リトマスエッジはどのように私のデータを理解しますか？

リトマスでは、お客様からいただくフィードバックに共通のテーマがあります。同じ生産ラインの同じ機械であっても、すべての矛盾やばらつきがある生の工業データをどのように理解すればよいのでしょうか？

幸いなことに、長年の献身的な研究開発の結果、これらの課題に直接取り組む包括的なIndustrial DataOpsスイートを構築することができました。混沌とした生データを明確で構造化された実用的な情報に変換することで、Litmus Edgeはお客様の意思決定プロセスを強化し、業務効率を大幅に改善します。

しかし、具体的にどのようにこの変革を実現するのでしょうか？この記事では、複雑な産業データを成功のための情報に変えるためにリトマスが行っている5つの重要なステップをご紹介します。

リトマスでは、データ収集と正規化プロセスは、生の産業用データを使用可能な形に変換するための基本的なステップです。まず、プログラマブルロジックコントローラ（PLC）、センサー、その他の機械インターフェイスなど、さまざまな産業用デバイスからデータを収集します。

ご承知の通り、これらのデバイスは様々な、しばしば互換性のないフォーマットでデータを生成することが多く、統一されたデータ分析と統合が困難である。

このデータを効果的に管理し、標準化する方法を紹介しよう：

• フォーマットの標準化：

  私たちは、これらの異なるデータ形式を標準化するためのプロトコルを実装しています。これにより、さまざまなソースやデバイスからのデータを一貫して集計し、比較することができます。

• データ校正：

  機器の較正にばらつきがあると、データ出力に不一致が生じる可能性があります。そのため、当社の正規化プロセスには、温度、圧力、速度などの測定値が、メーカーやモデルに関係なく、すべての装置で一貫しているように、データを再較正することが含まれています。

• タイムスタンプアライメント：

  タイムスタンプを正確に合わせることでデータを同期させます。これはリアルタイムのデータ処理や、即時の意思決定のために低遅延が不可欠なシステムにとって非常に重要です。

• エラーの識別と修正：

  データが収集されると、リトマスエッジは自動的に異常やエラーをスキャンします。これには異常値やギャップが含まれ、事前に定義されたルールを使用してこれらの問題を修正したり、手動レビューのためにフラグを立てたりします。これにより、さらなる処理段階に進む前に、データの完全性と信頼性が保証されます。

• データの集約：

  複数のソースやデバイスからのデータは、単一のストリームに集約されます。この集約は、施設の運用ニーズに合わせてカスタマイズされ、データのカスタマイズされたビューを可能にし、運用プロセスに対するより深い洞察を明らかにします。

生データが収集され、リトマスエッジによって正規化されると、次のステップはメタデータのエンリッチメントである。

この段階では、各データ・ポイントを関連するコンテキストの詳細で補強し、基本データを多次元的で実用的な情報に変換する。

この充実したデータにより、より詳細な分析と業務追跡の改善が可能になります。その方法をご紹介しよう：

• ソースとタイプの特定

  :各データポイントについて、リトマスエッジはソースデバイスとマシンタイプを識別して記録します。これは、トラブルシューティングやパフォーマンス分析に重要です。

• オペレーション・コンテキストの添付ファイル

  :また、各データポイントには、生産バッチ、シフトの詳細、特定の生産ラインなど、運用上のコンテキストが付加されます。このコンテキスト化は、データを特定のオペレーション期間や条件と関連付け、より的を絞った分析と最適化を可能にするために必要です。

• ダイナミックタギングシステム

  :ダイナミックタギングシステムを使用することで、作業ニーズの変化に応じてタグを柔軟に追加・変更することができます。このシステムは、システムのオーバーホールを必要とせずに、新しい生産ラインやシフトなどの変更に適応できるように設計されています。

• 分析のためのデータ構造化

  :関連するすべてのメタデータを添付した後、データをすぐに分析できるように構造化する。この構造化には、迅速な検索や分析ツールへの容易なアクセスをサポートするデータベースやその他のデータストレージへのデータの整理が含まれる。

• 品質と一貫性のチェック

  :メタデータは常に追加されるため、私たちは継続的に品質と一貫性のチェックを行い、メタデータが説明するデータを正確に反映していることを確認します。このステップは、後続の処理段階に移行する際にデータの信頼性を維持するために極めて重要です。

リトマスエッジをERP、MES、およびその他のスタックと統合することで、工場現場からのエンリッチされたデータを、企業全体の活動を管理する中核的な業務システムと効果的に同期させることができます。

