人工知能（AI）は最近、次世代のクラウドベースAIツールが機械の性能に大きな飛躍をもたらすことが期待されているため、頻繁にニュースのトップに登場している。しかし、AIが私たちにどのように影響するかについての議論の中で、これらのマシンの背後にあるハードウェアの需要について言及する人は少ない。これらのマシンがどんなに強力になっても、電力と通信サポートを提供するために物理インフラストラクチャが必要です。

AIの発展に伴い、ハードウェアへの接続需要も急速に増加している。

工場でのAIの応用はその最も注目される用途の一つであり、工業環境を抜本的に変えることが期待されている。モノのインターネット（IoT）は工業分野での発展を続け、生産過程の各段階を緊密に結びつけ、協同運営の全体を形成している。これはいわゆる「スマート工場」である。産業物ネットワーク（IIoT）がどのように機能するかを理解するには、インテリジェントな工場の内部構造と生産プロセスに与える影響を深く理解する必要があります。

インテリジェントな工場の形態

従来の工場では、原材料の受入、生産から完成品の出荷まで、製造プロセス全体の各段階は相互に独立している。生産ライン上の各機械はそれぞれ独立しており、プロセス全体は上層部によって統一的に管理されている。このような組織方式は、特定のタスクを完了する際に効率的ではありますが、柔軟性に欠けており、さまざまな変化に対応することは困難です。

対照的に、スマート工場は従来の工場にはない柔軟性を提供しています。IIoTは、各マシンが自身の機能と状態のデータを収集し、ネットワーク全体と共有できるようにします。このような情報共有は、工場の稼働効率を高めるだけでなく、潜在的な問題をタイムリーに発見し、干渉を最小限に抑えるための措置を講じることができます。

インテリジェント・ファクトリのトポロジ構造は、その成功の鍵の1つです。この構造は一連の階層として記述することができる。最上階はエンタープライズ・レイヤーで、このレイヤーにはエンタープライズ運営を管理し制御するすべてのシステムが含まれており、販売とマーケティングから物流とメンテナンスまで、組織全体の運用がこのレイヤーで行われています。

企業層の下には制御層があり、この層のシステムは企業層からの需要を受け入れ、それを具体的な作業計画に変換し、原材料が正しい位置に置かれることを確保し、オペレータも準備を整えている。

最下層は設備層であり、これは工場の作業場ですべての機械を操作するレベルである。IIoT時代までは、これらの機器の多くはローカルで制御されており、熟練したオペレータはプロセスの円滑な運用を確保することができたが、他のオペレータとの間にはほとんどやり取りがなかった。

IIoT時代の到来に伴い、デバイス層のすべてのマシンが接続され、相互にデータを共有するだけでなく、企業の上層部とも情報を共有しています。そのため、情報はすでにスマート工場の重要な「原材料」となり、工場の各階層間で共有されています。

産業オートメーションとIIoT

工業自動化は現代の生産ラインで不可欠な役割を果たしている。簡単なモーターから複雑なロボットまで、多くの生産プロセスは最新技術を利用して人力への依存を減らす。新型スマート工場では、この自動化設備がさらに重要になっている。

従来の工場に比べて、次世代の工業自動化設備はIIoTがどのように製造環境を変えるかについて積極的かつ重要な役割を果たしている。IIoTはデバイス層のすべての要素のフィードバックに依存しているため、産業自動化デバイスはその性能を監視するためのセンサを備え、これらの情報を制御層と共有してマシンの動作状況を理解する必要があります。

これはユーザーに多くのメリットをもたらします。まず、生産ライン全体のパフォーマンスを監視することができます。ある機械の運転速度が他の機械より遅い場合は、この変化に対応するために生産ラインを再構成することができます。実際、自動化デバイスとの双方向通信により、ユーザーはニーズの変化に迅速に対応でき、生産の柔軟性が大幅に向上します。

生産ラインの保守が必要な場合は、単一マシンの性能を監視することも多くのメリットをもたらします。温度からエネルギー消費までの様々なパラメータを記録することにより、収集されたデータは、将来のメンテナンスニーズに警告を与えることができます。例えば、モータ振動の増加は軸受の交換が必要であることを示しているか、あるいは成形機に必要なエネルギーの増加は加熱要素の故障を示している可能性がある。

このようなインテリジェントな工場内の情報共有こそ、メーカーにとって重要である。インテリジェント・ファクトリは、ニーズの変化に迅速に対応する柔軟性と能力を備えています。パフォーマンスデータを分析することで、より予防的なメンテナンスを重視することができ、ダウンタイムを短縮できます。AI技術もこれらのデータを利用して、工場環境を本格的に自主化する。