インダストリー 4.0: スマート・マシン＆ロボティクスの時代へ
インダストリアルオートメーション（IA）は変曲点を迎えています。世界中の企業は、インダストリー4.0を実現するためのテクノロジーの導入に向けて順調に進んでいます。実際、モレックスが最近実施したインダストリー 4.0 の現状調査では、回答者の87%が今後10年間におけるインダストリー4.0の変革力に期待を寄せています。しかし、機械の知能や能力が飛躍的に向上する中、企業はどのようにしてこれらの進歩を活用するスマートな方法を開発するのでしょうか？
ロボットメーカーから複合機メーカー、システムインテグレーターおよび製造ライン設計者まで、IAのサプライチェーンは、インダストリー4.0を実現するマシンインテリジェンスの未来に向けて前進するための体制が整っており、回答者の約70％が、より良い製品を作るために役立つと楽観的に考えています。しかし、ITとOTの分離、限定的な通信プロトコル、レガシーなインフラとそれに伴う投資が変革を遅らせていることなど、克服すべき障害が残っています。
インダストリー4.0への効果的な移行を実現するためには、組織は既存の扱いにくいIAコマンド構造を修正し、インダストリー4.0テクノロジーをフル活用するオープンでスケーラブルなコネクテッドプラットフォームにおいて、より高い柔軟性、より自由なコミュニケーションの流れ、スマートな接続性を実現する必要があります。
機械が賢くなると
スマート・マシンやロボティクスを効果的に活用するには、驚異的な機械効率が必要です。これを実現するためには、運用技術とサイバーセキュリティの両面でベストプラクティスを維持しつつ、M2M（マシン・ツー・マシン）ベースでロジックをローカルに適用するマシンの自律性を高める必要があります。その結果、ロボットや機械などの製造資産の効率化（58％）、製造ラインの柔軟性の向上（50％）など、いくつかの顧客メリットが期待できます。
インダストリー4.0の第一の目標は、現実的な導入です。つまり、効果的でタイムリーな意思決定を行うために、リアルタイムのデータを利用できるようにすることですが、これを実現するためには、まだ障壁が残っています。機械を賢くすることはできますが、機械同士、あるいは分散制御システムやIAネットワーク全体の重要なI/Oノードや接合部との間で、効果的に結びつき、接続し、通信することができなければ、これらの目標を達成することはできません。
インダストリー4.0に匹敵するパフォーマンスモデルの実現を目指す業界の多くは、IAインフラにセンサーを追加していますが、生成された追加データをどのように処理するかについては、依然として問題が残っています。例えば、このデータをどのように分析し、ほぼリアルタイムでOTシナリオを推進する方法でクラウドからループバックさせるのか。モレックスはお客様にこの機能のサポートを提供していますが、業界ではこの高度なレベルを達成するのに苦労しています。
数十年の経験から、私たちは市場が4つの進化段階を経て、現在はスマートI/O段階と呼ばれる地点あることを理解していますが、これはすべての人に利益をもたらすものです。次の段階では、可能な限りPLC（プログラマブル・ロジック・コントローラー）を排除するためのロジックを追加することで、柔軟性を高めることに重点を置いていると考えています。このアプローチは、キャビネットサイズを大幅に縮小し、その過程でコスト構造を改善します。
特にインダストリー4.0の通信に関する課題を解決するという目標を達成するためには、システムは進化する可能性があり、そのためには多くの計画が必要であることを認識することが重要です。効果的に進化できるシステムを設計・構築するということは、前進するために必要な柔軟性とスケーラビリティの向上を可能にするために、最初からアーキテクチャの変更を組み込むことを意味します。これは、将来的に何が必要かを認識し、適切な計画を立て、境界線を取り除きながら、長期的な顧客ニーズへの適応性を重視するプロセスです。
初期の成功を収めたいくつかの主要なセクター
自動車業界は、革新的なロボット機械メーカーが製造した多数のスマートマシンの導入に成功した主要な分野の一つとして浮上しています。一方、マテリアルハンドリング分野では、流通、電子商取引、倉庫管理における自動化ニーズの急増に対応するため、これらの機械を導入しています。一方、食品・飲料業界では、これらの技術を利用して、例えば、従来の「ウェット」方式の充填・ボトリングから、よりコスト効率の高い「ドライ」方式への移行を急速に進めています。
また、自動車業界では、多くの組立機が必要とされているため、簡単に着脱できるモジュールを採用することで、ライン全体の生産性、柔軟性、カスタマイズ性に大きな影響を与えることがわかっています。このようなモジュールの切り替えは、新しいモデルを生産ラインから素早く取り出せることを意味します。
業界の多くがそうであるように、モレックスもIO-Linkテクノロジーを提供することで、M2Mの効率化を実現するための実用的なアプローチを追求しています。IO-Linkテクノロジーは、業界全体でインダストリー4.0の可能性を進めるM2Mインターフェースの代表例です。インダストリー4.0を推進するすべての人々にとって喜ばしいニュースは、IO-Linkが現在、人気の波に乗っており、2020年には採用率が強く上昇するということです。実際、2020年末までにIO-Linkは2100万ノードに導入されており、2019年との対比で31％増加しています*。
IO-Linkの人気を説明するのは難しくはありません。モニタリングや予知保全といった重要なプロセスを含む、インダストリー4.0の野心的な目標を直接的にサポートする、センサーやアクチュエーターを接続するための最新のインターフェースだからです。製造プロセス全体の最適化がますます重要なニーズとなっている中で、製造環境の温度や湿度に関するデータをより広範な製造データと統合し、テストやQAのバックエンド手順を含むトータルな製造工程のベストプラクティスに関する新たな洞察を提供する必要があります。
しかしモレックスは、インダストリー4.0の機械効率を高めるには、M2Mベースでロジックをローカルに適用する機械の自律性を高める必要があると認識しており、それはIO-Linkの機能に限定されるものではありません。
むしろ、センサーから収集され、クラウド上のビジネス・インテリジェンス・システムで処理された生産データは、ローカルの生産ライン上でスマートI/Oテクノロジーによってより柔軟に処理され、マスターPLCによる全体制御を必要としないことがわかります。このようなアプローチにより、汎用性の高いカスタマイズされたソリューションを提供することができるのです。
自律性の向上
モレックスの業界調査によると、現在IAシステムを支配している古くからあるフィールドバスを含む多くのプロトコルに不満があるという回答が寄せられています。リモートアクセスの改善やロボットのさらなる機能統合を含むオープンコミュニケーションの注入は、業界の実務者の要望リストに頻繁に含まれていました。
直感的ではないかもしれませんが、インダストリー4.0の多くの利点は、工場の管理者が制御を譲り、ローカル化されたロジックと安全で自律的な機能のレベルを上げてM2Mインターフェイスを強化することを学んだときに初めて実現されるでしょう。
この自律性の向上は、よりスマートでコネクテッドな未来に向けた次の論理的ステップです。機械、ロボット、生産ラインのソフトウェア定義を可能にすることで、接続性、安全性、拡張性、効率性に対する増大する要求を満たすことができます。手動での作業を排除し、ハードウェアへの依存度を低減することで、企業は、総所有コスト（TCO）の削減、利益率の向上、デジタル製造業の新たな要求に応えるための俊敏性の向上への明確な道筋を、そう遠くない将来に見出すことができるでしょう。
**Source: Reinhard Schlagenhaufer – Leader, IO-Link Working Group
