産業分野におけるエッジコンピューティングの 4 つのユースケース

エッジコンピューティングと IoT の関係を考慮すると、IoT のサブカテゴリである産業用 IoT が出現します。現在、産業用 IoT のエッジ コンピューティングのユースケースは成熟しつつあります。

産業部門は、製造業やエネルギー業（重機製造工場や発電所など）などの事業を指す広い用語であることが多いですが、実際には、この業界は最先端のコンセプトよりも一歩先を進んでいます。それが産業用 SCADA システムです。つまり、これらは、ローカルエリア内のさまざまな重要な産業プロセスやその他のプロセスを担当する独立したローカル制御システムです。したがって、これらは現代のエッジ アーキテクチャの前身と考えることができます。

「産業用 SCADA は、30 年以上にわたって何らかの形で存在してきたエッジの一種です」と、Insight のチーフ アーキテクトである Andrew Nelson 氏は述べています。 「現在、ほとんどの施設には独立した制御システムが導入されています。実際、そのようなシステムやプロセスが複数ある場合が多く、エッジ コンピューティングの導入によって、それらのシステムが強化されたり、置き換えられたりする可能性が高まっています。」

産業環境自体は本質的にエッジロケーションであり、集中型データセンターやクラウド プラットフォームから遠く離れていることがよくあります。したがって、エッジの採用拡大に適しています。海中の石油・ガス掘削装置は、誰にとっても「エッジ」の定義に当てはまると思われる。

この点において、産業部門は本質的に困難な現場を扱っています。エッジ コンピューティングのユース ケースは倉庫や物流などの他の環境と重複しますが、環境は一般的により厳しいものになります。

これらすべてにより、産業分野は優れたエッジユースケースとなります。では、産業分野の CIO やその他の IT およびビジネス リーダーは、エッジ インフラストラクチャとアプリケーションをどのように考え、実装するのでしょうか?

まず、Red Hat のテクニカル エバンジェリストである Gordon Haff 氏が、マクロ的な背景を説明しました。産業用エッジ コンピューティングには基本的に 2 つの主流があります。

「一方では、通常フィルタリングされ集約されるセンサー データは、運用/工場現場のエッジ レイヤーからコアに流れ、他方では、コード、構成、マスター データ、機械学習モデルは、コア (開発とテストが行​​われる場所) から工場現場に流れます」と Haff 氏は述べています。

これは、業界全体のエッジ戦略に大きな影響を与えます。エッジからコアまで、IT リーダーは、何を物理的にエッジに配置する必要があるか、また何を集中型クラウド プラットフォームまたはデータ センターに保持できるか、または保持する必要があるかを決定する必要があります。

「一般的には、可能な場合は管理を集中化したいが、必要な場合は分散化を維持するという考えです」とハフ氏は語った。 「たとえば、機密性の高い製造データは工場から持ち出すことを許可されない場合があり、また、稼働中の産業プロセスは工場外のネットワークの問題に関連する中断から保護される必要がある場合もあります。」多くの産業環境では計画外のダウンタイムは許容されないため、後者は SCADA 接続の重要な部分です。

コアからエッジまでのプロセスは、主に運用の健全性と効率性に関するものです。エッジ アーキテクチャ全般と同様に、エッジ ロケーションで構成を更新したりシステムにパッチを適用したりする必要があるときに、常に IT プロフェッショナルが待機しているとは期待できません。 「産業界では、何千ものプロセスを実行する工場が何百もあるかもしれない。自動化と一貫性が鍵となる」とハフ氏は言う。

Red Hat のテクニカル エバンジェリストである Ishu Verma 氏は、コアツーエッジとは、企業がクラウドやオンプレミスで適用しているのと同じプラクティスとテクノロジーを、最も過酷な産業環境でもエッジ ノードに拡張できる方法であると付け加えました。

「このアプローチにより、企業はマイクロサービス、GitOps、セキュリティなどの新興テクノロジーのベストプラクティスをエッジに拡張できるようになります」とVerma氏は述べています。 「これにより、集中型サイトやクラウド プラットフォームと同じプロセス、ツール、リソースを使用してエッジ システムを管理および運用できるようになります。」

製造業とエネルギー業界におけるエッジコンピューティング

こうした双方向の流れの中で、産業分野でエッジコンピューティングを活用する 4 つのシナリオを紹介します。

（１）リアルタイム簡易操作

従来の SCADA やその他の制御システムは、他の多くの分野におけるモノリシック アプリケーションやレガシー アプリケーションと同様に重要ですが、現代の環境では特に使いやすくも柔軟でもありません。

「従来の SCADA および制御システムのインフラストラクチャは、閉鎖的でベンダー固有になりがちです」とネルソン氏は述べています。 「IoT/エッジの導入により、システム間を行き来するのではなく、単一の制御プラットフォーム内でリアルタイムの操作が可能になります。」

