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スマートマニュファクチャリングに向けた接続を簡素化

IIoT接続によってリモート監視と予知保全を実現し、ビジネスを変革

リモート監視
への接続

予知保全
への接続

マスカスタマイゼーション
への接続

予知保全の実現に向けた多様なデータの取得と前処理

予知保全に最適化されたデータを取得するには、エッジコンピューティング機能を活用して多様なデータソースセットからのデータを前処理することが重要です。このデータは、主要コンポーネントに取り付けられた各種センサーを通じて取得されます。管理者は適切な措置を適切なタイミングで実施でき、あらゆるイベントに備え、マシンの故障が発生する前にメンテナンスを行うことができます。予知保全に必要な多様なデータ取得およびエッジインテリジェンスの展開における課題への対処法をご確認ください。

White Paper
2.1

多様なデータ取得に伴う接続の複雑化

ビッグデータを取得するため主要コンポーネントの近くにセンサーを追加することで、予知精度が向上します。ただし各種センサーでは、多数の異なるプロトコルおよびインタフェースが使用されているため、データ取得は複雑になります。では、多様なデータの取得を簡素化するにはどうしたらよいでしょうか？

IIoT接続：

各種インタフェースおよびプロトコルを使用して各種センサーを接続する

問題点：

  • エッジからクラウドへの接続をゼロから実現するには、困難なプログラミング作業が必要です
  • プロトコルコンバータに追加の通信PLCモジュールが必要となるため、コストが上昇します
  • レガシーPLCは、MQTTなどのクラウドプロトコルで通信する機能を持っていない場合があります

簡素化：

制御と接続の分離

ソリューション：

  • 直感的なUIを利用したクラウド選択、接続、メッセージタグ設定、データマッピングなど、エッジからクラウドへの簡単かつ迅速な展開
  • 通信中断時のデータ損失を防止する接続損失バッファリングをサポート
2.2

エッジインテリジェンスの展開は開始が困難

すべてのセンサーの生データをクラウドに送信するのは、予知分析の実施に最善の方法です。データを前処理するため、複数サイトにエッジコンピューティングを展開することで、ネットワーク帯域幅をさらに節約でき、マシンの障害を事前に予測し阻止することが可能になります。では、大規模なエッジコンピューティングの展開を簡素化するにはどうしたらよいでしょうか？

IIoT接続：

各サイトにエッジコンピューティングを展開する

問題点：

  • 大規模展開におけるエッジコンピューティングでは、デバイスの統合、展開、および再展開に多くの人員と時間が必要になります

簡素化：

大規模アプリケーションのエッジに対して、クラウド技術を容易にディストリビューション

ソリューション：

  • 即時実行可能な変換ソフトウェアにより、OTおよびITプロトコルを簡単に変換可能
  • 設定可能なユーザーインタフェース
  • Azure IoT Edge、AWS Green Grass、Aliyun Linkなどのクラウド技術をサポートすることで、クラウドインテリジェンスをエッジデバイスに拡張可能

導入事例

工作機械メーカー向けPLCを用いた機械データの取得


現在、工作機械メーカーは新しいIIoTトレンドに積極的な投資を行い、自社製品の価値向上、販売後の管理やサービスの品質向上を図っています。MoxaのUC-8100シリーズ組込型コンピュータは、各種ブランドのPLC（例えば、三菱、Delta、Allen-Bradley）から独自のマシンステータスデータを収集してバックステージ制御サーバーに送信し、リモートおよびローカルのダッシュボードに表示します。