AIとIoTの交差点におけるデータからの価値創出

競争優位性を求める産業用工場にとって、データの生成は新しいことではありません。しかし、そのデータからの価値創出における進歩こそが、大変革をもたらします。

（画像提供：Weidmüller）

データ主導の新しいサービスは、技術者やメーカーを刺激し、製品の品質向上やコスト削減を可能にする高度な技術を備えたスマートファクトリを実現する、収益性の高い効率的なビジネスモデルを確立しています。

しかし、メーカーはどのようにしてデータから価値を創出するのでしょうか？多くのメーカーは、人工知能（AI）の可能性と、それが産業用モノのインターネット（IIoT）とどのように交差するかという点に触発されています。機械学習アルゴリズムの進歩とデータの収集および絞り込みにより、効率と生産性の向上が推進されています。

一見すると非常に複雑に思えることでも、スマート産業の具体的な利点によって実現できます。

人工知能、特に機械学習の手法は、機械データを解析するためのツールになります。これにより、データの連結や未知の相関関係の把握が可能になるのです。

Weidmüllerのコンセプトには、機械やプラントエンジニアリングのための自動機械学習ソフトウェアによって、AIを簡単に使用することが含まれています。そのため、同社は、データサイエンスの専門知識を持たない領域の専門家が独自のデータ駆動型ソリューションを作成できるように、産業用アプリケーションにおける機械学習の使用を標準化および簡素化してきました。

ソフトウェアツールは、モデル開発のプロセスを通じてユーザーを導きます。機械やプロセスの専門家は、ダウンタイムやエラーの削減、メンテナンス活動の最適化、製品品質の向上などを目的として、データサイエンティストのサポートなしに機械学習モデルを簡単に作成、修正、実行することができます。このソフトウェアは、アプリケーションの複雑な知識を信頼性の高い機械学習アプリケーションに変換し、アーカイブ化するのに役立ちます。

自動機械学習は、異常の検出やその分類からエラーの予測に至るまで、さまざまな分野に応用できます。ただし、異常を検出し、それを基に予知保全を行うためには、データを収集して相互に関連付ける必要があります。通常、機械やプラントには、プロセスに関連する十分な量のデータがあります。このデータから付加価値を得るために、機械学習の手法を使用してデータを解析し、適切なモデルが開発されています。

同社は、産業用IoTを実現するための簡単な方法があると考えています。そのため、その構成要素となる、4つの異なるレベルのソリューションをサポートしています。

1. データ解析およびビジネスロジック—データ主導のデジタルサービスで具体的な付加価値を実現します。
2. データ通信—ネットワークインフラを介してデータを確実に伝送することにより、最高のセキュリティレベルでのクロスネットワーク通信を実現します。
3. データの前処理—コントローラ、I/Oシステム、エネルギーメータなどのIoT先端技術により、データフローとコストを削減します。
4. データ収集—コントローラ、機械、センサ、メータ、アナログ信号変換器を使用し、グリーンフィールドおよびブラウンフィールドのアプリケーションで信頼性の高い貴重なデータにアクセスできます。

データの付加価値の実現は、人工知能を使用することから始まります。それは、警告信号のような単純なものかもしれません。あるいは、機械学習を伴うAIに使用できる可能性もあります。機械の挙動を知って理解するために、同社はこれら4つの構成要素を使用してAIとIoTを組み合わせます。それにより、データからの価値創出を実現します。産業用オートメーション分野で人工知能を使用したWeidmullerの自動機械学習の革新的な活用方法については、Future Factories - 未来の工場ビデオシリーズで詳しくご紹介しています。