![スランジータ・チョードリー プロフィール写真](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2F7xdd0wzmxlfo%2F5kDZLTyUE3bIZqpVwJS9EQ%2F5ed9b01a65905806feb7955b861c395c%2F1595896160742-1.jpeg&w=96&q=75)
Suranjeeta Choudhury
プロダクト・マーケティング・ディレクター
エッジコンピューティングは、コンピューティング能力をデータソースに近づける。コンシューマー、エンタープライズ、産業用IoTエッジの3つの側面がある。産業用エッジDataOpsプラットフォームは、産業環境にリアルタイムの洞察、分析、遠隔監視を提供します。
SCADAやMES、Historian、ERP、CRM、時系列データベースなどのSOR(Systems of Records)は、インダストリー3.0の柱として役割を果たしてきた。しかし、インダストリー4.0の幕開けは激震をもたらす。
製造業は、50年前にはこの業界に影響を与えなかった前例のないハードルに直面している。インダストリアルDataOpsの実現は、かつてない規模になっている。高度なデータ運用の領域に踏み出そうとしている製造企業にとって、再現可能で予測可能、かつ実績のある道のりを作ることは、多くの人にとって懸念事項となっている。運用技術から直接データを収集、分析、活用するプロセスを合理化することで、企業は複雑な製造環境への最新技術の統合に伴う一般的なリスクを軽減することができる。革新的なデータ分析と機械学習機能をより利用しやすく実用的にすることで、イノベーションを加速することが目標だ。
市場の要求や業務上の課題により機敏に対応できるようにしながら、製造業者が自社のテクノロジー・スタックをよりよく管理するにはどうすればよいのだろうか。フレームワークがあれば、高度なアナリティクスやAI(人工知能)の導入が簡素化されるだけでなく、データのサイロ化や互換性のないシステムに妨げられることなく、企業が業務を拡張できるようになる。
リトマスとAWSのパートナーシップは、現在の能力を強化し、製造部門における継続的な改善、革新、効率化のための基盤を築くことを目的としています。
製造業にとって、リトマスとAWSのソリューションは技術的な統合にとどまらず、戦略的な優位性を提供します。エッジでのデータ運用を簡素化し、AWSの堅牢なクラウド機能を活用することで、製造業はオペレーションの俊敏性を高め、データ主導の意思決定の信頼性を高め、複数の工場にわたってスケーラブルな変革を実現できる。
このアプローチは、データをより効果的に統合・管理するという当面のニーズに対応するだけでなく、エッジコンピューティングがオペレーション戦略において極めて重要な役割を果たすという将来の進歩に向けたステージを設定するものでもある。このコラボレーションにより、持続可能で効率的かつ先進的な製造オペレーションのためのロードマップを作成します。
業務の効率化と意思決定の強化を追求する産業・製造企業は、プロセスを合理化し、データを最大限に活用する技術的ソリューションを絶えず求めている。産業用DataOpsのリーディングプロバイダーであるリトマスは、クラウドソリューションのグローバルリーダーであるAWS(Amazon Web Services)と革新的な旅に乗り出し、先駆的なパートナーシップを通じて製造業のオペレーションを再定義します。
今回の協業は、リトマスエッジをAWS SiteWiseに直接統合することで、製造環境内でのシームレスな導入と運用を可能にすることに主眼を置いています。この統合により、ユーザーはAWS SiteWiseポータルから直接、工場のオンプレミスにあるAWS Greengrassインフラを使用して、リトマスエッジをプラグアンドプレイソリューションとして導入できるようになります。これにより、工場レベルでのデータ統合・管理プロセスが大幅に簡素化され、業務効率が大幅に向上することが期待されます。
Litmus Edgeのユニークな価値提案は、OTデータオペレーションを単一のソリューションに統合し、大規模な産業データオペレーションを可能にする能力にあります。データ収集、データ処理、エッジ分析、デジタルツインを使用したデータモデリング、データ統合をLitmus Edgeに統合することで、AWS SiteWiseへの洗練されたデータファネルを実現し、Litmus Edgeを単なるデータプロバイダとしてではなく、大規模な産業データ運用を可能にする不可欠な要素として位置づけることができます。Litmus Edgeは、エッジからクラウドへのデータフローを効率化するだけでなく、追加のミドルウェアを不要にすることで、複雑さと実装時間の両方を削減します。
