データにとらわれすぎないで、有効活用してください。

それでは、価値と生産性の実現に非常に重要であるプラントフロアのデータをどのように変換し適用するのでしょうか。最初からデータへのスマートなアプローチを行なうツールを活用すると、データは整理され、状況に沿った説明へと変えられて、データフローが簡略化されることで迅速に洞察を得ることできます。

言い換えると、IoTとオートメーションシステムには異なるルールがあり、スマートオブジェクトは伝達するための共通言語を作成します。コアとなるスマートオブジェクトは、自動検出、標準化、同期、および整合性をデータにもたらします。

従来の設定では、オートメーションシステムはゲートウェイを介してIoTプラットフォームとインターフェイスします。このゲートウェイには通常、データをステージングするための構成と作業が必要です。また、特に異種のシステムが関係する場合は通常、この時点で状況に沿った説明へと変える作業が重要になります。IoTシステムはオートメーション構造に「対応」していないため、すべてのアプリケーションに対して新しいモデルを作成する必要があり、IoTシステムがデータのオートメーションコントローラを攻撃するため、さらに非効率になる場合があります。例えば、IoTシステムは、動作Xが実行されようとしている、動作Xが実行されている、動作Xが完了したといった情報を個々に取得します。次に、これらの3つのデータポイントを処理して、関連する1つの連続した動作としてつなげる必要があります。スマートオブジェクトを使用して構築されたシステムでは、IoTシステムとアプリケーションによってデータが自動的に編成、モデル化、および使用されるため、プログラマによる作業はほとんどありません。PLCタグは、レート、状態、ステータスなどの一貫した定義を持つことができ、ライン番号、機械名、場所などの文脈とともに情報データベースに配信されます。これらの要素はすべて、最終的にはより多くの洞察、より良い分析、そしてプロセスと潜在的なリスクのより深い理解を促進するIoTソリューションを実現するうえで重要です。上記の例では、動作Xの3つのデータポイントが、より大きな文脈の1つの連続動作として自動的に認識されます。

5台の機械を使用した単純な飲料ラインについて考えてみましょう(「飲料プラント」のアニメーションを参照)。おそらく、関連するデータ値は100万個を超えるでしょう。ほとんどの企業には、このすべての情報を管理するためのリソースがなく、時間をかけるべきでもありません。スマートオブジェクトは、データの準備を合理化します。つまり、1つのモデルで多数のアプリケーションに供給します。あるお客様は、スマートオブジェクトがわずか6時間でできることを、開発者なら1か月かかるだろうと予想しました。これは96%の改善です。

さらに、このより直接的な方法によって、データの整合性と決定論が向上します。同じ製品がさまざまな段階で何を行なうかを、これまでにない正確さと整合性で比較できます。また、OEE、エネルギー、質量流量などのデータに属性を割り当てる機能により、自動的に集計および分類された情報を取得できます。そこから、人間と機械の両方の意思決定と最適化に意味のある方法で報告されます。

結局、スマートオブジェクトはデータを変えることはありません。ただし、それをキャプチャ、表示、および提示する方法が大幅に簡素化され、その結果として、運用を最適化する方法が徐々に簡素化されます。スマートオブジェクトが情報戦略にどのように適合するかをご覧ください。