PLC・IO-Link・エッジによる3つのデータ連携構成を解説。必要な情報の選別から状態監視、異常通知、センサ交換時の設定まで
「センサデータをクラウドに送っているが、設備保全に十分活用できていない」
「大量のデータをPLCで処理する必要があり、通信やデータ処理の負担が気になる」
「センサの異常検知や交換時の設定を、もっと効率的に行いたい」
こうした設備データの活用に関する課題はありませんか？
センサとクラウドの連携では、データを収集・蓄積するだけでなく、必要な情報を選別し、設備の状態監視や異常通知、メンテナンスに活用することが重要です。
また、IO-Linkなどの双方向通信技術を利用することで、センサからクラウドへの情報送信だけでなく、クラウド側からセンサのパラメータ設定を行うことも可能になります。
本資料では、センサ・PLC・IO-Link・エッジコントローラ・クラウドを組み合わせたデータ連携の仕組みと、設備保全や生産プロセスに活用するための具体的な方法を解説します。
**【本資料でわかること】**
**1. センサデータをクラウドで活用するための基本的な考え方**
- センサから取得できるプロセスデータ・診断データ・ステータス情報
- 必要なデータだけを選別して送信する重要性
- データの前処理による通信量・処理負荷の軽減
- クラウドでの状態監視、ダッシュボード表示、アラーム通知の仕組み
**2. センサとクラウドを接続する3つの構成**
用途や設備環境に応じたデータ連携方法を紹介します。
① **PLC経由でクラウドへ接続**
既存の制御システムを活用し、PLCに集約されたデータをクラウドへ送信する構成。
② **IO-Link対応I/Oデバイスを活用**
センサの測定値だけでなく、診断情報やデバイス情報を取得し、状態監視などに活用する構成。
③ **エッジコントローラによるデータ前処理**
センサの近くでデータを評価・選別し、必要な情報だけを上位システムやクラウドへ転送する構成。
それぞれの特徴と、システム設計時に考慮すべきポイントを解説します。
**3. クラウドとセンサの双方向通信による設備保全**
- センサの異常情報をクラウドで確認
- ダッシュボードやメール・SMSによる異常通知
- センサ交換時のデバイス識別とパラメータ設定
- センサの設定情報を活用した交換作業の効率化
センサから情報を取得するだけでなく、クラウドからセンサへ必要な設定情報を反映する仕組みを紹介します。
**4. IO-Linkとクラウドを活用した具体例**
- **センサ交換：** デバイス情報を照合し、交換したセンサに適切なパラメータを設定
- **機械的摩耗の監視：** 近接センサの切り替え距離に関する情報から機械部品の状態変化を確認
- **液面監視：** 超音波センサの信号品質情報を利用し、液面の泡など測定に影響する状態を把握
- **工具管理：** 工具の使用時間や稼働情報をクラウドで記録・確認
**5. 産業用クラウドの構成と選定**
- プロバイダが運用するホスト型クラウド
- 自社で管理するオンプレミス型クラウド
- データの保存場所やアクセス権限の考え方
- 既存設備とクラウドシステムを接続する際の検討ポイント
**【このような方におすすめ】**
- センサデータの収集・活用を進めたい生産技術担当者
- PLCとクラウドの通信構成を検討している制御設計者
- 設備の遠隔監視や異常通知を導入したい設備保全担当者
- IO-Linkによるセンサ設定・診断情報の活用を検討している装置メーカー
- エッジコントローラや産業用クラウドの導入を検討しているSIer
センサデータを設備保全や生産プロセスの改善に役立てるために、データ取得・前処理・双方向通信・クラウド活用の考え方を整理できるホワイトペーパーです。
このカタログについて
| ドキュメント名 | センサデータ、クラウドに送るだけ？ エッジ前処理と双方向通信の活用ポイント |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 1002.7Kb |
| 取り扱い企業 | ターク・ジャパン株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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Your Global Automation Partner
センサからクラウド
へ、そしてセンサへ
自動化、サービス、メンテナンスのためのセン
サとクラウド間の双方向通信の利点
Whitepaper | 201102
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目次
データの収集 3
データの前処理 4
1つ以上の保管場所 4
自動化におけるクラウドソリューション 5
