IIoTとクラウドソリューションで製造業を変革する

製造業は新しい技術のおかげで急速に変わってるね。その変化の主な要因の一つが産業用IoT（IIoT）。この技術で工場内の機械やデバイス同士がコミュニケーションを取り、データを共有できるようになるんだ。IIoTを取り入れることで、製造業者はよりスマートで効率的、かつ柔軟性のある生産プロセスを作り出せる。

#クラウドとエッジサービスの利用

製造業者はクラウドとエッジサービスにますます依存してる。このツールは環境の変化に柔軟に対応できる工場を助けてくれるんだ。自動化は複雑なシステムを管理するために重要だけど、人間のオペレーターもデザインや意思決定プロセスに含めるのが大事だよ。

デジタルツインはこのシステムの重要な部分で、物理的な資産の仮想コピーを作り出して、オペレーターはリアルタイムで運用を監視・検査できるようになる。これが製造プロセスに安全性と信頼性を加えるのさ。IIoTとメタバースをつなげることで、企業はさらに能力を高めて、効率やチームワークを改善できる。

#スマート製造のためのレイヤードアーキテクチャ

この記事では、メタバース用に特別にデザインされたレイヤードアーキテクチャを紹介するよ。目的は、機械や製造プロセスからのデータをリアルタイムで収集して表示することだ。

#ミドルウェア技術

アーキテクチャのベースには、運用を監視するための異なるQoSニーズを管理するミドルウェア技術がある。このミドルウェアは工場のデータを集めて、仮想レイヤーに送信して処理される。

その仮想レイヤーでは、データが様々な現象を異なる期間で表現するように整理される。メタバースのアプリケーションは、このデータにアクセスするための特殊なエンジンを通じて利用でき、ユーザーのためにデータを活かすんだ。

#インダストリー4.0と人間中心のアプローチ

今、私たちはインダストリー4.0という段階にいる。この段階は、先進的な通信技術とクラウドやエッジコンピューティングのような新しい計算手法、製造におけるIoTアプリケーションの融合によって特徴づけられている。その結果、機械とデバイスはクラウドやローカルエッジプラットフォームにホストされるアプリケーションと効率的にコミュニケーションできるようになった。

ビッグデータや人工知能（AI）は製造業でより広く使われている。これらの技術は様々なプロセスを効率化し、全体の生産サイクルでの管理と制御を向上させることができる。ただ、一番の課題は、製造プロセスを管理する技術部門と一般的な管理業務に焦点を当てた部門の古い分離なんだ。

従来の製造では、オペレーション技術（OT）と情報技術（IT）の間に明確な分断があった。どちらも現代の製造には必要だけど、スマート製造のフルメリットは、この二つが完全に交わったときにのみ得られるんだ。

#デジタルツインの役割

スマート製造の重要な部分がデジタルツインの概念。物理的資産の仮想表現がリアルタイムでの監視と最適化を可能にする。データストリームがこれらのデジタルレプリカを物理的な対応物に接続して、デジタルモデルを常に更新する。これにより、より良い計画と運用が可能になる。

工場フロアとメタバースを統合することで、これらの能力はさらに広がるよ。デジタルレプリカは、拡張現実（AR）やバーチャルリアリティを通じて、テストや監視などの様々なアプリケーションに利用できる。

#リアルタイムデータとアプリケーション

この記事で話しているレイヤードアーキテクチャは、人間をループに取り込んだ製造環境を強調している。データは異なるレイヤーに保存されていて、各レイヤーは独自の目的を持ってる。使用するアプリケーションによって、データに基づいた資産の仮想表現が作られる。

アーキテクチャは複数のレイヤーから成っている。最下層は運用を監視するための多様なQoS要件を管理するミドルウェア技術に焦点を当てている。その上には、監視されたプロセスの表現を作成する仮想レイヤーがある。そして最後に、アプリケーションレイヤーには、仮想レイヤーから得たデータを活用する没入型やコラボレーティブなアプリケーションが含まれている。

#自動化のピラミッド

自動化のピラミッドは、複雑な製造システムの課題を管理するためのモデルだ。このモデルは通常、4つのレベルとして示されていて、それぞれ自動化の異なる段階を表している。

#レベル1: センサーとアクチュエーション

レベル1にはセンサーとアクチュエーションのユニットがある。これらのコンポーネントは、リアルタイムで物理的な製造プロセスを制御して、品質の要求を満たすことを目指してる。

#レベル2: 監視と監督

レベル2は監視と監督に焦点を当てていて、通常はプログラム可能なロジックコントローラー（PLC）などのシステムを使う。これらのシステムは、数秒から数時間の間に発生するオペレーションを管理して、アクチュエーターを制御し、プロセスが変化する条件に適応するようにしている。

#レベル3: 管理と制御

レベル3は製造の運用を管理し制御することを含む。この中には、作業スケジューリング、プロセスの最適化、データの配布などがあり、通常は製造実行システム（MES）が扱っている。このシステムは、機械の故障などの予期しないイベントに反応し、下位と上位の制御レベルをつなぐ。

