産業用IoT–2021年以降に注目すべき新しいトレンド

デジタル化の新時代では、産業用IoTには、製造、輸送、ロジスティクス、石油とガス、ビル管理システム、医療ヘルスケア、エネルギー、ユーティリティが含まれます。

Covid-19のパンデミックは、業界全体の産業用IoTとデジタルトランスフォーメーションの成長をさらに加速させました。 ある調査によると、世界の産業用IoT市場は2023年までに7,513億ドルに達すると予想されています。

産業用IoTの新しいトレンド

インダストリアルIoTまたはIIoTは、「革新的なビジネス成果のために高度なデータ分析を使用してインテリジェントなインダストリアルプロセスを可能にするマシン、コンピューター、および人間」と定義されています。 2021年に産業用IoTで主要な役割を果たす新しいトレンドを見てみましょう。

• 通信およびワイヤレステクノロジーの進化：ご存知のように、産業用モノのインターネット（IIoT）は、産業用機器、機械、およびアプリケーション間の接続を維持します。 5Gの進化は、産業用IoT業界の接続性に大きな影響を与えます。 5Gネットワークにより、IoTデバイスはデータをより高速に通信し、セキュリティを強化し、信頼性を高めて、ミッションクリティカルな運用をサポートできるようになります。
  ユースケースと要件に応じてIIoTテクノロジーに広く使用されているその他の低電力テクノロジーは次のとおりです。
  • Bluetooth Low Energy（BLE）
  • サブ1GHzワイヤレスソリューション
  • Wi-Fi®+Bluetooth®、Zigbee®
  • RFID
  • 超広帯域（UWB）
  • LoRaWAN®

• 人工知能（AI）と機械学習（ML）の使用の増加：今日、2021年、人工知能（AI）は産業用IoTスペースを最も変革し、企業は産業用モノのインターネット（IIoT）にAIを実装しています。 リアルタイムの意思決定。 適切なデータのクリーニング、集約、および処理は、AIの最も重要な側面です。 これに加えて、今日の企業はEdge AIに移行しており、データは集中型サーバーに依存するのではなく、ハードウェアデバイス上でローカルに処理されます。 これにより、データをより迅速に処理し、適切なタイミングで情報に基づいた意思決定を行うことができます。 人工知能は、特定のデバイスまたはプロセスからのデータが人間の介入を必要とせずにAIアルゴリズムに送信される、機械学習（ML）の使用の増加に支えられています。

• 産業オートメーションの台頭：オートメーションは、タスクをより効率的で時間の節約にするだけでなく、人間との接触を可能な限り回避するのにも役立ちます。 さらに、人為的ミスを防ぎ、全体的な生産性を向上させます。 COVID-19の大流行により、業界は生産現場のオペレーターの数を減らすために、産業オートメーションにより多くの投資を行っています。 これにより、社会的距離のルールを順守し、ウイルスにさらされるリスクを減らすことができます。

• 予知保全：予知保全は、モノのインターネット（IIoT）の分野で最も注目されている流行語の1つです。 これは、本番データのパターンを分析し、問題が発生する前に予測することで、資産の障害を防ぐ方法です。 以前は、メーカーはIIoTソリューションに予知保全を実装することでダウンタイムを削減するために、定期的なメンテナンスやその他のプロセスを実行していました。 また、リアルタイムアラートの取得、アセットの性質の分析、稼働時間の増加、および本番スループットの向上にも役立ちます。

• リモート監視と操作：リモート監視は、いつでもどこでも機器を監視および制御するのに役立ちます。 これにより、人がどこにいるかに関係なく、情報に基づいた継続的な監視と意思決定をリアルタイムで行うことができます。

産業用IoTソリューションの課題

産業用IoTソリューションのメリットにはいくつかの落とし穴もあります。 IIoTソリューションを実装する際に企業が直面する可能性のあるいくつかの課題を見てみましょう。

• 接続性：Industria（IIoT）ソリューションに関して言えば、デバイス間の接続性は、ソリューションの成功の基本的な柱の1つです。 適切な通信技術を選択することは、適切な量の情報とデータがデバイスとシステム間で絶えず途切れることなく転送されることを保証するために重要です。
• サイバーセキュリティリスク：産業用IoTが拡大するにつれて、サイバーセキュリティリスクも拡大します。 サイバーセキュリティ攻撃の場合、機密データを実現できるだけでなく、生産現場や製造を停止することもできます。 これらのリスクは、IIoTデバイスのライフサイクル全体を通じて定期的にリスク評価を実行することで克服できます。
• データ分析：センサー、ゲートウェイ、アクチュエーター、接続されたデバイスなどの産業用IoTデバイスは、大量のデータを生成します。 したがって、効果的な意思決定を行うには、貴重なデータを適切なタイミングで整理して処理することが非常に重要です。

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