拡張可能なホスティングのバリエーション 6
適切なクラウドソリューション 6
クラウドへの移行 7
実際の用途 10
展望 13
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このホワイトペーパーでは、ユーザーがそのプロセスを最適化する際にセンサ/
アクチュエータレベルからクラウドへのデータ通信によってもたらされる機会に
ついて説明します。以下のページでは、さまざまな通信モデルの概要と、矛盾な
く実装した場合に新たなビジネスモデルをどのように開始できるかについて説
明します。
データの収集
量産時にセンサ技術を使用することは、Industry 4.0を実装するため
の基本的な要件です。センサは、デジタル位置信号、アナログ位置信
号、振動、フロー、流量、温度、経路、または角度などの産業用オートメ
ーションのほぼすべての領域にとって重要な情報を提供します。ユーザ
ーデータに加えて、状態監視（つまり状態の継続的な監視のために）診
断データとステータスデータがますます収集されています。センサデー
タは、制御システムなどの高度なITシステムで有用な情報に変換され、
個々のタスクで利用できるようになります。
従来の方法で計画された自動化システムでは、センサデータは周辺機 縦型工業生産：自動化ピラミッドは、個々
のレベルでのデータの収集と処理に関す
器によりネットワーク化され、I/Oコンポーネント（入出力）を介してコン るプロセスを表します。このモデルは70
トローラにルーティングされ、そこで処理されます。 年代と80年代のCIMピラミッドに基づい
ています。
製造業にIndustry 4.0が導入されて以来、従来の階層型自動化ピラミ
ッドはますます崩壊しています。例えば、インテリジェントフィールドバス
モジュールは、コントローラでの処理を迂回せずにERPシステムでデー
タレコードと情報を直接比較する場合、従来の一連のシーケンスをスキ
ップします。剛体ピラミッドモデルは、単純な制御機能を自律的に実行
するI/Oモジュールの位置とタスクを記述することに適していません。
また、エッジ機能を備えたI/Oモジュールとクラウド間の双方向通信に
より、トップダウンアプローチ（上位が決定を行い、下位が実行する）は
完全にその妥当性を失いました。
ピラミッドモデルのレベル構造は、透過性
が高くなります。ネットワーク化された資
産間でのデータ交換は、トップダウン方式
に基づいて行われることがほぼなくなっ
ています。
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データの前処理
いくつかの理由により、ソースでデータを前処理し、実際に関連するデータのみ
をMES、ERP、またはクラウドに送信する方が理にかなっています。大量のデー
タは、リアルタイムでさえ、生成された場所ですぐに評価できます。PLCで必ず
しも直接処理する必要のないデータは、PLCを通過して送信されます。これに
は、IDやステータス監視のためのデータなどが含まれます。このようなデータは
確定的かつ永続的に必要ではないため、機械の制御とは別にオンデマンドで取
得できます。ユーザーは、クラウドに転送したい情報と転送したくない情報をプ
ロバイダと一緒に事前に慎重に検討する必要があります。
データ選択の利点
データエコノミー = データセキュリティの向上
データトラフィックの減少 = 無負荷のネットワーク
無負荷のネットワーク = 待機時間の短縮
データ送信量の減少 = 高速化
データ量の削減 = コストの削減
単なる保管場所ではないクラウド
スマートファクトリソリューションは、多くの場合クラウドコンピューティングを使
用しています。顧客管理、プロジェクト管理、チームのコミュニケーション、コラボ
レーション、デジタルツイン、シミュレーション、データ分析、または人工知能など
のアプリケーションは、多くの場合Industry 4.0環境のクラウドにアウトソーシ
ングされます。まず、これは、クラウドの計算能力を利用できるだけでなく、企業
が場所を選ばずデータを使用できるためでもあります。一方で、データはどこか
らでもクラウドで照合できます。
例えば、ステータス情報がセンサからIIoT（Industrial Internet of Things）に
転送されるとすぐに、ステータス照会はデジタル付加価値になります。これによ
り、クラウドの役割も変化します。クラウドは、「ビッグデータ」の保存場所ではな
くなりましたが、新しく接続されたデバイスとの迅速な統合などにおいて「スマ
ートデータ」でユーザーをサポートしたり、重大な異常を警告したり、ダッシュボ
ードのさまざまなツールの動作時間を視覚化したりします。このようにして、コ
ンポーネントの調整をリモートで実施したり、メンテナンスメッセージをアクティ
ブに実行したりできます。