それが実際にどのように機能するのか、詳しく見てみよう：

• シームレスなデータ同期

  :スタックを介したシームレスなデータ同期により、シフト交代や新しいバッチ生産など、ERPやMESで指摘された変更に基づくリアルタイムの更新や調整が可能になります。

• データ交換プロトコル

  :リトマスエッジは、システム間の安全で効率的なデータ転送を可能にするために、厳格なデータ交換プロトコルを使用しています。これらのプロトコルは、データの完全性や安全性を損なうことなく、大量のデータを処理できるように設計されています。

• 自動化されたコンテキスト・アップデート

  :新しい生産バッチやシフト変更など、生産環境に変更が発生するたびに、リトマスエッジは自動的にデータコンテキストを更新し、これらの変更を反映します。この自動化により、データの関連性と正確性が維持され、運用状況のリアルタイムスナップショットが提供されます。

• データ活用の強化

  :リトマスエッジは、エンリッチデータをERPやMESシステムと統合することで、これらの情報の有効性を高め、より広範なビジネスアプリケーションにアクセスできるようにします。これには、オペレーショナル・エクセレンスに不可欠な計画、品質管理、コンプライアンス追跡などが含まれます。

• 継続的改善のためのフィードバック・ループ

  :統合はまた、生産現場と企業システム間のフィードバック・ループを確立する。このフィードバックにより、データ主導の洞察に基づいてオペレーションを継続的に改善し、効率性と生産性の向上を推進することができる。

デジタル・ツインは、リトマスエッジのデータをさらに文脈化する上で重要な役割を果たす。これは物理的な資産を表す仮想モデルであり、リアルタイムのデータが埋め込まれているため、実際の運用状況を忠実に反映することができる。

注目すべき点は4つある：

• バーチャルな表現

  :Litmus Edgeは、物理システムの正確な仮想レプリカを作成し、Litmus Edgeからのデータでリアルタイムに更新します。これらのモデルは、複雑なプロセスを可視化し、実際のオペレーションに影響を与えることなく潜在的な変更をシミュレートするのに役立ちます。

• インタラクティブ分析

  :デジタル・ツインは、利害関係者がモデルと相互作用することを可能にし、さまざまなシナリオを探索し、エンリッチされたデータに基づいて結果を予測するためのダイナミックなツールを提供する。

• 予知保全と最適化

  :デジタルツインに組み込まれた運用データを分析することで、リトマスエッジは物理資産の消耗を正確に予測し、より効果的なメンテナンスのスケジュールを立てることができます。この予測機能により、ダウンタイムを削減し、機器の寿命を延ばすことができます。

• 意思決定の強化

  :デジタル・ツインが提供する詳細な洞察は、より多くの情報に基づいた意思決定をサポートし、管理者は正確なリアルタイムの情報に基づいて業務を最適化する方法を提供する。

しかし、このプロセスはまだ完全ではない。最後のステップは、継続的なデータの強化と意思決定支援である。これにより、データが現在の作戦上のニーズをサポートし、将来の需要に適応することが保証される。

私たちが考慮することは以下の通りだ：

• 継続的なデータ分析

  :リトマスエッジは、高度な分析と機械学習技術を使用して、入力されたデータに新しいパターンや異常がないか常に分析します。この継続的な分析により、変化に対応し、継続的にプロセスを改善することができます。

• ダイナミックなデータ更新

  :新しいデータが収集され、状況が変化すると、リトマスエッジはデータセットを動的に更新し、常に最新の運用状況を反映します。

• 外部データソースとの統合

  :市場動向、環境条件、サプライ・チェーン・データなどの外部データ・ソースを統合し、オペレーションに影響を与える要因の全体的なビューを提供します。

これらのステップを踏むことで、リトマスエッジはデータを処理するだけでなく、それを強化することができる。つまり、乱雑で十分に活用されていない産業データを、構造化された実用的なリソースに変換することができる。

つまり、意味と有用性のレイヤーを追加し、十分な情報に基づいた意思決定を支援し、その過程で業務効率と市場力学への対応力を大幅に向上させるということだ。

リトマスのIndustrial DataOpsへの取り組みについてもっとお知りになりたい方は、ヤカンをかけてくつろぎながら、Manufacturing Hub PodcastでCEOのVatsal Shahのクラシックなインタビューに耳を傾けてください。