製造業における4つの技術トレンド
産業用モノのインターネット（IIoT）
IIoTはスマート製造の重要なトレンドです。機械、デバイス、センサーを接続してリアルタイムデータを収集し、製造プロセスの異なるコンポーネント間でシームレスな通信と協力を可能にします。
人工知能（AI）
AIとML技術がスマート製造プロセスに統合され、大量のデータを分析し、パターンを検出し、運用を最適化し、自律的な意思決定を可能にします。
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは、クラウドベースのソリューションに頼るのではなく、工場の現場でデータを処理・分析することを含みます。これにより、製造環境でのレイテンシーが低減され、リアルタイムの意思決定が向上します。
統合ネームスペース（UNS）
UNSはスマート製造業界で注目を集めています。製造環境内の異なるデバイス、システム、コンポーネントが統一されたデータファブリックを通じてシームレスに統合されアクセスされるアプローチです。
MQTTプラットフォームによるITとOTの統合
EMQは、世界をリードするMQTTメッセージングプラットフォームであるEMQXと、産業用接続サーバーであるNeuronEXを組み合わせたオープン製造ハブソリューションを提供します。この統合により、製造業はスマート製造の卓越性を達成できます。
データサイロの排除
全産業機器データのリアルタイム収集、多源データアクセス、企業システム統合を含む、工場データへの統一アクセスを実現します。
運用効率の向上
様々な生産プロセスの段階での理解を深め、潜在的なボトルネックを特定します。ワークフローを最適化し、全体的な運用効率を向上させます。
コスト削減
効果的な予測保守を実施し、リソース利用を最適化して、計画外のダウンタイムと無駄を減らし、生産と運用コストを低減します。
産業インテリジェンスの強化
IoT、AI/ML、ビッグデータなどの技術を統合することで、予測分析と保守、自動意思決定、適応制御、異常検出を可能にします。
製造業でEMQX MQTTプラットフォームを選ぶ理由
産業用接続性
Modbus、OPC-UA、Ethernet/IP、IEC104、BACnet、Siemens、Mitsubishiなど、80以上の産業用プロトコルを持つ異種の産業機器を接続します。
ソフトウェア定義
オープンソースソフトウェアをベースに、標準的なX86およびARMサーバー上で動作し、異なるベンダーのハードウェアPLCやゲートウェイのメンテナンスの手間を排除します。
AIファーストアプローチ
製造データをリアルタイムでクラウドに転送してAI/MLトレーニングを行います。トレーニングされたMLモデルをクラウドから工場現場に展開・適用します。
統合ネームスペース
統合ネームスペース（UNS）アーキテクチャを使用して、産業機器、MES、WMS、ERPシステム間のリアルタイムデータフローを設計・実装します。
ストリーム処理
エッジで生のストリーミングデータを処理・分析し、レイテンシーを低減し、帯域幅を節約し、クラウドプラットフォームの計算タスクを軽減します。
クラウド統合
製造データをエッジからクラウドストレージ、機械学習、分析システムに転送することで、クラウドプラットフォームとシームレスに統合します。
製造業におけるMQTTユースケース
スマートファクトリー
デバイス、機械、システム間のリアルタイムデータ交換と調整を可能にし、製造プロセスを最適化し、生産性と柔軟性を向上させ、エラーを削減します。
予測保全
リアルタイムのセンサーデータを収集・分析して機器の故障を予測し、ダウンタイムを最小限に抑え、コストを削減し、機器の寿命を最大化します。
サプライチェーンの可視化と最適化
製造業者とサプライヤー間のシームレスな通信とデータ交換を促進し、連携を改善し、遅延を削減し、サプライチェーンの効率を向上させます。
エネルギー管理と持続可能性
エネルギー消費を監視し、省エネの機会を特定し、使用を最適化し、持続可能性イニシアチブを実施します。
品質管理とトレーサビリティ
品質パラメータの継続的なモニタリングを可能にし、一貫した製品品質を確保し、生産と流通全体でのトレーサビリティを確立します。
リアルタイム機械モニタリング
機械からリアルタイムデータを収集し、機械性能のモニタリングと迅速な問題特定を可能にします。
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