具体的には、メンテナンス担当者には、機械のダウンタイムを電子メールまたは
SMSで通知されるだけでなく、さらに良いことに、障害発生の可能性についても
すぐに警告されます。プリセットしきい値は、このようにして事前プログラムされ
たアラームメッセージを生成し、視覚化システムで視覚的なフィードバックを使
用して最初の結論を導き出すこともできます。プロセスの再起動は、メンテナン
ス完了後、世界中いつでもあらゆる端末で報告することもできます。このために
は、条件としてセンサとクラウドが常時通信している必要があります。これは、フ
ィールドレベル、コントローラ、データクラウド、および必要に応じてサービス担
当者間でインテリジェントな交換を作成する唯一の方法です。
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個別に設定可能なダッシュボードを使用して、機械のステータスを世界中で表示し、リモートコント
ロールで介入することができます。
自動化におけるクラウドソリューション
クラウドソリューションを使用する場合、データは最終装置にローカルに保存さ
れなくなり、クラウドにリモートで保存されます。つまり、データは機械コントロ
ーラでローカルに、または機械上のHMIで使用できなくなり、クラウドサーバー
で集中的に使用できるということです。さまざまな機械の世界のデータをマージ
して世界中で利用でき、いつでもアクセスできます。
現在、個人ユーザーやビジネスユーザー向けのクラウドサービスは存在して
いますが、これらのサービスは製造業の特殊な要件にほぼ対応していませ
ん。しかし、産業界のお客様にとって、その要件に合わせて厳密にカスタマイ
ズされ、ローカルで運用したり、外部からホストしたりできるクラウドソリュ
ーションも利用できるようになりました。ホストとは、クラウドプロバイダの
IaaS（Infrastructure as a Service）を、いわばレンタルベースで使用すること
を意味しています。暗号化された通信により、データセキュリティが最大化され
ることで、データ分析や生産プロセスの監視などの追加機能によりユーザーに
直接真の付加価値がもたらされます。
例えば、測定値を更新する頻度を選択できます。また、温度値が定義された範囲
で変化した場合のみ、温度値が毎秒送信されないように設定することもできま
す。このようにして、データ量を効果的に削減し、不要なデータのゴミが回避で
きます。
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クラウド：拡張可能、安全、使いやすい
機械工学と自動化向けの特別なクラウドソリューションは、柔軟に拡張できるホスティングのバリアント
をユーザーに提供する必要があります。これは、主にIT世界から提供されている従来のホスト型クラウド
ソリューションとは異なります。例：Webメールプロバイダに登録されている個人のメールアドレスのよ
うに考えることができます。ログインすると、電子メールを送受信できます。メールの保存場所、サーバー
の場所、いつ利用できるのか、いつデータをバックアップするか、などを心配する必要はありません。これ
らは、すべてサービスプロバイダが行います。これがホスト型クラウドの仕組みです。登録すれば、バック
アップや更新のことを考える必要がなくなります。プロバイダは、これらすべてのプロセスを顧客サービ
スとして処理します。
しかし、クラウドセキュリティについてまだ根本的に懸念を持っているお客様もいます。このようなお客
様は、データの保存場所やデータにアクセス可能なユーザーについて不安を持っています。これらのユ
ーザーはオンプレミスのクラウドを使用して、センサ/クラウド間ソリューションを実装できます。これは、
ユーザーのサイト、つまり社内のサーバーでローカルに実行できるクラウドを意味します。または、任意
に選択したデータセンターでも実行できます。オンプレミスクラウドとは、ユーザー自身がデータにアク
セス可能なユーザーとデータの保存場所に責任を持つということです。ユーザーは自分のデータの管理
権限がありますが、更新やバックアップなど自分で実行する必要もあります。
センサからクラウドへの最適なクラウドソリュー
ション
プロバイダによるホスト
機械メーカーやプラントメーカーの要件に合わせてカスタマイズされたホスト
型クラウドにより、時間とコストをかけずに迅速に導入できます。ユーザーは独
自のデータセンターを必要とせず、メンテナンスやサポートについて心配する必
要もありません。
個別に適応：機械メーカーなどのユーザーは、個性を犠牲にする必要がなく、例
えば、クラウド製品を独自のCD（企業設計）に適応させてお客様に渡すといった
ことができます。
ユーザーによるホスト
機械メーカーやプラントメーカーの要件に合わせて特にカスタマイズされたク