監視と予測メンテナンスは、このカテゴリの良い例です。工場内のセンサーと計測機器を使用してリアルタイムで操作し、産業オペレーターが重要なメンテナンスやその他の作業をいつ実行する必要があるかをより適切に計画するのに役立ちます。これは、データ サイロの出現によりこれまで困難でしたが、多くの企業の CIO にとって共通の課題となっています。

「多くの産業施設には、統合されているかどうかにかかわらず、複数の制御システムが備わっています」とネルソン氏は語った。 「IoT/エッジのユースケースでは、システム全体からデータを抽出し、イベントを相関させ、障害を予測することができます。」

（２）産業現場でのAI/MLワークロードの実行

レイテンシの削減または排除は、エッジ コンピューティング戦略の主な推進力の 1 つです。これは、AI や機械学習アプリケーション、および効果を発揮するために大量のデータを必要とするその他の自動化に特に当てはまります。

産業用 IoT では AI/ML と自動化に大きな可能性がありますが、膨大なデータと遅延の影響も生じます。

「スマートマシンをエッジでシームレスに動作させるには、大量のデータが必要です」とIterate.aiのCTO、ブライアン・サティアナサン氏は語る。 「良い AI にはデータが必要です。優れた AI には大量のデータが必要であり、そのデータはすぐに利用できる必要があります。」

これは、Red Hat の Haff が上で説明した最初のデータ フロー (センサー データがエッジからコアに流れる) のシナリオでは問題になる可能性があります。

「製造施設では、工場内のロボットがローカルネットワーク経由で「多すぎる」データを送信し、そこからクラウドに送信してまた戻ってくるという状況を見たことがあります」とサティアナサン氏は言う。 「これは理想的ではありません。製造会社の CIO が知っているように、効果を上げるには決定を即座に行う必要があるからです。」

レイテンシが問題となる場合、実際のダウンタイムは致命的です。特に産業環境（たとえば、データの停止やネットワークの問題によりガスパイプラインが停止する可能性がある）や製造などの関連分野ではそれが顕著です。

標準的な IT 環境では、ある程度のダウンタイムは一般的に許容されますが、製造業ではそうではありません。不安定なエッジ アプリケーションが原因で生産ラインが停止すると、1 分あたり数十万ドルのコストがかかる可能性があり、エラーが許されません。

必要なデータをエッジに保持することで、エッジ コンピューティングと AI/ML ユース ケースを組み合わせ、Sathianathan 氏が言う「データ過負荷」シナリオを最小限に抑えることができます。

（３）エネルギー管理の改善

産業現場でエネルギー消費を自動的に監視および最適化できるエッジ アプリケーションを導入すると、生産性が向上するだけでなく、企業の収益も増加する可能性があります。

「製造業や工業用途では、エネルギー使用量を監視し、負荷を制御する動きが活発化している」とインサイトのネルソン氏は語った。 「産業分野では、ピーク時に電気負荷を遮断したり計測したりするだけで、コストを大幅に削減できます。」

実際、産業組織におけるエネルギー消費とコストの上昇は大きな問題であり、2021 年のカンファレンスのプレゼンテーションと論文「産業施設向けエッジ コンピューティング エネルギー管理システム」のテーマにもなりました。

CIO やその他の IT リーダーは、収益への影響を確実に理解できます。価格変動に基づいてエネルギー消費を自動的に調整および最適化できるエッジ アプリケーションを設計することは、成長を促進する実際のユース ケースになる可能性があります。

「電気料金の削減は差し迫った課題となっている一方、接続されたデバイスの遠隔監視や監視対象デバイスのエッジに押し込まれたインテリジェンスは、産業用IoTにおいて非常に重要になっている」と報告書の著者らは書いている。

（４）従業員の安全と現場の安全の強化

ここでパターンがわかります。産業用エッジ/IoT のユースケースは、これらの環境内の多数のセンサーやその他のマシンに依存しています。しかし、それは機械だけの問題ではなく、人間についても言えることです。ネルソン氏は、産業上の利点には従業員の安全と現場のセキュリティの重要な可能性もあると述べた。

「従業員や請負業者を追跡し、彼らが勤務場所にいないときに警報を鳴らすことは、安全とセキュリティにとって非常に重要だ」とネルソン氏は語った。

多くのエッジ アプリケーションと同様に、これは AI/ML などの他のテクノロジーが関与したり統合されたりすることが多いカテゴリです。また、どこにでもある従業員IDバッジのような、一見ローテクなデバイスを現代風に改造できる場所でもあります。

「このユースケースでは、コンピューター ビジョン、RFID、BLE をすべて使用でき、セキュリティ バッジ リーダーとセキュリティ カメラを構築することは、便利な統合です」とネルソン氏は述べています。

あるいは、エッジ、クラウド、デジタル コンピューティングよりも前から存在していた、世界的に認知されている別の安全製品、つまりヘルメットを試してみてください。

「彼らは、このユースケースのために、WiFi アクセス ポイント経由で追跡できるセンサーを内蔵したヘルメットを製作しました」とネルソン氏は語った。