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製造業向けAIを活用したハイブリッド監視：上位5つの課題と監視による支援

製造における技術トレンド、落とし穴と課題、および監視が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。

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製造業は岐路に立っています。インダストリー 4.0 は、産業用モノのインターネット (IIoT)、高度な自動化、AI 主導の分析によるイノベーションの波をもたらしました。現在、私たちはインダストリー 5.0 の始まりを経験しています。インダストリー XNUMX では、人間がスマート マシンと協力して、より持続可能な製品、サービス、サプライ チェーンを作成します。

製造業にとっては刺激的な時期ですが、同時に困難な時期でもあります。より効率的な生産手法を採用し、循環経済に参加するというプレッシャーが高まる中、製造業者はデジタル変革の取り組みを継続する必要があります。このブログ投稿では、業界を形成する最大のテクノロジー トレンド、それによってもたらされる課題、および IT 監視および可観測性システムがそれらにどのように対処できるかを探っていきます。

18 世紀に広範囲にわたる生産の機械化が始まり、第一次産業革命が始まりました。 1970 つ目は、組み立てラインに電力を統合することで始まり、大量生産が現実になりました。 XNUMX 年代にコンピューター数値制御 (CNC) システムが導入され、生産プロセス全体が自動化されました。現在、私たちは第 XNUMX 次産業革命の最終段階にあり、デジタル変革が原動力となるスマート ファクトリーが特徴です。メーカーは今、次の大きな変革に向けて準備を整える時期が来ています。

これから起こることを見てみましょう。

AIを活用したビジネスプロセス管理

効果的な人工知能 (AI) の実装はデータに基づいて構築されており、メーカーはこれまでよりもはるかに多くのデータを生成しています。彼らは現在、IIoT センサーから収集した環境データを組み込んだ自動ビジネス プロセス管理 (BMP) を使用して生産プロセスを改良しています。これらのデバイスは、温度、湿度、近接性、圧力などの要素に関するリアルタイム情報やその他のセンサー データを収集できるため、メーカーは予知保全によってプロセスを強化し、リスクを軽減できます。

消費者直販 (D2C) 製造

製造業のビジネス モデルも変化しており、消費者への直接販売が業界の成長の主要分野の 1 つとなっています。直接販売することで、メーカーは諸経費を削減し、追加の利益を研究開発に再投資できます。ただし、成功には販売とマーケティングの業務が必要であり、それにはテクノロジーのフットプリントの拡大も伴います。 

この新しい市場に成長し、それに応じて事業を拡大するために、メーカーは、低レベルの意思決定を自動化するための、生成 AI や高度な分析を活用したチャット インターフェイスなどの新しいテクノロジーに注目しています。

デジタルツインと拡張現実

製造業におけるデジタル ツインとは、製品、生産システム、プロセス、さらには工場全体をデジタルで再現したものです。しかし、現代のデジタル ツインは単なるデジタル レプリカではなく、現実世界のモノの完全なクローンであり、IIoT センサーのおかげで工場現場から直接データでリアルタイムに更新されます。 

デジタル ツイン テクノロジーは急速に進歩しており、製品の革新、プロセスの改善、ダウンタイムと無駄の削減の原動力としての地位を確立しています。ただし、成功するにはこれらのモデルに適切なデータを供給することが最も重要であるため、データを生成するすべてのコンポーネントにわたる包括的な監視が必要です。

産業オートメーションおよびロボット工学

大規模な製造業務にとってロボット工学は新しいものではないかもしれませんが、スマートマシンは確かに新しいものです。現在、従来の複雑な生産ライン全体で自動化を拡大する傾向が強まっており、現場での人間の立ち会いを必要としない完全無人製造の促進にまで至っています。 

この変化を推進するテクノロジーには、積層造形 (3D プリンティングとも呼ばれる)、予知保全システム、自律移動ロボット (AMR) などがあります。これらの未来の工場は、工場運営のあらゆる側面を可視化できる IIoT システムに大きく依存しています。