ラウドのすべての利点を活用したいが、オンプレミスのソリューションとして利用
したい場合、ユーザーが所有するデータセンターでローカルにクラウドをホステ
ィングするオプションがあります。これにより、ユーザーはデータを保存する場所
を自分で決定し、常に自分のサーバーで制御できるようになります。外部との通
信は必要ありません。
機械のクラウドサーバー：専門プロバイダが提供するもう1つのオプションには、
オンプレミスのクラウドサーバーがあり、制御キャビネットに設置するIP20と、現
場で機械に直接設置するIP67の両方があります。これにより、ユーザーは独自
のデータセンターを提供することなく、オンプレミス設置のすべての利点を利用
できます。
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市場には、複数の大規模なIT企業グループを含む多数のクラウドプロバイダがあります。しかし、ク
ラウドソリューションを選択する場合、機械メーカーやプラントメーカーは、使いやすく柔軟に拡張
できるソリューションを使用する必要があります。「ホスト型」または「オンプレミス型」いずれのクラ
ウドソリューションでも、ハードウェアとソフトウェアの全体的な概念は業界の特定の要件に合わせ
て調整する必要があり、ソリューションは単一のソースから提供されるのが理想的です。
クラウドへの移行
PLC経由でセンサからクラウドへ
すべてのセンサ、状態、計算がPLCに収束し、PLCがアクチュエータを制御しま
す。コントローラは中心となるデータソースであり、すべての監視機能と制御機
能が集中しています。このモデルのもう1つの利点は、ほとんどの自動化ソリュ
ーション（古いソリューションでも）で動作することです。
しかし、このソリューションには欠点もあります。データ量全体がPLCに集中して
集約され、そこで処理する必要があるため、速度が大幅に低下し、安全性/セキ
ュリティのリスクが高まります。さらに、情報技術（IT）と運用技術（OT）は通常厳
密に分離されていますが、ここではコントローラを介して接続されています。通
常、ITには組み込み技術は含まれていませんが、OTはハードウェアとソフトウェ
アを1つにまとめたものであり、社内の物理デバイス、プロセス、イベントを直接
監視および制御することで、スマートファクトリの変更を検出したり、変更を加え
たりすることができます。
ここで非常に高度なプログラミング作業が必要となる理由は、これだけではあ
りません。不透明な伝送プロトコル、理解しにくいエンジニアリングツール、複雑
なITインフラストラクチャにより、ささいな要件がすぐに高額なプロジェクトにな
ってしまいます。
センサからクラウドへ、エッジゲートウェイとしてのI/Oデバイス
センサとアクチュエータを接続するI/Oモジュールには、ディスプレイの制御、パ
ラメータの設定、設定データの保存などに使用されるマイクロプロセッサがす
でに搭載されているものが増えているため、必要以上にPLCを介した迂回が不
要になります。これにより、バイナリ標準のインターフェースのボトルネックを克
服し、自動化システムのために、これらの追加機能に一元的にアクセスできるよ
うになることは間違いないはずです。
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自動生産とデバイス構成の制御に加えて、生産の最適化と柔軟化のために、リ
モートメンテナンス、資産管理、予測メンテナンス、状態監視、およびデータ分析
に対するこれらの機能とデータの必要性がますます高まっています。
IO-Linkシステムの概要
このため、オートメーション産業の多くの有名メーカーが協力して、センサおよ
びアクチュエータ用に、フィールドバスに依存しない通信インターフェースのIO-
Linkを開発しました。 既存の技術との互換性を重要視することで、ユーザーに
投資が安全であることを可能な限り保証できるようにしました。これにより、ユ
ーザーはセンサからコントローラだけでなく、コントローラからセンサまで、双
方向で通信できるようになりました。例えば、量産時のバッチ切り替えやデバイ
ス交換時の場合に、センサのパラメータ設定が可能になります。
このアプローチの利点は次のとおりです。既存のシステムを複雑な方法で適応
させる必要はありません。条件監視などの並列データアクセスも問題なく実行
できます。データはさらなる処理のためにすでに部分的に準備されています。
しかし、これは第3のソリューションと比較して決定的な欠点です。前処理は非
常に限られた範囲でしか実行できません。
このアプローチの詳細については、ホワイトペーパー「状態監視の情報チャネル
としてのIO-Link」を参照してください。
