製造業向けのエッジコンピューティングについて理解する

エッジコンピューティングは、運用をモダナイズし、仮想化を導入するための効果的な方法を模索している組織にとって最優先事項です。製造業界では、透明性の向上と、効率の向上、よりタイムリーなデータ分析を実現するために、情報技術 (IT) と運用技術 (OT) の統合への移行が進んでいます。

製造業者は、工場の排出ガスを削減し、より豊かなカスタマーエクスペリエンスを生み出し、回復力のあるサプライチェーンをサポートするだけでなく、ダウンタイムを最小限に抑え、生産への影響が生じる前に問題を検出する必要があります。

製造業者にとってのユースケースの例には予測分析、制御プロセスと監視プロセスの自動化による強化、生産の改善、高レイテンシーの解消、ロジスティクスの最適化などのネットワーク機能があり、エンドポイントのデバイスが送受信する大量のデータを管理する帯域幅を持つインフラストラクチャを採用する動機となっています。

エッジコンピューティング (クラウド・コンピューティングではなく) により、製造業者は、データをサーバーに送信して分析したり応答したりするのではなく、高度なロボット工学とソースの近くで行われるマシン間の通信を通じて、工場のフロアとサプライチェーンのプロセスに自動化を導入できます。たとえば、板金をスキャンして金属疲労を検出する、パイプを通る流れを監視する、自動化されたマシンサイクルを追跡するなどして、レイテンシーを改善し、分析と修正を迅速化することができます。

工場のフロアのデータをリアルタイムで収集、分析し、それに対応することにより、大きなメリットがもたらされます。ダウンタイムを削減し、保守を正確に予測し、製品全体の品質を向上させることで、生産量の増加、無駄の削減、スループットの向上、全体的なコストの削減を実現できます。

製造業では、エッジコンピューティングがすでに広く利用されています。しかし、複数の場所での運用に慣れている組織でさえ、IT と OT を統合してサイロを排除するのには苦労しています。 

製造業向けのテクノロジーが進化したことで、従来の工場設備は時代遅れのものになりました。また、新しい規制によって電力消費、振動データ、予知保全をより厳格にモニタリングすることが求められており、それも、既存のツールが使用でき、最小限のスタッフで管理可能で、需要の変化に適応して拡張できる柔軟性を備えたエッジコンピューティング・ソリューションのニーズを高めています。

組織ごとに要件は異なります。しかし、どのエンドユーザーの要件も、たいていは複数の場所や多数のデータセンターに分散されている多くの異なるソースから伝達されているデータを収集、厳選、分析し、それに対応する必要性に依拠していることは共通しています。一元化されたネットワークを介してそのデータを送ると、ボトルネックが発生し、レイテンシーが増加します。IT インフラストラクチャ全体にまたがる共通の水平フレームワークは、多くの場所に分散しているデータソースの管理に役立ちます。

一部の組織では、整合性のないさまざまなハードウェアで構成される従来のエッジ・ソリューションを使用していますが、それは、拡張の余地がほとんどない小さなスペースに格納されています。コンポーネントは必要に応じて追加され、特定のプロセスとテクノロジーを処理するために接合されます。そのため、時間の経過とともに複雑さが増し、管理と拡張がますます困難になります。クラウドサービスと IoT (モノのインターネット) を使用すると、製造業者は限られた敷地を使うことなく、増大するインフラストラクチャのニーズを管理できます。

エッジデバイスによって生成される大量のデータを収集する多数のエッジコンピューティング・サイトを管理することは、大きな課題となる可能性があります。製造業者は複数の場所を所持している場合があり、それぞれの場所に多数の自動化されたマシンとプロセスが備わっていて、1 分あたり数千のデータポイントをストリーミングしています。需要が増えると、サーバーを通過するデータの量も増え、レイテンシーが発生します。このレイテンシーはちょっとした不都合でしかない場合もあれば、深刻な問題を発生させ、生産性の低下につながる場合もあります。製造業者が運用の中断を最小限に抑えて状況の変化に迅速に対応するためには、柔軟で長期的なスケーラビリティが不可欠です。