製造業務のリショアリング

世界経済のますます予測不可能さが増し、貿易戦争、制裁、持続可能性への需要の高まりにより、製造業者はサプライチェーン全体の再考を余儀なくされています。そのため、ここ数年、サプライチェーンのリスクを軽減し、サービス品質を向上させるために、製造業務のリショアリングへの顕著な移行が見られました。しかし、生産の現地化には戦略的および環境上の利点がある一方で、製造業者は労働力不足が広がる中、コストを低く抑えるという大きな課題に直面しています。このソリューションには、信頼性と適応性の両方を備えた自動化システムを実装する必要があります。

メーカーが直面しているデジタル変革の主な課題

競争力を維持したい製造業者にとってデジタル変革は長い間必要でしたが、多くの企業は依然としてその複雑さに対応するのに苦労しています。多くの企業にとって、サプライチェーンは大きすぎて管理できなくなっています。最新のデジタル技術を既存の生産ラインに統合することも、特にメーカーが高価な独自の機器に大きく依存していることを考えると、根強い課題です。

メーカーが直面するデジタル変革の主な課題の内訳は次のとおりです。

#1.テクノロジーと情報のサイロ化への対処

今日の工場ではさまざまな機械、センサー、サプライ チェーン管理システムが使用されており、それらはすべて膨大な量のデータを生成します。問題は、このデータの多くが分離されており、特定の部門、システム、生産ライン内に存在していることです。これらのデータサイロはビジネスのダウンタイムの原因となり、チームが問題を個別にトラブルシューティングすることは非常に困難になります。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欠如していると、テクノロジー スタック全体の可視性にギャップが生じるため、IT および運用テクノロジーを総合的に調整する必要があります。

#2.オーダーメイドのテクノロジーとIoTセンサーを追跡する

生産ライン内の接続デバイスの量が急速に拡大しているため、すべてを追跡することが不可欠です。たとえば、IoT デバイスの監視が不十分な場合、それが単なるセンサーであっても、最終的に単一障害点となり、生産のダウンタイムやセキュリティ侵害につながる可能性があります。このため、IoT プロトコルはデバイス自体と同じくらい重要です。プロトコルは、バックオフィス システムを含むデバイス間の通信を制御し、可能にするものです。しかし、管理するデバイスが数百、数千ある場合、重要なことを見失いやすくなります。

#3.サプライチェーンの回復力と効率性の強化

サプライチェーンはますます複雑になる可能性があり、小規模な製造業者であっても数千のサプライヤーを抱えている可能性があります。各サプライヤーは潜在的な単一障害点となるため、復元力を確保するためにすべての受信および送信データ ストリームを監視する必要があります。結局のところ、ハッカーが製造業の業務を妨害したり、企業秘密を盗もうとしたりするため、産業スパイは製造業にとって日常的な現実となっています。ランサムウェアや Stuxnet などの脅威は、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ています。 IIoT と接続されたインフラストラクチャの世界では、実稼働環境が外部の世界にさらされるのを最小限に抑えることが重要です。

#4.持続可能性とカーボンニュートラルの実現

環境の持続可能性とカーボンニュートラルは現在、メーカーにとって最優先事項です。多くの地域では、議員がそのような目標を義務付け始めていますが、それが簡単に達成できることはほとんどありません。たとえば、欧州連合 インダストリー5.0を定義する 既存のインダストリー 4.0 アプローチを補完するデジタルおよびグリーン移行の推進力として。 

メーカーは、より無駄のない生産プロセスを採用し、より循環型経済をサポートするというプレッシャーの増大に直面しているため、知らないことを改善することはできないため、テクノロジースタックを完全に観察できることが不可欠です。