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センサからクラウドへ、フル機能のエッジコントローラを使用
特に新規インストールでは、効率的なデータ配信のためにエッジコントローラ
を使用することをお勧めします。エッジとは、デジタル世界と現実世界が出会う
ITネットワークの境界を表す用語です。Industry 4.0の世界では、センサとアク
チュエータのことになります。センサは現実世界を捉えアクチュエータはそれを
操作します。アナログ測定データはデジタルパラメータ（センサ）に変換され、デ
ジタル制御変数はエッジでアナログ出力信号（アクチュエータ）に変換されま
す。
エッジコンピューティングとは、収集されたデータが中央処理のためにコントロ
ーラに転送されるのではなく、オンサイトで処理されることです。これは、I/Oモ
ジュール内のマイクロプロセッサが、取得したセンサデータから直接適切なアク
ションを導き出し、必要に応じてアクチュエータを直接制御できることを意味し
ます。エッジゲートウェイと呼ばれるインテリジェントなI/Oモジュールは、測定
値を直接評価し、すでにフィルタリングされ「精製」されたデータのみを、指定さ
れたシステム環境（ERP、MES、SCADAなど）に適切な形式で送信します。このよ
うにして、ミリ秒単位のプロセスシーケンスでも影響を受けることなく、特定の
データのみが送信され、その後使用されます。
これにはいくつかの利点があります。それぞれのタスクを実行するために必要
なデータのみが転送される場合、企業のデータセキュリティが強化されます。転
送されないデータが誤って他の目的に使用されることはありません。同時に、デ
ータエコノミーはネットワーク上のトラフィックを大幅に削減させるため、待機
時間が短縮され、処理速度が向上します。
大量のデータをクラウドに送るのではなく、さまざまな理由から早期にフィルタリングし、クラウドに
実際の情報のみを転送することをお勧めします。
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オープンインターフェース標準OPC UA（Open Platform Communications
Unified Architecture）を伝送に使用すると、どのメーカーがコンポーネントや
機械を供給しようとも、エッジデバイス、機械、システムは簡単にネットワークで
相互接続できます。OPC UAを使用すると、USBなどの標準インターフェースを
備えたオフィス環境で長年使用されてきたプラグアンドワークを介して、デジタ
ル工場内の機械やシステムを接続することができます。
Industry 4.0環境のソフトウェアには、技術標準を使用することもお勧めしま
す。これは、適切なソフトウェア実装により、簡単な操作性とほぼ完全な相互運
用性が約束されるためです。さらに、速やかな更新による高度な安全性とセキュ
リティ、そして個々のソフトウェアプロバイダからの独立性も利点として挙げら
れます。標準コンポーネントを使用することが重要視されているのは、幅広い選
択が提供されることや、個々のコンポーネントを容易に適応させることができる
可能性もあるからです。大切なことを言い忘れていましたが、通常はライセンス
料が発生しないため、コストを大幅に節約できます。
ただし、このシナリオは既存のシステムにはあまり適していませんが、新しいシ
ステムには適しています。センサからインターフェースさらにシステム全体に至
るまでの完全な通信概念を再検討する必要があります。
実際の用途
今日のデジタル化は、IO-Link通信規格を使って、すでに直接機械環境で始まっています。多くのフィール
ドデバイスに、ユーザーデータに加えて診断データやデバイス情報などの追加情報を提供するプロセッ
サが搭載されるようになりました。IO-Linkにより、実際の測定値と同時に上位レベルのシステムからこ
れらの追加値にアクセスできます。センサなどのIO-Linkデバイスが情報の発信者となる一方で、自動化
ピラミッドの他の部分ではクラウドサービスの利用が増えています。IO-Linkとクラウドソリューションで
は、「最後まで」継続性を保証する2つの先進的な技術が市場に登場しています。
デバイスの識別（センサからクラウドへ）：技術担当
者がセンサを試運転したり、メンテナンスを実行し
たりすると、すぐに貴重な時間が失われ、エラーが
発生する場合があります。すべてのIO-Linkデバイス
の説明に基づいて、クラウドを中央データベースに
接続する方が合理的です。現場に新しく接続された
デバイスは、一意のメーカーＩＤとデバイスIDをクラ
ウドに送信し、データベースと比較してセンサに属
するIODDを識別し、システムにインポートします。ク
ラウドのダッシュボードは、デバイスデータを視覚化 センサを識別するために、クラウドはインテリジェントなIO-
