製造の可観測性:上位5つの課題と監視がどのように役立つか

製造の可観測性:上位5つの課題と監視がどのように役立つか

製造業は、ここ数十年の間、デジタル化と自動化の旅を続けてきました。 自動化へのこの変革は、AI、ロボット工学、およびパブリッククラウドによってますます加速されています。 それは、顧客サービスやマーケティングなどの分野を含む、現代の製造業のあらゆる側面を網羅するように拡大しています。 高度なデジタルモデリングとともにIoTとセンサー技術の進化により、現代の製造業はイノベーションと変化を加速するペースで推進することができます。 デジタルプロトタイプからのデータを分析することで、製品の開発を大幅に加速できます。 このブログ投稿では、製造業におけるいくつかの技術トレンド、いくつかの落とし穴と課題、および監視が最先端技術の円滑な実装を確実にするためにどのように役立つかを探ります。 

カスタマーサービスと分析におけるAI

効果的なAI実装は、データに基づいて構築されています。 予知保全、顧客成功のためのデジタルアプリケーション、BPMなどの戦略はすべて、正確な環境データに依存しています。 環境センサーデータとAIを活用することで、温度、湿度、またはプラントをオフラインにする可能性のあるその他の要因の急上昇を予測することができます。

製造業はまだAIの実験を続けており、いくつかの分野でAIの実装に成功していますが、他の業界と比較すると、市場は今日のAIの成熟したユーザーではありません。 すでにこのテクノロジーを提供しているテクノロジーパートナーを活用することが、AIとデジタルトランスフォーメーション全般の使用を加速するための鍵となります。 大多数の業界で見られたのは、第一線のカスタマーサポートを提供するチャットボットの台頭です。 効果的なチャットボットを実装すると、カスタマーサービスのコストを20〜30%削減できます。  

デジタルツイン

もともとNASAによって開拓されたデジタルツインは、XNUMX年以上にわたってトップテクノロジートレンドのXNUMXつです。 デジタルフレームワークで物理環境をミラーリングすることは、製品の革新、プロセスの改善、ダウンタイムと無駄の削減、および顧客体験の向上の鍵となります。 IoTとAIの進歩に伴い、メーカーがその分野のマーケットリーダーに追いつくために、デジタルツインテクノロジーが急速に主流になりつつあります。 これらのモデルに適切なデータが入力されていることを確認することが重要です。 これは、各コンポーネントパーツに対して適切な種類の監視を行うことで実現できます。 

インテリジェントオートメーションとRPA

RPAを使用して反復プロセスを自動化すると、製造プロセスだけでなく、それを支援できます。 また、注文処理やロジスティクス業務など、スタッフが自動化できる複数のタスクを繰り返さなければならない他の分野でも役立ちます。 カスタマーサービスのようなRPAの明らかな競争相手は、現在、大多数の企業で自動化されています。 現在、RPAはビジネス内の他の時間のかかるプロセスに適用されるようになっており、その結果、従業員の顧客満足度と生産性が向上しています。

IIoT

製造業におけるIoTは、コスト削減、プラント運用の可視性の向上などの大きなメリットをもたらし、停止の根本原因を特定するのに役立ちます。 多数のIoTデバイスとセンサーを使用して複雑なOT環境を管理することは、大変な作業になる可能性があります。 これらの新しいテクノロジーを十分に活用するには、ITおよびOT資産全体を完全に可視化するためのツールの統合が不可欠です。

製造組織が直面する一般的な課題

ITとOTを全体的に管理することの利点は何ですか?

データサイロはビジネスのダウンタイムの一因となり、チームは通常、サイロ内で問題を個別にトラブルシューティングします。 組織のインフラストラクチャ全体の統一されたビューがないため、本番環境のトラブルシューティング時間とダウンタイムが増加します。 ITとOTを調整することにより、製造組織はより合理化されたプロセスから利益を得ることができます。 

テクノロジースタック全体の可視性にはどこにギャップがありますか?

監視および管理ソリューションからのより広い範囲のカバレッジが不可欠です。 多くの製造業はクラウドを採用していますが、それでも古いネットワーキングおよび本番テクノロジーを維持する必要があります。 これにより、監視と可視性の観点からカバレッジにギャップが生じる可能性があります。 

IoTやセンサーなどのカスタムおよびオーダーメイドのテクノロジーを追跡するにはどうすればよいですか?

IoTと特注のテクノロジーのパフォーマンスを理解することは、現代の製造環境では不可欠ですが、それを行うのは難しい場合があります。 企業がインテリジェントな自動化のためにIoTとAIを活用しようとし始めると、この情報のためのデータ管理プラットフォームの導入が必要になる可能性があります。 

メーカーがクラウドとIoTを活用しようとしても、テクノロジーは安全を維持できますか?

