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誰に尋ねるかにもよりますが、産業用インターネット・オブ・シングス（IIoT）は誰もが予想したよりもゆっくりと成長しています。 それはなぜでしょうか、そして、それは歯車製造業にとって何を意味するのでしょうか？

IIoT、Industry 4.0、呼び方は様々ですが、現場に登場して以来、IIoTは製造技術の次の大きな進歩であると考えられていました。 当初から、それは第4次産業革命として歓迎され、その名前が示すように、私たちがこれまで行ってきたビジネスの方法を完全にひっくり返すことになると考えられてきました。 結局のところ、ヨーロッパでやや市場に精通したインダストリー4.0の呼び名を得たのです。

そして、IIoTテクノロジー自体は、約束された以上の力を持っています。 しかし、私が含めた多くの人々が数年前から角を曲がった先で待っている未来は…まだまだ曲がり角のどこかにあります。 IIoTの進歩によって予測されるような大規模な業界の変化はすぐには起こりませんが、この特定の分野がどのように進歩しているかについて人々に話すほど、私はより多くの信号を混合してしまいます。 重要なポイントは、常に1つのこと、つまり採用率を中心に展開していきます。

誰もが悪い方向に考えてしまう前に、そうではありません。 誰に尋ねるかにもよりますが、IIoTは順調に拡大している急成長中のビジネスです。 ここ米国を含む複数の国からの政府の推進により、この分野は成長を続け、ほとんどの市場予測は楽観的です。 フィールドとしてのIIoTは、失敗するリスクが大きいようには見えません。

しかし、展示会でトピックを取り上げると、これらの予測と比較してより多くの製造業者が寄せている期待が冷ややかなことに驚くかもしれません。 それは、IIoTが成長していないということではなく、誰もが想像するような大規模な革命ではない、もしくは少なくともまだだということです。

「一般的に、IIoTは、期待していたように多くの人々が世界中のあらゆる場所で使用するような速度では広まりませんでした」と、グリーソンコーポレーションのデジタル製造ソリューションディレクターであるRakesh Kulkarni氏は述べています。 「IIoTを成功させるためには、いくつかの要因をまとめる必要がありますが、それは比較的ゆっくりと起こっています。」

それでは、それらの要因は何でしょうか？ 誰もが業界の中核になると思っていた、IIoTを減速させているのは何でしょうか？

その要因の一つはインフラと業界が未熟な状態なこと、一つは熟練した人材の不足、そして最後の一つはIIoTの本質として先見性のある長期的な技術で、先行利益が比較的に少ないことです。 これら最初の2つは、まだ広く採用されていない大胆な新しい試みのスピードバンプとして理解できるものです。3つ目は、ほとんどのビジネスが実際にどのように運営されているかを見ると分かるはずです。 IIoTが約束する利益まで、長時間の経過に伴う利益の遅れは、前年比の利益で運営されているビジネスの世界で販売することは難しく、株主は投資収益率を期待しています。

話しやすいのはインフラの問題です。つまり、Kulkarni氏が言ったように、IIoTを「スケーラブルで、安全で、将来性がある」ようにするための基盤をセットアップする必要があります。

「これを行う企業の能力は、IIoTソリューションの開発における課題を考慮すると、しばしば制限されます。長期間の運転、価値ベースの価格設定、長い/リスクのある実装サイクル、ベンダーロックイン/高いスイッチングコストです」とKulkarni氏は言います。 「一方で、将来のユースケースのビジョンとロードマップが不足しているため、初期投資の回収は少数の初期IIoTユースケースにのみ依存しています。 これにより、適切なインフラへの投資を妨げる障壁になります。」

この問題は、特に限られたユースケースが、平均的なメーカーに価値をもたらす可能性のある特定の問題点を必ずしもカバーするとは限らないと感じるギア業界では特に深刻です。

同じ言葉ではありませんが、Klingelnberg GmbHのデジタル化と仮想化のエンジニアリングディレクターであるDaniel Meurisは、その感情を反映していました。 ビジョンの欠如とケーススタディの不足により、実際にIIoTの利点をユーザーになることが困難であることを示しています。

