Dave McMorran
セールス・エンジニアリング部長
リトマスエッジによる統一名前空間アーキテクチャの採用
製造業では、デジタルトランスフォーメーションを取り入れることが重要です。リトマスエッジは、統合名前空間（UNS）アーキテクチャを簡素化し、デジタルへの移行をシームレスにし、最新の環境で成功します。
UNS
MQTT
デジタル・ツインに関する2部構成のブログの前編を見逃した方は、こちらをクリックして、多くのメーカーが直面するメリットと落とし穴を再確認してください。問題の多くは克服できないように見えますが、1つの試行錯誤を経たコンポーネントが、メーカーがデジタル・ツインをより効果的に活用するのに役立ちます：エッジ・コンピューティングだ。
では、エッジ・コンピューティングがデジタル・ツインの課題にどのように対処しているのかを見ていこう。
簡単に説明すると、デジタルツインとは、物理的なオブジェクトやシステムの仮想的な複製であり、ステータス、動作、パフォーマンスをリアルタイムで表現するものである。製造業者は、センサーやIoTデバイスなどからのデータを活用することで、プロセスの監視、分析、最適化を行うことができる。デジタル・ツインの落とし穴には、データのプライバシーとセキュリティ、コスト、正確性などがある。
しかし、エッジ・コンピューティングとデジタル・ツインの統合は、こうした課題に正面から取り組み、メーカーに前進の道を与えることを示している。
エッジ＋デジタル・ツインを導入する製造業のための4つのポイント
- 1.
レスポンスタイムの短縮：エッジはリアルタイムのデータ処理を可能にし、レイテンシーを最小限に抑えて、メーカーが迅速な意思決定を行えるようにする。データはソースの近くで処理されるため、待ち時間が短縮され、作成されたデジタル・ツインに基づく意思決定のスピードが向上します。
- 2.
データの最適化：IoTデバイスやセンサーから膨大な量のデータが生成されるため、エッジ処理によってメーカーは、クラウドやサーバーに送信する必要のある関連情報のみを処理できるようになる。
- 3.
セキュリティの向上：エッジコンピューティングは、機密データをローカルで処理することで、不正アクセスのリスクを低減します。
- 4.
リスクの低減：エッジコンピューティングは複雑な計算をローカルで処理するため、より複雑なモデリングやシミュレーションが可能になります。これは何を意味するのか？デジタルツインシミュレーションと実世界の複雑さとのギャップが小さくなるため、意思決定におけるリスクを軽減することができます。
エッジにおけるデジタル・ツインの4つの使用例
では、エッジ・コンピューティングとデジタル・ツインの組み合わせが、いくつかの産業用ユースケースでどのように活用されているかを探ってみよう。
予知保全
ある自動車メーカーは、予期せぬ機械の故障によるダウンタイムを経験している。エッジを燃料とするデジタルツインは、センサーからのシミュレーションされたリアルタイムデータを継続的に監視・分析することで、機器の故障を予測するのに役立つ。デジタルツインがロボットアームの異常振動の可能性を検知すると、事前にメンテナンスのアラートを発することができる。
サプライチェーンの最適化
自動車のサプライチェーン全体を仮想的に表現するデジタル・ツインは、在庫、生産状況、物流などに関するリアルタイムのシミュレーションを提供し、メーカーが意思決定を行えるようにする。
品質管理
デジタル・ツインを使用して、生産プロセス、標準、および温度、湿度、成分の割合などの変数を仮想的に表現することで、食品・飲料メーカーは、現実の製品開発を損なうことなく、生産のイメージを得ることができる。
エネルギー管理
製造業におけるエネルギーの大量消費は共通の課題です。エッジコンピューティングを活用したデジタルツインは、シミュレーションとパターンをリアルタイムで提供するため、製造業者はエネルギー多消費プロセスを特定し、持続可能性とコスト削減の目標を達成するために省エネプロセスを導入することができます。
これらはほんの一例に過ぎないが、デジタル・ツインのユースケースは無限にある。製造業では、デジタル・ツインは生産と保守を強化する。都市計画も、都市管理の改善を通じてデータ・モデリングの恩恵を受けている。
データモデリングはデジタル・ツインズの基礎
データモデリングはデジタルツインの開発に不可欠であり、物理的な世界を映し出すデジタル設計図の役割を果たす。
リトマスエッジは、デジタルツインのデータモデリングにユーザーフレンドリーで効率的なアプローチを提供することで、このようなニーズに対応します。また、プログラミングやデータサイエンスの知識がないユーザーでも利用できるように、プロセスを簡素化しています。
仕組みはこうだ。
即時データ使用: Litmus Edgeでは、データを収集したらすぐにモデリングを開始することができ、効果的なデジタルツインを作成するための基礎を築くことができます。
多彩なデータ活用: このプラットフォームは、同じ物理的資産をさまざまなチーム用に異なる形でモデル化することを可能にする。例えば、あるチームではデータモデルを予知保全に使用し、別のチームでは生産最適化やその他のデータサイエンス活動に使用することができる。この汎用性により、さまざまな部署がそれぞれの要件に合わせたデータにアクセスし、活用することができる。
データモデルの作成: プログラマブルロジックコントローラ(PLC)や機械などの産業資産からデータを収集すると、リトマスエッジは実際の機器や資産に関連するデータモデルを作成します。このステップは、生データを分析および意思決定のニーズにより役立つ構造化されたフォーマットに変換するために不可欠です。
統合と展開: Litmus Edgeは、データモデルの統合とデプロイを容易にします。数回クリックするだけで、Azure IoT Hubのようなプラットフォームにデータを送信したり、データベースに保存したりできます。
データ処理ニーズの最小化: 特定のデータモデルがエッジで定義されると、追加のデータ処理の必要性が減少する。このシステムにより、さまざまなアプリケーションですぐに使用できる、カスタマイズされたデータセットを作成することができます。
リトマスエッジは、データの表現と活用プロセスを簡素化します。そのデジタルツイン技術により、ユーザーはリアルタイムで機器のトラブルシューティングを行い、特定のユースケースや組織のニーズに対応した複数のストリームからのデータを管理することができます。
ヴィシュヴェシュ・シャー
エッジコンピューティングとデジタルツインの統合は、プロセス改善にとって大きな前進であり、重要なマイルストーンとなる。自動車、食品・飲料、ヘルスケアなどの業界は、効率性、信頼性、持続可能性の向上を実現し、多大な恩恵を受けることになります。今後、エッジコンピューティング技術の継続的な進化とデジタルツインモデルの洗練により、イノベーションと最適化の新たな可能性が開かれるでしょう。競争が激化するグローバル市場で競争力を維持するためには、この変革とデジタルツインによる進歩を取り入れることが重要になります。
Litmus Edgeがデジタルツインへのアプローチをどのように変革できるかについては、デジタルツインのドキュメントをご覧ください。