産業スパイは、製造業者が業務を妨害したり企業の秘密を盗もうとしたハッカーからの攻撃にさらされているため、日常の現実です。 ランサムウェアは今後も続くでしょうが、自動化された産業プロセスを混乱させ、停止させるように設計されたStuxnetのようなワームによる不吉なサイバーセキュリティの懸念がさらにあります。 IIoTと完全に接続されたインフラストラクチャの世界では、本番環境の外界への露出を最小限に抑え、この環境との通信を保護する必要があります。

重要なインフラストラクチャの稼働時間を改善する方法

ほとんどのビジネスはデジタルビジネスであり、間違いなくWebサイトの停止は収益の損失を生み出し、評判に影響を与える可能性があります。 製造業の世界では、はるかにコストがかかります。 システムとインフラストラクチャのダウンタイムは、ビジネスの収益性に直接的な悪影響を及ぼします。 問題を迅速かつ効果的にトラブルシューティングできることは、ダウンタイムを削減するための鍵です。 のような現代の技術 根本原因分析 組織が停止の原因となっているデバイスまたはアプリケーションをすばやく特定するのに役立つはずです。 

製造業向けのLogicMonitorソリューション

ITおよびOT用のガラスの単一ペイン

LogicMonitorは、従来のワークロードとクラウドワークロードの可視性をIoTおよび本番システムと結び付けます。 これにより、システム全体のトラブルシューティングと最適化が可能になります。

情報技術と運用技術を示すLogicMonitor

新しいテクノロジーを簡単にカスタマイズして、IoTへの拡張性を簡素化

LMエクスチェンジ LogicMonitorと顧客が新しいテクノロジー用に作成した新しいテンプレートを使用できるようにします。 LogicMonitorは、ラピッドプロトタイピング機能を使用してカスタム監視テンプレートを簡単にします。また、ユーザーがニーズに基づいて監視をカスタマイズできるように、専門サービスエンジニアの大規模なチームを利用できます。

LogicMonitorプラットフォーム内のLogicModules、SSL、VMware、Kubernetesのパッケージを表示

安全な設計

LogicMonitorのプラットフォームは安全です。 以下は、LogicMonitorがユーザーとシステムのセキュリティを確保する方法のほんの一部です。

安全なアーキテクチャ 

  • RBAC、2FA。
  • 転送中および保存中のデータの暗号化。

安全なデータ収集

  • LMコレクターから許可されるアウトバウンド通信のみ。
  • TLSで暗号化されたデータ。
  • LMコレクターは環境に安全にロックされています。

安全な運用 

  • 境界とホストベースのIPSを備えた強化Linuxに基づくコレクター。
  • 一流のDCとAWSリージョンから運営されています。
  • すべて、最高のセキュリティ対策が講じられています。

安全な慣行

  • 最小限の個人データが保存されます。
  • メモリに保存され、ディスクに書き込まれることのないデバイスアクセスクレデンシャル。
  • ユーザーパスワードの代わりに使用されるソルトされた一方向ハッシュ。

安全な基準

  • 継続的な侵入テストにより、最大限のセキュリティが保証されます。
  • SOC2は、セキュリティの管理を検証します。
  • 高可用性と機密性。

LogicMonitorのネイティブプラットフォームに加えて、安全なプロキシを活用することにより、ユーザー運用チームは通信の完全な制御を維持します。 これにより、ユーザーはネットワークからのトラフィックをロックダウンして、外部の悪意のある攻撃者への露出を最小限に抑えることができます。

AIOpsを利用して、異常を予測および特定します

LogicMonitorのAIOps機能 ノイズからサービスに影響を与える信号をインテリジェントに検出し、信号をより実用的にし、チームを夜間に維持する誤ったアラートの急増を減らします。 アラートエスカレーションチェーンを使用すると、ユーザーは、SMS、電子メール、チャット、またはITSM統合を介して適切なチームメンバーに確実に通知できます。 LogicMonitorのAIOps機能により、チームは停止の根本原因を特定し、組み込みの動的しきい値と根本原因分析を使用して暴風雨の警告を停止できます。

コンテキストインサイト:AIOps主導の予測と異常検出グラフ

統一された可観測性のためのXNUMXつのプラットフォーム–メトリック、ログ、トレース、および強力なAIOps機能

  • メトリック –ネットワーク、クラウド、コンテナー、およびアプリケーションにまたがる2,500を超えるさまざまなテクノロジーをカバーする最も包括的な監視プラットフォーム。
  • ログ –すぐに使用できる統合を備えた単一のプラットフォームで、関連するログをメトリックと相関させることにより、ITインフラストラクチャの監視製品とログ管理製品の間のコンテキスト切り替えを排除します(または任意のカスタムログソースを介して)。
  • 形跡 –アプリケーションエラーを見逃さず、コード品質を向上させ、問題をより迅速に診断して修正します。 コードからクラウドまで、アプリスタック全体のパフォーマンスに関する洞察を得て、アジャイル環境で完璧なカスタマーエクスペリエンスを確保します。

結論

すべてのビジネスがデジタルビジネスになるにつれ、テクノロジースタックを維持することは、会社の収益性を維持し、円滑に運営するために不可欠です。 これは、製品ライフサイクルのすべての部分でテクノロジーに依存しているメーカーに特に当てはまります。 製造業がクラウドに移行し、IoTを利用して生産プロセスの管理と維持を改善するにつれて、セキュリティはビジネス継続性において大きな役割を果たします。 最新の監視スタックを採用することで、データとAIOpsを使用して、容量に到達する時期やシステムに障害が発生する可能性がある時期を予測することで、本番システムの可用性を維持できます。 XNUMXつのプラットフォームからビジネス全体を監視することで、データに基づいてビジネス上の意思決定を行うことができます。