「今まで、IoTソリューションの市場を見ると、それを可能にするテクノロジーがあるため、多くのソリューションが存在しますが、提供される本当の価値はありません」とMeuris氏は言います。 「つまり、これらのMESシステムとビッグデータアプローチと機械学習などがありますが、特にギアリングの世界で生産をより効率的にする価値を見つけるのは困難です。 企業は、サプライヤーが私たちに価値を与え、私たちをより効率的にする何かを提供するのを待っていますが、多くのソリューションではこの根拠がまだ不足しています。」

Meuris氏によると、課題は主にギア業界固有の現地の懸念に起因します。 ほとんどの抜本的な変更と同様に、IIoTがもたらす高レベルの理論的利点は簡単にリストアップできます。 その中でも最も重要なのは、デジタルツインや他のソリューションが独自の製造ラインに前例のない透明性を提供し、製造業者が品質と効率の両方を向上させるために生産にあらゆる種類の修正を加えることができるという事実です。 騒々しいギアを購入しますか？ 原因を突き止めて問題が解決できるまで、一度に1ステップずつプロセスをさかのぼります。 切削プロセスをより効率的なものに変更したいですか？ デジタルツインを使用して、ギアに与える影響を追跡します。 この件に関して、Kulkarni氏とMeuris氏は同意します。

「米国のメーカーが好むIIoTテクノロジーの最も重要な部分の1つは、IIoTを使用して工場でより良いデータ駆動型の意思決定を行う能力です」とKulkarni氏は述べています。 「過去には、プラントには多くのブラックボックスがあり、それらは完全には理解されておらず、最適ではない決定につながりました。 IIoTを使用すると、プラントの主要なメトリックを根本原因に結び付け、それらの問題を解決し、プラントレベルでその影響を確認できます。」

「この長いプロセスチェーンには多くの依存関係があります」とMeuris氏は言います。 「これらすべての依存関係を透明にする唯一の方法は、デジタルテクノロジーを使用することです。」

ただし、Meuris氏によると、さまざまな業界の特定のアプリケーションを調べることも必要です。 IIoTは、抽象的で高レベルの意味で十分に約束されていますが、それを各地域の業界に適用する方法を調査する必要があります。ギア製造の場合、IIoTテクノロジーはまだその接続を確立するためには十分に到達していません。

スマートツーリングのように、その接続が形成され始めている場合もありますが、Meuris氏によると、これは主に技術が具体的であるためです。 IIoTソリューションの大部分は、そのメリットがありません。

「このビッグデータ全体やマシンステータス分析など、他のトピックもあります」とMeuris氏は言います。 「これはそれほど具体的ではありません。 もちろん、彼らはまだ非常に興味を持っていますが、顧客に説明しやすくするために提供できるこの最終的な価値を得るために、いくつかのステップを踏む必要があります。 それはまだ挑戦段階です。」

これにより、業界の初期のインフラの問題とIIoTのその他の障害の両方が結び付けられます。1つ目は、ほとんどのIIoTソリューションのより長期にわたる難解なメリットです。 Kulkarniが指摘したように、IIoTの最も強力な進歩の多くは、完成期間が長いか、約束された収益のいずれかを実現する前に相当な先行投資を必要とします。 それと具体的なケーススタディが不足しているため、たとえば、ビッグデータ分析は、実証済みの収益性を備えた新しいより効率的な歯車研削盤にそのお金を割り当てることができれば、投資収益率が向上します。 「第2の障壁は、企業で人工知能を効果的に適用する方法を理解することです」とKulkarni氏は述べています。 「AIを分析し、貴重な洞察を提供するには、通常、リッチデータが必要です。 短期的には、このデータは利用できない可能性があり、一部のユースケースの値は簡単に抽出されません。」