エッジコンピューティングが、従来のテクノロジーとは比べものにならないレベルの生産性を提供することは間違いありません。しかし、これは製造業者が直面する可能性のあるすべての課題に対する完全なソリューションではありません。エッジコンピューティングは、オープン・ハイブリッドクラウド・インフラストラクチャと組み合わせて使用すると、より強力になります。

オープン・ハイブリッドクラウド・インフラストラクチャは、複数の場所から収集されたデータを管理し、柔軟なコンピューティング、ネットワーク、およびストレージリソースを使用して需要の変化への適応を容易にするために役立ちます。これにより、製造業者は知見を収集し、問題を分析し、ソリューションをより迅速に開発できます。

さまざまなソースのパブリッククラウドとプライベートクラウドを使用して多様なタスクを処理することで、組織は既存のオンプレミス・インフラストラクチャを重要な機能に割り当てることができます。オープン・ハイブリッドクラウド・インフラストラクチャはリソースの柔軟性をもたらし、また、進化するニーズに適応できるだけの柔軟性を備えた、まとまりのあるサーバー環境の作成を容易にします。エッジ上のデータはより効率的に管理されます。

これまで、製造業者はプロプライエタリーのソリューションと、垂直統合されたベンダーを利用して、エッジコンピューティングの当面のニーズに対応してきました。しかし、リーダーが成長可能で状況の変化に対応できるソリューションに傾倒していることから、それは変化しています。プロプライエタリーの制限なしに柔軟に拡張できるプラットフォームを持つことで、相互運用性が強化され、シームレスな拡張、スムーズな成長、自由なイノベーションが可能になります。

オープンクラウド上にエッジコンピューティングを導入する重要なメリットは、時間がかかってミスが生じやすい、統合されていないシステムやアプリケーションの手動での構成が不要になることです。ワークロードの管理とスケーリングは、最小限の運用オーバーヘッドで行うことができます。チームは、システムの構成や日常的なタスクの実行ではなく、収益化を改善するためのアプリケーションの開発に集中できます。

また、ハイブリッドクラウド環境でのエッジコンピューティングは冗長メカニズムをサポートするため、コンポーネントに障害が発生した場合や保守が必要な場合にプロセスが引き続き機能します。これにより、ダウンタイムが短縮され、安全性が向上し、コンポーネントのライフサイクルが長くなります。

製造業の未来とは、リアルタイムの状況に基づいて工場のフロアで自律的に意思決定が行われる未来です。エッジコンピューティングは、設計、サプライチェーン、運用など、製造プロセスのあらゆる側面の統合を支援します。これにより、組織は変化に迅速に対応し、柔軟性を高め、無駄を減らすことができます。エッジコンピューティングとオープン・ハイブリッドクラウド・インフラストラクチャを組み合わせると、リアルタイムの透明性の提供、ソフトウェア主導による生産の加速、スケーリングの最大化、IT インフラストラクチャにおける分析へのビッグデータ活用が可能になります。

エッジコンピューティングの導入にあたっては、変革的な考え方が求められます。IT スタッフがほとんどいない数千の拠点で必要なツールとプロセスを実装することは、どんなに軽く見積もっても困難です。さらに、各エッジ層には、ハードウェア占有スペース、物理的な動作環境パラメーター、およびそれに伴うコストに関するさまざまな要件があります。ほとんどの場合、単一のベンダーがエンドツーエンドのソリューションを提供することはできません。相互運用性は、IT アーキテクチャ全体での一貫性を実現するために、複数のベンダーからリソースを取得できるかどうかにかかっています。

Red Hat の広範なソリューション・ポートフォリオは、製造業者がオープン・ハイブリッドクラウドでのエッジコンピューティングへの変換を成功させるために必要なテクノロジーを計画、導入、実装するために役立ちます。Red Hat® Enterprise Linux® は、アプリケーションやコンテナの構築や実行を支える巨大なエコシステムをその基盤に提供します。Red Hat® OpenShift® は、物理、仮想、クラウドなど、あらゆるインフラストラクチャでコンテナベースのアプリケーションを構築、デプロイ、管理するための高性能 Kubernetes 環境です。Red Hat Edge は、ワークロードをサポートするプラットフォームを、必要とされる場所に提供します。Open Innovation Labs の研修は、イノベーションとツールを結び付けて、チームのアイデアと可能性を実現するために役立ちます。