#5.重要なインフラストラクチャの稼働時間を最大化する

現在、ほとんどの企業はデジタルファーストになっており、Web サイトが短時間停止しただけでも、収益やブランドの評判に重大な影響を与える可能性があります。製造業の世界では、停止ははるかにコストがかかる可能性があります。重要な生産システムやインフラストラクチャのダウンタイムは、メーカーのビジネスだけでなく、小売業者や卸売業者などの下流のサプライヤーにも直接的な経済的影響を及ぼします。 

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、ダウンタイムを軽減するための基本です。などの現代的なテクニック 根本原因分析 メーカーが機能停止の原因となっている特定のデバイスまたはアプリケーションを特定することで、問題の原因を迅速に特定するのに役立ちます。

LogicMonitor がメーカーの業務強化にどのように役立つか

製造業務を強化できるかどうかは、これまで以上に、関連性があり、正確でタイムリーなデータに依存しています。そのデータは、製造現場の IIoT センサーや、サプライ チェーン管理 (SCM)、顧客関係管理 (CRM)、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) などのバックオフィス システムなど、さまざまなソースから取得されます。

ITおよびOT用の単一ガラス板

多様なデータ ソースを統合することから、製造業務の強化に向けた取り組みが始まります。 LogicMonitor は、すべての仮想マシン、ストレージ資産、IIoT システムを含む、ハイブリッド クラウドとオンプレミス環境全体にわたる単一の画面を提供します。コンピューティング ワークロードと運用システムを完全に監視できるため、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です。

情報技術と運用技術を示すLogicMonitor

IoT への拡張性の簡素化

LMエクスチェンジ は、ネットワークに接続されたすべてのデバイス、アプリケーション、データベース、サービス全体に監視を適用できる、すぐに使用できる統合のライブラリであり、常に拡張されています。カスタマイズ可能な監視テンプレートとラピッド プロトタイピング機能により、意思決定者は自分の役割に関連するデータ主導の洞察に簡単にアクセスできます。また、ユーザーが特定のニーズに応じて監視ソリューションをカスタマイズできるよう、大規模なエンジニア チームも用意しています。

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

設計およびデフォルトによるセキュリティ

私たちが行うすべてのことにおいて、セキュリティは最重要事項です。ここでは、LogicMonitor ソリューションがユーザーとシステムのセキュリティを確保する方法をいくつか紹介します。

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 Collector からの送信通信のみが許可されます。

● データは TLS で暗号化されます。

● LM コレクターは環境に安全にロックされます

安全なオペレーション

● 境界およびホストベースの IPS を備えた強化された Linux に基づくコレクタ。

● 最上位の DC および AWS リージョンから運用されています。

● すべてに最高のセキュリティ対策が施されています。

安全なプラクティス

● 保存される個人データは最小限に抑えられます。

● デバイスのアクセス認証情報はメモリに保存され、ディスクには書き込まれません。

● ユーザーパスワードの代わりに使用されるソルテッド一方向ハッシュ。

安全なスタンダード

● 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 はセキュリティ管理を検証します。

● 高い可用性と機密性。

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

AIを活用したハイブリッド観測性を実現する単一のプラットフォーム

ビジネスがデジタル ビジネスになるにつれて、製造企業の収益性と円滑な運営を維持するには、テクノロジー スタックを維持することが不可欠です。また、製造は製品ライフサイクルのあらゆる段階でテクノロジーへの依存度が高まるため、生産プロセスの効率を維持し、設計およびデフォルトでセキュリティを組み込むことが不可欠です。

私たちのクライアントの 1 つであるコカ・コーラ ボトリング社は、 LogicMonitor を使用して IT インフラストラクチャを統合しました、広大で複雑なネットワーク全体の運用効率を向上させます。以前は断片的な監視アプローチに取り組んでいましたが、当社のソリューションは環境の統一されたビューを提供しました。結果？平均解決時間 (MTTR) の大幅な短縮など、トラブルシューティングとメンテナンスのプロセスが強化されました。同様の成功事例を体験したいですか?当社について詳しく知る 製造ソリューション 方法を調べてください。

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