そして最後の障害は熟練した才能です。 これは、特に長年にわたってギア業界が直面している固有の問題です。 しかし、より具体的には、Meuris氏によれば、そのギャップを越えて手を伸ばすより多くの人々が必要です。 個々の業界に焦点を当てるIIoTのニーズに戻ると、Meuris氏は、ギア業界は、少なくとも業界固有のノウハウをその業界に役立つ実際のIIoT製品を開発するソフトウェアスペシャリストと交換できるギアスペシャリスト間のより多くのコミュニケーションを必要とすると考えています。

「IoTソリューションの場合、もし[顧客]と話をすれば、5か月間もの間議論したとしても、どちらも話していることについて異なる考えを持つでしょう。 スクリーンに映し出して、もしくはマウスを与えて何かをクリックさせる必要があります。そうすれば、会話を始めて、反復的な解決策を見つけることができます。」

Kulkarni氏によると、これはIIoTの最も重要な基盤の1つである予測メンテナンスソリューション、および利益につながる最長の遅延を伴うソリューションの1つにとって特に重要です。

「メーカーは、IIoTの旅の初期段階で予知保全に到達するのに苦労していますが、この段階で人間の知識を活用するためのデータ監視およびストレージ機能を開発することが重要です」とKulkarni氏は言います。 「したがって、これらの初期段階では、メーカーは専門家によって得られたドメインの知識を使用し、収集されたデータと組み合わせて貴重な洞察を得ています。

ギャップを埋める

それでは、IIoT業界はこれらの障壁をどのように克服するのでしょうか？ Kulkarni氏とGleasonにとって、それはすべて採用を段階に分解することです。まず、より長期的なデータにハングリーソリューションに移行する前に、より多くの先行価値を提供します。

「これはデジタルの旅です」とKulkarni氏は言いました。 「そして、私たちはそれをフェーズに分割しました。フェーズでは、短期的なサービスと長期的なメリットを提供するインフラを開発しています。」

例として、Gleasonは、Gleason Fingerprintと呼ばれる新しい予知保全ソリューションを開発しています。 フィンガープリントは、IIoTが直面している重要なインフラの問題の1つに取り組むために特別に設計されています。予測メンテナンスを行うには、既存のデータの膨大なストリームが必要です。 そして、それはまだIIoTの時流に乗っていない企業にとってはないデータです。

「今日のIIoT製品は、適切な参照なしで機械からの信号を監視および視覚化します」とKulkarni氏は言います。 「課題は、監視されるデータの量が期間に制限され、その中に多くのノイズがあることです。」

すでに記録されたデータの連がなければ、AIアルゴリズムはそのノイズと戦うことになります-さまざまなツール、ジョブ設定などのプロセスの変数。 しかし、Kulkarni氏によると、データ自体も人間が解析するのと同じくらい難しい場合があります。

そのため、フィンガープリントは、事前にパッケージ化された独自のデータとの違いを補おうとします。 新しいマシンが顧客に出荷される前に、このソフトウェアは基本的に1マシンサイクルのドライランである「マスターフィンガープリント」を取得します。 そして、その後のすべてのテストでは、マスターフィンガープリントがコントロールグループとして保持され、マシンの現在のパラメーターと比較されます。 また、この方法により、マシンのパラメーターの経時的なドリフトをそこから検出および診断することができ、マシンの修理が必要な場合や歯が長くなる可能性がある場合に事前に警告を発します。

指紋の主なセールスポイントは、予防保守ソリューションを提供する機能ですが、IIoTの2つの問題にも対処します。 生成するデータの隣に保持できる具体的なものをユーザーに提供すると同時に、以前ははるかに多くの作業と時間を必要としていたソリューションに即座に利益をもたらすことで、IIoTの主要な障害の1つを手軽に解決します。

「指紋は、わずかなコストと労力で、最初のステップとして熟練した技術者を必要とせずに、はるかに短い時間で正確な分析を生成できます」とKulkarni氏は述べています。 「最終的には、マシンのステータスの確認、セルフチェックの実行、およびアクションの推奨はすべて積極的に実行できます。」

