスのデジタル化は、製造品質の向上や全体的な運用効率の向上といったメリットをメーカーに提供します。プロセスを効果的に管理・保護するために、業界の専門家は産業用IoTを導入する際に、堅牢な技術システムを構築する必要があります。そうすることで、課題を克服し、2022年以降に利用可能なハイテクイノベーションを最大限に活用できるようになります。