し、必要に応じてデバイスのパラメータを調整する Linkデバイスからの情報を独立して使用します。
こともできます。
障害発生時の迅速なセンサ交換（クラウドからセンサ）：センサが不具合を報告すると、この情報はクラ
ウド経由で直接従業員に送信されます。ダッシュボードの視覚的なアラートに加えて、アラームをリンク
して電子メールやSMSで通知を送信することもできます。センサのデバイス構成はクラウドに保存できる
ため、不具合のあるIO-Linkデバイスを簡単に交換できます。双方向の情報交換を通じて、クラウドは接
続された交換対象センサのタイプを識別し、適切なパラメータで構成します。IO-Linkデータを使用して
コンポーネントを検証することで、誤ったコンポーネントの設置を防ぐこともできます。
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機械的摩耗の警告（センサからクラウドへ）：IO-
Link追加データは、不具合のある機械的プロセス
に関する情報を提供することもできます。例えば、誘
導型近接センサがボルトの動きを検出すると、切り
替えパルスに加えて切り替え距離に関する情報を
提供します。対象物がセンサからの臨界距離に達す
るとすぐに、摩耗が進行している（ボルトの遊びが多
すぎる）ことを示すことができます。クラウドでは、メ
ンテナンス担当者が情報を受け取り、遅くとも対象
物が測定範囲外にあるときに対策を講じる必要が 誘導型近接センサは、対象物が所定の切り替え距離から逸脱
あります。ただし、適切なタイミングで通知された場 している（摩耗を示している）かどうかを信号で示します。
合は、この条件に達する前でも整備作業を実行でき
ます。
状態監視の付加価値：測定超音波センサは、距離
値に加えて信号の品質関するデータを提供します。
これにより、例えばユーザーはレベルを照会するだ
けでなく、液体の表面に泡状物質が形成され、誤っ
た測定値を示す可能性のある場合に警告を受ける
ことができます。この場合、IO-Linkは2つ目の観測
結果を状態監視に追加します。同時に、クラウドは
場所や端末装置に関係なく、液体のレベルと表面
に関する情報を適切なタイミングで従業員に通知
します。 超音波センサは、レベル値の情報だけでなく、表面に泡状物
質が形成されているタイミングも示します。
プロセスパラメータ（センサ-クラウド-センサ）の監
視：関連するプロセスパラメータは、追加情報を使
用してクラウドに記録することもできます。機械で異
なる工具を使用する場合、オペレータは可能な限り
各工具に指定されている耐用年数を考慮する必要
があります。各工具のプロセスパラメータをクラウド
に転送して、このデータを表示したり保存したりで
きます。誘導カプラを使用してこれを実装します。工
具交換後、工具とクラウドは操作時間などの値を非
接触で交換するため摩耗することはありません。ユ クラウドダッシュボードには、個々の工具が機能していた時間
ーザーは、個々の工具の使用時間や、その間機械が 数が表示されます。
待機状態になっていた時間をクラウドで確認できま
す。
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状態監視用システムソリューション
IP67のコンパクト型コントローラ
■ Codesys 3コントローラTBEN-LX-PLC-1xは、小型機械やモジュール式機械
用のコンパクト型IP67 PLCです。これは現場に直接設置できるため、キャビネ
ット不要の機械やシステムを実装できます。
■ 機械指向の自動化概念と組み立て済みケーブルにより、配線作業が軽減さ
れ、簡単に試運転を行うことができます。
■ マスタプロトコルとスレーブプロトコルは、プロトコルコンバータとして使用す
ることもできます。
Wi-Fiおよびモバイルモデムを使用した多機能クラウドゲートウェイ（オプショ
ン）
■ TX700シリーズエッジコントローラは、自動化ネットワークへの統合を容易に
するさまざまなインターフェースを提供します。
■ つまり、モバイル無線やWiFi、または従来の配線を使用して既存のハードウェ
アを交換することなく、既存のシステムを素早く簡単にクラウドシステムに統
合することもできます。
■ 統合されたEDGE PLCは、既存のシステムを接続できますが、コントローラ自
体として機能し、クラウドシステムとデータ交換することもできます。
産業用クラウドソリューション
■ Turckクラウドソリューションは、純粋なユーザーデ
ータだけでなく、さまざまなチャネルで貴重な追加
データも提供します。このデータを、ダッシュボード
に素早く明確に表示したり、レポートで作成したり、
監視目的でアラームに使用したりできます。
■ TurckクラウドソリューションとTurck製品は、コント
ローラアーキテクチャやネットワーキングトポロジ
