インダストリ4.0: 課題とリスク

第4の産業革命(インダストリ4.0とも呼ばれる)は、今日の話題です。コンセプト全体が完全な産業のデジタル化を表し、すべての産業分野に浸透するモノのインターネット(IoT)に密接に関連しているため、産業用モノのインターネット(IIoT)の作成につながります。

インダストリ4.0とIIoTは、企業のインフラを完全に相互接続することを必要とする刺激的なコンセプトです。従来のアプローチは、個別の制御技術(OT)と企業の情報技術(IT)システムに基づいていました。時間の経過と、そして技術の進歩のおかげで、これらの分野は最終的に融合するまで近づきました。

適切に構成できれば、インフラの相互接続により、時間と費用の節約という企業にとっての利点がもたらされます。

データはすぐに利用できるため、基本的にはリアルタイムでモニタ、計画、およびメンテナンスすることができます。ただし、このタイプの簡単なデータアクセス性、およびシステムの相互依存性と相互接続には、特定のリスクもあります。デジタル化の主な課題の1つは、サイバーセキュリティです。この点とインダストリ4.0のその他の主要な課題については、以下で詳しく説明します。
 

主な課題

• セキィリティ: システムの相互接続は産業のデジタル化の重要な機能ですが、これはデータ保護の観点からもセキュリティ上の課題です。このデータは、直接的な外部ハッキング攻撃から保護する必要がありますが、従業員のエラーや能力不足などの意図しないデータ漏洩からも保護する必要があります。サイバーセキュリティの問題は、機能状態(電力やガスの生産と流通)に不可欠なインフラ、および環境および健康被害事故のリスクがあるインフラ(化学プラント、原子力発電所など)を管理するために特に重要です。
• テスト容易性: さまざまな状況でのセキュリティと信頼性の高い応答を検証できるように、新しいシステムまたはシステムの変更はそれぞれ導入前に業界の設定でテストする必要があります。テストは、OTとITシステムが別々だった時代であっても、常に変更実装プロセスの重要なフェーズでした。企業が完全に統合されデジタル化されると、テストはかつてないほど複雑になります。
• 人工知能(AI)の要素を使用: インダストリ4.0に関連してよく議論されているトピックは、自律制御のための人工知能の使用、ならびにインテリジェントで予知保全、制御の最適化および意思決定プロセス、そして最後にセキュリティの向上(例えば、顔や音声認識)です。正しく機能するために、ほとんどの人工知能アルゴリズムには、代表的なデータサンプルを使用した「学習」または「トレーニング」フェーズが必要です。ただし、このようなデータを取得することも重要な課題です。学習に適切な量の関連データを取得する必要があるだけでなく、このデータがすべての重要なシステム状態を適切にカバーし、システム全体を正常にテストできることも証明する必要があります。
• 立法および標準化: 産業オートメーションの分野は、人間の健康と環境の保護に関するより厳格な法的規制に直面しています。さらに、インダストリ4.0は1つの規格ではなく、規格のグループ全体を表していることを認識しておく必要がありますが、ほとんどはまだ進化しています。そのため、ロックウェル･オートメーションは現在の傾向と要件に対応するように、コネクテッドエンタープライズと呼ばれるインダストリ4.0のコンセプトを進化させ続けています。最も厳しい信頼性とセキュリティ基準を満たすために、お客様に最新の接続オプションを提供しています。

インダストリ4.0は、完全なデジタル化と企業システムの相互接続の前には不可能であった、多くの新しい素晴らしい機会をもたらします。その一方で、それはまた、解決する必要がある新しい挑戦をもたらすることになります。