#レベル4: 企業計画

最上位のレベル4は、企業資源計画（ERP）ツールから成る。このシステムはリソースと在庫を管理し、長期的な生産戦略を導く。

#非階層的な生産へのシフト

最近、サイバーフィジカルシステム（CPS）に向けたシフトが見られていて、物理的要素と仮想要素を厳格な階層構造なしで融合させている。この発展は、製造プロセス内でのより良い統合とコミュニケーションの必要性によって推進されてる。

5Gやタイムセンシティブネットワーキング（TSN）などの新技術のおかげで、すべてのレベルでデータを共有したりプロセスを管理したりしやすくなった。このシフトで、データがよりシームレスに共有され、柔軟性と効率が増すんだ。

#人中心のデザインの重要性

技術が進化し続ける一方で、人間の要素は依然として重要だ。よくデザインされたシステムには、人間のオペレーターがループに組み込まれて、安全で効率的な意思決定ができるようにする必要がある。データインテリジェンスは多くの利点をもたらすけど、正しく管理されないとリスクも生じる。

AI駆動のソリューションと人間中心のデザインを組み合わせたバランスの取れたアプローチが、安全で持続可能な製造環境を作るためには不可欠。メタバースはオペレーターの能力を向上させたり、生産プロセスを管理・コラボレーションする新しい方法を提供したりすることで、重要な役割を果たすことができる。

#データ通信の標準

異なる製造技術間の相互運用性を促進するために、OPC統一アーキテクチャ（OPC UA）標準が広く使われている。この標準は、異なるブランドのデバイスがコミュニケーションしやすくする統一されたフレームワークを提供している。

もともとOPC UAはクライアント/サーバーモデルに従っていて、サーバーはオブジェクト指向の方法で構造化されたデータへのアクセスを提供していた。でも、このモデルはリアルタイムアプリケーションには限界があったんだ。だから、新しいパブリッシュ/サブスクライブ（Pub/Sub）モデルが導入されて、アプリケーションがデータをより効率的に共有できるようになった。

#ミドルウェアソリューション

Apache Kafkaは、製造環境での大量データ転送を処理する重要な役割を果たしているオープンソースのツールだ。これは多対多のコミュニケーションのためにPub/Subモデルを使っていて、様々なシステムが相互作用しやすくなっている。

このアーキテクチャでは、Kafkaは運用技術（OT）と情報技術（IT）レイヤーの橋渡しをする役割を果たしている。このセットアップは、高データ負荷を扱うときに効率的なデータ転送を可能にする。

#詳細なアーキテクチャの概要

ここで話しているアーキテクチャは、製造の物理的および仮想的な側面を統合するために設計された複数のレイヤーから成っている。各レイヤーの簡単な概要を紹介するね。

#オペレーショナルテクノロジーレイヤー

オペレーショナルテクノロジーレイヤーには、機械、センサー、コントローラーなど製造セットアップのすべての物理コンポーネントが含まれ、人間のオペレーターも含まれている。このレイヤーは、物理的と仮想的な世界の相互作用を促進するための異なるインターフェースも統合している。

#仮想レイヤー

仮想レイヤーは、デジタルツインやデータリポジトリなどのコンポーネントを通じて、物理的資産の仮想表現を作成する責任がある。このレイヤーは、製造プロセスに対する洞察を提供する重要な役割を果たす。

#アプリケーションレイヤー

アプリケーションレイヤーでは、様々なアプリケーションが下位レイヤーのデータと機能へのアクセスを提供する。このレイヤーはユーザーフレンドリーに設計されていて、オペレーターがメタバースエンジンと簡単に相互作用したり、必要に応じてアプリケーションを切り替えたりできるようになっている。

#アーキテクチャのユースケース

このアーキテクチャはスマート製造の様々なアプリケーションをサポートしている。特に注目すべき例として、ネットワーク監視ソリューションと拡張現実（AR）メンテナンスアプリケーションがある。

#ネットワーク監視アプリケーション

ネットワーク監視アプリケーションは、製造プロセスを支えるネットワークに関するリアルタイムデータを視覚化する。データの流れをグラフィカルに表現して、オペレーターが異なるデバイス間の関係を理解するのを助ける。

#拡張現実メンテナンスアプリケーション

ARメンテナンスアプリケーションは、オペレーターがタスクを行う能力を高めるために、高解像度のビデオを産業用カメラからストリーミングする。オペレーターはARヘッドセットを装着して、作業中の機械に関するリアルタイム情報を取得し、状況認識を向上させ、エラーを減らす。

#システムの予備評価

アーキテクチャのテストでは、様々な機能のための複数のノードを含む制御されたテストベッドが設定された。最初のシナリオは、機械から監視システムへの運用データの伝送を見た。

二つ目のシナリオでは、メタバースエンジンのストリーミング能力のパフォーマンスを評価した。レイテンシやフレームレートを測定することで、異なる負荷や条件下でシステムがどれだけ良く機能するかの洞察を提供した。

#結論

提案されたアーキテクチャは、より没入型で効率的な製造環境を作ることを目指している。物理的と仮想的な領域を統合することで、リアルタイム監視やコラボレーションのための貴重なツールを提供するんだ。

今後は、メタバースエンジンやそのアプリケーションをさらに強化して、複数のユーザーがシームレスに関与できる共有仮想環境をサポートすることに焦点を当てる予定。これはスマート製造のフルポテンシャルを実現するために、様々な業界にもたらす利益を得るためには必須なんだ。