先週末、あるプロジェクトで1000個のジャンプリングが必要なことに気がつきました。私はコイルの束を作り、その後ハンドヘルドスニップのペアを取り出して、一度に2つまたは3つのリングを、コイルからジャンプリングを切断し始めました。手早く、簡単に、あっという間にできました。しばらくは、自分でもかなり満足していました。しばらくすると、手が攣り始め、カッターも固まり、作業全体が這うように遅くなったのです。
しばらくして、私はもう十分だと思い、リング･カッティング･マシンに投資しようと思いました。いろいろと調べて自分の希望に合うものを見つけ、届くのを待ってセットアップすると、数分後には1000個のジャンプリングができあがりました。さらに、カットがよりきれいで平坦になり、完成品の品質が向上するという、思いがけない利点も見つかりました。
スケーラビリティを実現するためのツール選び
さて、私が使っているリング･カッティング･マシンとIIoT (産業用モノのインターネット)とは、どんな関係があるのでしょうか? 私が考えるに、企業全体に展開したいユースケースがある場合、IIoTはその仕事に適したツールになり得ます。既存のツールを使って素早く構築することもできますが、それを拡大･縮小しようとすると、すぐに壁に突き当たる可能性が高くなります。
IIoTは、拡張性が求められるものを構築する際に必要不可欠な多くの機能を内蔵しています。
- 接続性 – あらゆるタイプのデータソースや記録システムと相互作用
- セキュリティ – セキュアで柔軟な認証･認可オプションにより、要件に対応した認証が可能
- データモデル – データを関連付け、文脈化する共通の情報モデルを作成
- 可視性 – 直感的でインタラクティブなダッシュボードを提供
- オーケストレーション– データのパターンに反応し、自動化されたワークフローを作成
- アクセシビリティ – 適切な人が適切な時間に適切なフォーマットでアクセスできるように可視性とアクセシビリティを制御
例えば、ラインやサイト、さらには地域間でマシンの稼働率を比較する方法があるとします。あるサイト向けのソリューションを構築することはできますが、他のサイトへ簡単に展開できる保証はありません。なぜでしょうか? それは、工場レベルではどうしてもばらつきが生じるからです。指紋や雪の結晶のように、2つとして同じものがないことは誰もが知っています。さらに、それぞれのマシンが柔軟性やカスタマイズのレベルを持っている可能性が高く、簡単なロールアウトができないのです。
共通情報モデルの構築
別のアプローチとしては、高レベルのKPI (現在のマシンの状態、総稼働率、平均稼働率、故障数など)をマップ化し、これらを使用して、マシンや工場レベルのばらつきに関係なくすべてのマシンに適用される共通の情報モデルを構築することである。このようにして、個々のマシンやマシンのセットではなく、共通の情報モデルに対してKPIの計算、ダッシュボード、およびレポートを作成することができます。
このように物理的なハードウェアをソリューションから切り離した抽象化レイヤを作成することで、すべての拠点に迅速に展開することができます。このようなフレームワークがあれば、小規模なものであっても、1つの工場での使用であっても、企業全体に展開しなければならないものであっても、要件にぴったり合ったソリューションを構築することができるのです。
結局、私のプロジェクトにはさらに1万個のジャンプリングが必要ですが、手持ちのカッターだけでなく、この仕事に適したツールに投資してよかったと思います。
