解決
一部の機器メーカーは、サービスとしてのマシンモデルを先制的に提供しています。このIoTビジネスモデルでは、ハードウェアサブスクリプションではなく結果サブスクリプションを顧客に提供します。Rolls-RoyceとGeneralElectricが、航空会社に直接販売するのではなく、「時間単位の支払い」エンジンを提供する方法をよく耳にします。このモデルは特定の業界に適用できる場合がありますが、ほとんどのメーカーにとって、これは必ずしも正しい主要な目標ではありません。まず、既存の顧客とサプライヤーの関係を破壊します。さらに難しいのは、新しいIoTビジネスモデルに適応するために、社内チームとインセンティブメカニズムも変革する必要があることです。したがって、段階的なアプローチをお勧めします。
現在、ほとんどの企業はまだこの段階にあり、データと情報の通信の正確性、信頼性、完全性、適時性を確保しながら、フィールド機器の相互接続を実現しています。これは産業用インターネットオブシングスの基盤であり、産業企業向けの最初のソリューションでもあります。問題。多くの工場では、ドライブ、センサー、コントローラー、メーターなどの既存の自動化機器が長年、または10年以上も使用されています。ビジネスユーザーは、既存の機器を転覆して新しい機器に交換することはありませんが、生産に影響を与えることなく、既存の機器の通信機能を拡張します。
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ただし、既存の機器はメーカーが異なり、統一された通信プロトコルを採用していないため、プロトコル変換機器を使用して元の機器と生産ラインを変換し、異なるプロトコルをサポートする高度なHMIなどの機器間のシームレスな通信を実現する必要があります。 、プロトコルコンバーター、またはその他の自動化製品。異なる専用通信プロトコルを使用するこれらのデバイスを接続します。
IHS Markitの最新データによると、世界のネットワーク化された自動化機器の数は2017年に950億に達し、2017年から2021年までの複合年間成長率は11.6％のままです。IO-LinkセンサーとIO-Linkマスター市場の急速な成長は、フィールドレベルの情報を視覚化することへの強い需要を反映している可能性もあります。IHS Markitは、2017年から2021年までの5年間で、IO-Linkネットワークノードの数が25.7％の複合年間成長率で成長すると予測しています。企業にとって、データの収集方法の問題を解決した後、データへのアクセスと利用は次に重要な問題です。
客観的に言えば、産業企業の内部ビジネスロジックは標準化されておらず、自動化のレベルも異なります。共通のソフトウェアプラットフォームを使用して各企業の問題を解決することはできません。カスタマイズされたソフトウェア開発が必要です。これには、産業企業のユーザーもより多くの設備投資。現在、ほぼすべての産業技術ベンダーが独自の産業用IoTソリューションプラットフォームを立ち上げていることがわかります。たとえば、IBMにはWaston、GEにはPredix、SchneiderにはEcoStruxure、HoneywellにはSentienceがあります。
この段階では、産業用インターネットオブシングスのセキュリティ問題を解決する方法、機械学習と人工知能技術を合理的に利用する方法、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを使用する方法、産業用インターネットオブシングスでモバイルデバイスの積極的な役割を果たす方法がすべて業界の関心事になります。のトピック。
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