さらに、リトマスエッジの新機能であるエッジでの機械モデル構築は、業界の主要なペインポイントに直接対応します。従来、クラウド上で作成されたモデルは、現地の機械の状態を正確に反映するために調整する必要があった。リトマスエッジは、ミスマッチとロジスティクスの課題を最小限に抑え、データモデルをよりロバストに、運用パラメータを代表するものにします。
AWSの総合的な専門知識とリトマスの革新的なテクノロジーは、製造業企業に単なるツールではなく、エッジとクラウドの両方のオペレーションを最適化する変革的な戦略を提供します。
LitmusとAWSのパートナーシップは、製造領域における多くの画期的なアプリケーションの基礎を築く。Litmus Edgeによって収集されたリアルタイムのオペレーション技術データとAWSの高度なデータ分析とストレージ機能によって、いくつかの潜在的なユースケースが見えてくる:
産業用AI
製造業者はAIアルゴリズムを導入することで、人間の目には判別できないようなオペレーションのパターンや異常を検出することができる。これらのアルゴリズムは、機械の故障や必要なメンテナンス作業を事前に予測し、ダウンタイムを最小限に抑え、機械の寿命を最適化することができる。
リアルタイム品質予測
製造業において品質管理は非常に重要であり、このパートナーシップの登場により、企業はリアルタイムの品質予測システムを導入することができる。生産ラインからのデータを継続的に分析することで、企業は潜在的な欠陥を予見し、修正することができる。
統計的プロセス制御の最適化
リトマスエッジが提供する正確で最新のデータを活用することで、企業は統計的工程管理を大幅に改善することができます。AWSのデータ分析により、これらの管理はより迅速で正確なものとなり、ばらつきを減らし、製造プロセスを最適化します。
エネルギー消費分析
統合されたシステムは、様々な業務におけるエネルギー消費を監視・分析することもでき、施設は非効率を特定し、より持続可能な慣行やコスト削減策を実施することができる。
予測的サプライチェーン調整
より優れたデータ分析は、より迅速なサプライチェーンの適応に道を開く。リアルタイムのデータに基づいて潜在的な混乱や需要の変化を予測することで、企業はそれに応じて調達や在庫レベルを調整することができる。
規模に応じたカスタマイズ
カスタマイズ製品に特化しがちな企業にとって、このパートナーシップは、生産効率を損なうことなく、より高度なパーソナライゼーションを提供できることを意味する。リアルタイム分析は、複雑な変数を効率的に管理し、カスタマイズ・プロセスを合理化することができる。
Litmus EdgeとAWSの両機能を活用することで、製造業は日常的な課題や長期的な戦略立案において、よりプロアクティブで予測的なスタンスを採用し、業務に革命を起こすことができます。これらのユースケースは、強力なエッジコンピューティングがクラウドコンピューティングの広範な分析能力と相乗効果を発揮することで可能になることのほんの一例です。
テクノロジーの進化に伴い、エッジオペレーションとクラウドベースのアナリティクスの統合を強化し、高品質で実用的なデータのシームレスなフローを提供することに重点が置かれています。この建設的なコラボレーションは、メーカーにリアルタイムでオペレーションを最適化する力を与えるだけでなく、競争が激しく急速に変化する市場においてますます不可欠となっている、より広範なデジタルトランスフォーメーションの取り組みとも連携します。
このパートナーシップをさらに発展させ、業務の効率化だけでなく、産業の俊敏性とデータ主導の意思決定の新時代をもたらすイノベーションを育成していくので、ご期待ください。
Harry Grewal
パートナーシップ・ディレクター
ハリーはリトマスで3大ハイパースケーラーすべてのパートナーシップ・アライアンスをリード。
Suranjeeta Choudhury
プロダクト・マーケティング・ディレクター
エッジコンピューティングは、コンピューティング能力をデータソースに近づける。コンシューマー、エンタープライズ、産業用IoTエッジの3つの側面がある。産業用エッジDataOpsプラットフォームは、産業環境にリアルタイムの洞察、分析、遠隔監視を提供します。
Dave McMorran
セールス・エンジニアリング部長
戦術 "と "戦略 "という言葉はしばしば同じ意味で使われるが、少なくともインダストリアル・データオプスの世界では異なる意味を持つ。
Vatsal Shah
共同創業者+CEO
データでより多くのことを行うことは、1回限りの行為ではない。継続的なものだ。