おはようございます。今日は暖かくていい天気ですね。お昼は大好きな、中華料理を食べに行こうと思います。
今回取り上げるのは、製造業のDX推進について。
出典サイト：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2112/07/news005.html
収集が難しい「OTデータ」
ERP などの基幹システムが取り扱う「IT データ」に関しては、比較的集めやすいことと比べ、工場の装置や設備などから OT データを集めるのはかなり難しく、データフォーマットも統一されていないことが多いです。こうした事態は、これまで IT データと OT データがほぼ分離されてきた経緯から生じてくるといえます。
工場の各種 OT データを集めようにも、各工場の場所が離れている場合はインターネットを経由しなければならず、セキュリティの問題も生じます。また、OT データは統一されておらずそのままでは IoTに活用するのは困難であることが多いのです。
OTデータとは？
そもそもOTデータって・・あまり聞いたことがないですよね。
OTデータの用語解説については以下です。
OTとは、Operational Technology（オペレーショナルテクノロジー）の略で、交通手段やライフラインといった社会インフラにおいて、それに必要な製品や設備、システムを最適に動かすための「制御・運用技術」を意味します。
これまで社会インフラを高度化するためのモノに関わる製造・建設・設備・エンジニアリングの分野、インターネットを通じて情報活用するICT（インターネット・コミュニケーション・テクノロジー）の分野、それらのシステム制御・運用に欠かせないOT（オペレーショナルテクノロジー）の分野は、個々に高度化してきました。しかし、IoT（モノのインターネット）の推進においては、これらの分野の高度な融合が欠かせないといわれています。
出展サイト：https://www.keyence.co.jp/ss/general/iot-glossary/ot.jsp
MicrosoftのAzureを活用してOTデータ基盤を構築
本記事の事例となっている横浜電機では、Microsoft Azureを活用して、OTデータ基盤の構築を行ったそうです。
工場からData Lakeにデータが送信され、データ分析に至るまでのフローを解説しよう。まず、各工場のシステムやIoT機器から、同社が概念的に「Data Lake DB」と呼んでいるデータベースへとさまざまなデータがゲートウェイやファイルサーバを介して送信され格納される。
横浜電機では、すでにIT・OTデータをクラウド基盤に統合し終えた段階ですが、今後は、それらクラウドのデータを活用し、AIによる分析や高度なシミュレーションなどを通じ、工場やバックオフィスのオペレーションの自律化することも見据えているようです。
完全な自立化や自動化に到達する手前にまずはデータを整え、クラウド上にデータ基盤を構築することは非常に重要ですね。
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