Klingelnbergには、マシンステータスアナライザーという同様の製品があります。これは、最初にワークなしでジョブのテスト実行を記録し、そのデータを使用して実際の切削プロセスを監視し、エラーをチェックすることで機能する状態監視プログラムです。 機械の全寿命にわたる予防保守よりも、特定の製造ジョブに関心がありますが、製品にはいくつかの顕著な類似点があり、Meuris氏によれば、これは長い戦略の始まりにすぎません。

その継続的な戦略の中心は、その才能のギャップを埋める努力であり、彼らはそのプロセスを自宅で始めました。 希望は、会社のギアリングの専門家がソフトウェア側と話し合うことにより、Klingelnbergはギア製造業が必要とするものにIIoTソリューションを調整できることです。

「ここのスタッフがベベルギアについてほぼすべてを知っていて、「このこと、顧客の問題を本当に解決できる」と言ったら、それをソフトウェアに入れることもできます」とMeuris氏は言います。 「それは私たちができる最善のことです。」

そうすることで、ケーススタディの欠如の問題に取り組むことができます。 しかし、より具体的で多数のケーススタディを作成して、ギアメーカーが既に確立されたソリューションを使用しようとするのではなく、この方法は逆に機能し、代わりにKlingelnbergが解決に関してIIoTソリューションを具体的に構築できるという、業界が苦しんでいる問題点を探します。

また、この取り組みをサポートするために、クリンゲルンバーグの戦略のもう1つの要素は、応答性に焦点を合わせ、より「明敏」になり、基本的に高速に反復し、剥き出しの機能的でオープンエンドのプロトタイプとしてプロジェクトを開始し、 これらの初期のアイデアに対する顧客のフィードバックに基づいた詳細を入力します。

「生産分野で今日のソフトウェアソリューションを見ると、本当に遅いです」とMeuris氏は言います。 「そして、このギアエンジンアプローチで、私たちは本当にこれを変えようとします。 私たちは本当に明敏であることができるソリューションを提供しようとしています。したがって、顧客がこのプラットフォームでアイデアを持ち、変更したい場合、私たちは本当に迅速に提供することができます。 それが核となるアイデアです。」

さらなる進歩が来ることは間違いありませんが、この戦略の最新の成果はKlingelnbergのギアエンジンプラットフォームです。これは本質的に、既存のマシンへの新しいプログラムと更新、およびいくつかのスマートツールソリューションを簡単に提供できる集中ソフトウェアです。

これは我々にとって何を意味するのでしょうか？

これまですべて、IIoTの売り手が直面している試練と苦難について多くのことを話してきましたが、この方程式の買い手であるギア業界にとってそれが何を意味するかについてはあまり話していません。 あるIIoTベンダーの障害は、別のギアメーカーの興味がないという言い訳です。

しかし、率直に言って、気にする理由は以前と同じです。IIoTは、約束されたすべてのことを潜在的に行うことができる技術であり、電話から車、もちろんギアまですべてを製造する方法を完全に見直します。 そして今、そのテクノロジーは、その初期の状態のおかげで少し売れ行きが悪くなっています（IIoT業界の誰もが予想するよりも確かに難しいです）。しかし、それはおそらく時間とともに変化するでしょう。

IIoTが思い描いている革命的な力になる前にIIoTがクリアする必要のある障害はまだたくさんありますが、それらの問題は次々にターゲットにされ、削られています。 システム内の各ねじれが解決されるにつれて、IIoTはますます魅力的で、より重要なことには、購入を検討するためのアクセシブルな製品になるでしょう。 そして、たとえあなたが今日IIoTソリューションの市場にいなくても、自問する価値はあります。あなたはどの時点にいるのでしょうか？ 業界は引き続きその魅力を広げるために努力しているので、あなたが思っているよりも早くその点に達するかもしれません。

Alex Cannella, Associate News Editor

上記、記事はGEAR TECHNOLOGYを当社で翻訳したものです。