本稿は「The Future Landscape of Industrial Automation」の抄訳です。
世界をリードする産業機器メーカーは、接続性、高度な2Dおよび3Dグラフィックス、AIを活用してパフォーマンスを向上させ、ダウンタイムを最小限に抑え、競争力を高めています。先日開催されたウェビナー「Navigating the Future Landscape of Industrial Automation Excellence」では、業界の専門家がインダストリー4.0を推進する中核的トレンドについて活発な議論を交わしました。このブログでは、これらの洞察のいくつかをより広い文脈に置き、Qt Groupが最近この分野で発表したいくつかの仕事、特に最新のインダストリアルオートメーションのデモにつなげたいと思います。
第4次産業革命は 、グローバルな規模の拡大の必要性と、最近のデジタル技術の進歩によってもたらされたチャンスに後押しされ、生産データを幅広く活用し、コネクティビティ、高度なグラフィックス、AI を活用して効率を高め、品質を最大化することを特徴としています。 このような主要実現技術（KET）は、 さまざまな形で絡み合い、 産業プロセスの生産性と拡張性を高める上で極めて重要であり、さまざまな成長機会をもたらします。
データ
IoTのスマートファクトリーであるインダストリー4.0は、生産の全段階にわたってデータを活用することを特徴としています。機械、センサー、作業員から生成されるデータ量は圧倒的です。様々なデータセットを解釈し、最も関連性の高いデータポイントを特定し、依存関係を理解するには、的を絞った行動、チーム、専門知識が必要です。
データ自体は単なる生の数字であり、生産プロセスの洞察を提供し、意思決定を支援するためには、収集、解釈、共有が必要です。最近、データサイエンス、統計、および機械学習はかなり進化し、人気を博しており、データの隠れた意味を明らかにし、それに基づいて行動を起こすのに役立ちます。同時に、高性能グラフィックスや人工知能などの新しい技術は、情報を表示したり、生産プロセスをシミュレートしたり、パターンを検出したり、特徴を抽出したり、トレンドを予測したりするためにデータを活用しています。
しかしながら、先述のものよりもやや以前の、産業メーカーがデータの力（およびデータの可視化とデータインテリジェンスの力）を活用し、ローカルリソースの枠をはるかに超えて価値を増幅させることを可能にする、もう1つの重要な有効技術があり、それが接続性です。
接続性
産業分野において、水平方向の拡張性は 、通信し、相互作用し、データを交換し、解釈し、それに応じて行動する必要のあるプレーヤーやデバイスの集合と定義することができます。一方、垂直方向の拡張性は、機械の近くだけでなく、現場から遠く離れた制御室や携帯機器から、機器や生産を監視する能力に関係しています。接続性は、広義には、インダストリー4.0における水平方向および垂直方向の拡張性を実現する重要な要素のひとつである。
産業分野において、水平方向の拡張性は、通信が必要なプレーヤーやデバイスのセットとして定義されます。これらのプレーヤーやデバイスは、相互にコミュニケーションを取り、データを交換し解釈し、それに応じて行動します。一方、垂直スケーラビリティは、機械の近くの場所だけでなく、遠隔地の制御室から、あるいは携帯デバイスからも、機器や生産を監視する能力に関連しています。接続性は、その最も広い意味で、産業分野における水平方向および垂直方向のスケーラビリティの主要な促進要因の1つです。
大企業や中小企業で広く見られるように、センサーは生産設備に接続され、各機械の性能、状態、製造品質に関するリアルタイムのデータを収集しています。しかし、このようなデータをデバイス間で交換し、例えば自律的なマシン間インタラクションを可能にしたり、データソースから離れた場所からモニターしたりできるのは、接続性のおかげです。
IT/OTコンバージェンスという非常に議論の多いテーマは、製造業者がトップフロアと製造現場の間に確立しているデジタル接続に関係しています。これにより、製造の監視、診断、および制御が一元化され、物理的な機械から切り離されることで、拠点や地域さえも超えた製造プロセスの全体像を提供されます。