だけでなく、他のメーカーのクラウドソリューション
とも統合できます。
■ Turckクラウドソリューションは、特定の自動化アプ
リケーションとローカルのオンプレミスソリューショ
ン（プライベートクラウド）に合わせて個別にカスタ
マイズされた機能を提供します。
クラウドサービスは、自社のサーバーにホストすることも、中央の
データセンターでパブリッククラウドとしてホストすることもでき
ます。通信は暗号化されたプロトコルを介して実装されます。
単一ソースからのオープンシステムへ
センサからクラウドへ、そしてセンサへ：コントローラと状態監視で構成されるシステム全体を、ハードウ
ェアとソフトウェアのソリューションを使用して単一のソースから購入することをお勧めします。窓口は1
つしかないため、システムプランナーは時間を節約できるだけでなく、完全に調整されたコンポーネント
の恩恵を受けることもできます。異なるメーカーのデバイスの統合や、別のクラウドの使用を問題なく行
うことができます。
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展望：クラウドのセンサ/アクチュエータデータ -
デジタルツインと機械学習
製品や製品開発を本質的に向上させるには、デジタルツインやA（I 人工知能）、
または機械学習を避けて通ることはできません。この段階での可能性は、まだ
予測することもできません。
ただし、デジタルツインにより、ユーザーは機械を物理的に見ることなく、機械
の基本的なタスクやステータスを視覚化してデジタルで確認できます。アプリケ
ーション環境の豊富な知識に基づいて、機械設計時のシミュレーションを実行
中の機械のライブデータと同期させ、必要に応じて調整できます。今日、これら
のシミュレーションや複雑な解析は、実際の機械の仮想イメージを作成するデ
ジタルツインによってサポートされています。
エンジニアリングおよび開発フェーズでは、機械の稼働中に実現できるさまざ
まなシナリオが定義されます。ITに機械データへのアクセスを許可することで、
シナリオを機械のデジタル画像で確認して調整し、類似の画像や同一の画像を
持つ他の機械をより効率的に操作できるようになります。
デジタルツインは、物理的な機械とデジタル世界間のインターフェースの役割
を果たします。これにより、個々のコンポーネントとシステム全体のデータを、製
品の企画/開発から、生産/試運転、使用/リサイクルまでライフサイクル全体に
わたってマップ化し、継続的に利用できるようになります。
機械のデジタルツインは、分析と予測のためのモデルとして使用されます。シミュレーションの結果
は介入として物質世界に適用されます。それらは開発から生産、そしてメンテナンスまで、製品のラ
イフサイクル全体で使用されます。
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このため、VDMAとZVEIの業界団体は、デジタル協会BITKomと機械および電
気工学業界の20社とともに、2020年10月にIndustry 4.0のユーザー組織として
「Industrial Digital Twin Association」（IDTA）を設立しました。その目的は、
同時期に開発された技術を結集して産業用デジタルツインを構築し、メンバー
企業と共同でオープンソースソリューションとして開発することです。ユーザー
には、産業製品のデジタル化について早期の洞察が提供されます。これは、独自
の価値創成における労力、統合時間、およびコストを節約することを目的として
います。
デジタルツインのベースとなるデータが正確になるほど、プレスまたは製造プ
ロセスのデジタル画像がより正確になります。そのため、仮想ツインには常に実
データを供給する必要があります。理想としては、実際の機械と環境データは、
センサ（またはアクチュエータ）にできるだけ近いデジタルツインに供給してか
ら、コントローラを介すなどしてほとんど迂回せずに、I/Oモジュールから直接ク
ラウドに移す必要があります。また、関連するデータ（スマートデータ）のみを転
送することは、速度とセキュリティのために不可欠です。センサからクラウドに移
動する前に、データを事前にフィルタリングして前処理すると（つまりデータを強
化すると）、ユーザーはこのデータを機械のデジタル画像で効率的に使用するこ
とができます。デジタルツインの大量のデータは、事前にフィルタリングして目的
の形式で作成できるため、準備する必要はありません。
クラウドでは、デジタルツインからのデータを使用して、物理的な製品の動作を
シミュレート、評価、制御、および修正します。このプロセスでは、データがデジタ
ルツインに統合され、1台以上の機械のライフサイクル全体が保存されます。こ
れにより、広範なデータ分析が可能になり、追加の機械とワークフロー全体を