製造現場のリアルタイム制御は、機械の近くでの生産データの監視にとどまらず、さまざまなソースからのデータ集約、履歴分析、シミュレーション、予測モデルなども含まれます。そのため、これらの高度なデータ処理機能は、リモートのSCADAシステムやポータブルデバイスに表示される必要があります。それは次のトピックに繋がります。
グラフィックス
グラフィックスはQt Groupの中核テーマです。集約されたデータセットを表示するチャートから、デジタルツインや拡張現実を介した複雑なシミュレーションまで、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）は産業プロセスを再構築しています。Qtの最先端のリアルタイムグラフィックス機能により、2D チャートやグラフの形で複雑なデータを視覚化し、パターンやトレンドを素早く特定することができるだけでなく、没入感のある 3D 体験作成することも可能です。後者は、プロセスのテストと最適化のためのデジタルツインの実装、拡張現実環境のリモートメンテナンスやトレーニング、正確な視覚化と分析のためのCADモデルを利用した産業オートメーションで広く使用されています。
デジタルツインは、メーカーが潜在的な問題を特定し、製造前に製品を改善することを可能にするため、機械や生産ライン全体の設計に不可欠なものとなっています。また、リアルタイムの性能監視や退役後の改善点の特定を可能にすることで、製品のライフサイクル全体をサポートする中心的な役割も担っている。
ゼロディフェクト製造戦略は、潜在的な欠陥を予防的に特定することを目指しています。産業用ポンプやローリングボールミルなどの資産が故障すると、生産損失が莫大になり、停止時間が生産チェーン全体に影響を与える可能性があります。デジタルツインに基づく予測メンテナンスの実践を確立することで、製造業者は問題を予測し、予防的な措置を導入し、影響を最小限に抑えることができます。
人工知能
データを基盤とする人工知能は、膨大なデータセットの中に隠されたパターンを明らかにするのに役立ちます。これにより、人間の目には見えない意味や可能なトレンドが明らかになります。
産業オートメーションにおけるゼロディフェクト製造戦略の一環として、人工知能は製造業者が潜在的な欠陥を予測し、それが生産品質に影響を与える前に修正措置を取ることを可能にします。
品質管理の一般的なユースケースは、Qtの産業オートメーションデモでも実装されています。生産設備のセンサーからのデータを分析することで、AIアルゴリズムは異常や潜在的な欠陥を示すパターンを特定できます。その結果、自動アラートにより、損害が拡大する前に修正措置が行われます。
プロセスの最適化も、生産ライン内の非効率やボトルネックを特定するためにAIを活用し、メーカーは調整を行い、スループットを向上させることを可能にします。
結論
産業分野におけるAIの活用事例は数多くあり、その多くは私たちが予見することができないものです。この分野の進化の速度を考えると、人工知能が実際の最適化された製造現場やその中の最良の機械の設計をサポートする時代も遠くないかもしれません。
Qt Groupでは、ユーザーの指示に基づいてグラフィカルユーザーインターフェースを生成するために人工知能を活用する可能性について調査しています。また、デザインをコードに変換し、開発者がコーディング作業をサポートするためにも、人工知能を活用する計画があります。
接続性に関しても、多くの取り組みが進行中です。Qt アプリケーションの主要なオブジェクトの同期を保証する Qt フレームワークのRemote Object、Interface Frameworkなどに加え、OPC UA や MQTT などの標準的な産業プロトコルをサポートし、Qt 以外の技術との簡単な統合を可能にしています。さらに、ウェブサービスを利用するアプリケーションの作成を簡素化するための高い抽象化レベルを導入しました。
データの可視化という点では、Qt テクノロジーは数十年にわたり、市場をリードするビジネスインテリジェンスツールの基盤となってきました。新しくリリースされたQt Quick Graphsモジュールは一貫したアーキテクチャで、高性能な Qt Quick 3D Scene Graph の上に構築され、3D データ可視化機能とチャート機能を統合しています。