最適化するために使用できます。
生成されたデータ量を意味のある形で解釈するために、人工知能や機械学習
を使用すると便利な場合があります。機械学習は人工知能の特別な分野です。
アルゴリズムにより、デジタルツインからのデータに基づいてモデルが作成さ
れ、明示的にプログラムすることなく機械の動作を予測したり決定したりできま
す。機械学習は、異常の検出、その分類から影響の予測まで、多くのタスクに使
用できます。
ただし、異常を検出して予測するためには、例えば機械のタイムリーなメンテナ
ンスのために、収集されたプロセス関連データを相互に関連付ける必要があり
ます。要件：インフラストラクチャ、特にセンサとI/Oモジュールは、温度、レベル、
切り替え距離、振動などの適正なデータを提供できる必要があります。分散型
自動化を備えたソリューションは、ここで最も必要なデータもフィルタリングし
ます。これにより、適切に事前処理され、コンパクトに提供される値、いわゆる予
測メンテナンスに基づいて、必要となるメンテナンスや整備作業を非常に正確
に予測できます。
機械環境内のセンサにより生成されるデータについても説明する必要がありま
す。新たに標準化されたインターフェースでは、ますます複雑になるセンサのさ
らに多くのデータが提供されます。インテリジェントな前処理により、場合によっ
てはセンサ自体でも、この情報の効率的な通信が保証されます。小型化された
センサの概念では、複数の物理的な測定変数を1つのデバイスに統合すること
が増えています。
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新しいビジネスモデル
これらのクラウドモデルにより、機械メーカーはManufacturing as a Service（
サービスとしての製造）など、全く新しいビジネスモデルを生み出すことができ
ます。つまり、デジタル化は物理的な所有物に対する姿勢を急速に変化させて
います。消費者部門ではすでに、所有する代わりに商品やサービスへの一時的
なアクセスによる利用がますます増えています（電動スクーターや音楽ストリー
ミングなど）。今日の消費者にとってすでに常識となっていることは、今後数年
間のうちに産業環境も変化させます。
例えば、メーカーはお客様に機械を販売するのではなく、プラントインフラストラ
クチャをサービスとして利用できるようにしています。そして、利用回数か、成果
に応じて支払いが請求されます。いずれの場合も、故障をできるだけ回避し、重
大な不具合が発生する前に必要なサービスおよびメンテナンス作業を適切な
タイミングで実行することが、メーカーにとって根本的に重要となります。
例えば、機械メーカーは、ロボットセルをお客様に貸し出し、代わりに車体製造
でのスポット溶接など、提供するサービスの料金を請求することができます。し
かし、このライフサイクルベースのアプローチにより、合意した利用の範囲内で
メンテナンスと運用のリスクをプラントと機械メーカーが負うことになります。
したがって、世界中のどこであっても機械が高い生産性を達成することが最大
の利益になります。このため、故障の発生を可能な限り回避し、不具合が発生す
る前に必要なメンテナンスおよびサービス作業を適切なタイミングで実施する
必要があります。
一方で、EaaS（Equipment as a Service）モデルは、プラントおよび機械メーカ
ーに多くの利点を提供します。もう一方で、生産ノウハウ全体をプラントの運営
に組み込み、相乗効果を活用し、新しい機械設計の経験を直接得ることができ
ます。さらに、より多くの機械を稼働させることで、デジタルツインモデルの向上
と機械学習の最適化に役立つ貴重な情報を取得できるため、計画外のメンテ
ナンスをさらに削減できます。これにより、機械メーカーは最終的に、個々のお
客様が実現するよりさらに多くの運転時間を自社の機械で実現できます。
スマートセンサとアクチュエータのデータは、素早くインテリジェントにセキュリ
ティを確保してクラウドに転送され、デジタルツインと機械学習のシミュレーシ
ョンの基盤となります。これは、自己所有型からサービス型のビジネスモデルに
切り替えるための前提条件の1つです。
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著者 | Christian KnoopおよびSai Seidel-Sridhavan、Hans Turck GmbH & Co. KG
詳細情報
概要：状態監視 - 新しいプラントの予測戦略
概要：既存のプラントでの状態監視
技術ページ：状態監視
技術ページ：産業用クラウド
技術ページ：IO-Link
技術ページCODESYS
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