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フェーズ 3: ブループリントの定義
前のフェーズで行った現状の評価に基づいて、ブループリントの作成を開始できます。ブループリントとは、デジタルトランスフォーメーションジャーニーで導入するエンドツーエンドの IIoT システムリファレンスアーキテクチャのことです。IIoT デジタル化のジャーニーの基盤となり、ビジネス目標の実現を後押しします。ブループリント:
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North Star ビジョン によって導かれます
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繰り返し可能で再利用可能なビルディングブロックから構成されています
ブループリントの特定の部分の価値と実現可能性を実証するために、簡単な概念実証が必要な場合もあります。
North Star ビジョン
ブループリントは North Star ビジョンに基づいて作成する必要があります。North Star ビジョンとは、ビジネス上の意思決定の方向性を示す、明確で簡潔かつ長期的な目標です。North Star ビジョンがない場合は、大きく考えて作成してください。このビジョンの実現には、通常 3～5 年かかります。このビジョンを達成するには、小規模から始めて迅速にスケールすることが成功の鍵です。
ソリューションフレームワークを成功に導くための基本理念
ブループリントに IT と OT の統合データバックボーンを構築するには、機能的なアーキテクチャが必要です。これまでの経験をもとに、ソリューションフレームワークの基本理念として次の 3 つを特定しました。
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インサイトを最大化する
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データへのアクセスを民主化することで多様なインサイトが得られ、SKU マージンの最適化などビジネス価値が高まります。
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リアルタイムまたは過去の運用データに対して記述的分析を行うことで、KPI のモニタリング、傾向の特定、改善の余地のある分野の特定ができ、対策を講じることができます。
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データに対して診断分析を行うことで、運用上のイベントの根本原因を特定できます。
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データに対して予測分析を行うことで、ビジネスや運用における将来の出来事を予測できます。
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データに対して処方的分析を行うと、記述的分析と予測分析の結果に基づいて、特定の問題を解決するための複数のソリューションが提案されます。
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技術的負債を最小限に抑える
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既存の主要な IT/OT システムとシームレスに統合できるため、一時的なソリューションが不要になります。
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デプロイパイプラインを自動化することで、運用から手動プロセスを排除できます。
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ツールを標準化することで、ツールや特注アプリケーションの拡散を防ぐことができます。
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一元管理サービスを使用して、標準化された設定を環境全体にデプロイすることで、ローカルサイトで非標準的かつ潜在的に問題となる設定が使用されるのを防ぎます。
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インフラストラクチャを自動で、または反復可能なタスクのために最小限の介入で更新およびデプロイするためのパターンを作成します。例としては、オペレーティングシステムの更新、デバイス証明書の定期的な更新、パッチのインストール、データストレージの拡張などがあります。
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複数のサイトにまたがる大規模な本番稼働環境への迅速なデプロイを可能にする、反復可能で再利用可能なパターンの設計と実装を行います。
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モジュール式で将来への対応性を確保するブループリント
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既存の IT/OT システムやインフラストラクチャとの相互運用性を考慮した設計。
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モジュール性を考慮した設計により、小規模から始めて迅速にスケールし、新しいコンポーネントを繰り返し追加し、ユースケースに最適なオプションを選択することができます。
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既存の (ブラウンフィールド) と新規 (グリーンフィールド) インフラストラクチャを使用した柔軟性のある設計。
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繰り返し可能で再利用可能なビルディングブロック
IIoT デジタルトランスフォーメーションジャーニーのビルディングブロックには、ブループリントを構成するさまざまな機能層、考慮事項、ユースケースがあります。以下の図は、ブループリントの大まかな構成要素である、高レベルで繰り返し可能かつ再利用可能な機能的ビルディングブロックを示しています。
ブループリントのレイヤーには次のようなものがあります。
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データインジェスト — このエッジレイヤーは、オンプレミスインフラストラクチャまたはクラウド環境のさまざまなソースからデータを収集します。一般的な IT/OT データソースには、監視制御およびデータ収集 (SCADA) システム、分散制御システム (DCS)、PLC、二次センサー、製造実行システム (MES)、Software as a Service (SaaS)、レガシーアプリケーション、エンタープライズリソースプランニング (ERP) システム、顧客関係管理 (CRM) システム、さまざまなサプライチェーンシステム、およびデータヒストリアンからの遠隔測定データが含まれます。
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エッジインサイトとアプリケーション — ユースケースによっては、このエッジレイヤーのデプロイが必要になる場合があります。このレイヤーは、アーキテクチャの低レイテンシー要件やデータレジデンシー要件への対応、クラウドから切り離された状態での生産継続のサポート、エッジでのイノベーションの実現に使用されます。
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データ管理 — このレイヤーは、次のような一般的なデータ管理機能のさまざまな側面を担当します。
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ガバナンスのために IT/OT リソースのセマンティックデータモデル (SDM) を構築および管理します。セマンティックデータモデルを使用してマシンデータにコンテキストを追加すると、プロセスやマシンモデリングのダウンストリーム分析に役立ちます。
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収集したデータをデータインジェストレイヤーに保存します。このレイヤーに保存されたデータは、処理やローカルインサイトの提供、およびクラウドから切断された状態でのストアアンドフォワード機能の提供に使用します。
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データ統合、データ正規化、データ強化、データ品質、データ検出、データカタログ、検索など、エンドユーザーのさまざまな消費ニーズを満たすようにクラウドでデータを処理します。
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外部の消費者にビジネスインサイトを提供する柔軟なデータ消費サービスを可能にします。
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データインサイト — このクラウドレイヤーは、ほぼリアルタイムの KPI ダッシュボードなどの単純なものから、予知保全、需要予測、データ管理レイヤーの柔軟なデータ消費サービスを利用した在庫管理などの高度なものまで、さまざまなビジネスインサイトに使用されます。
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データ提供 — このクラウドレイヤーは、OT ペルソナ、データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリストなど、さまざまなエンドユーザーのデータへのアクセスを民主化するために使用されます。このレイヤーは、データを他のエンタープライズのシステムやサードパーティのソリューションにシームレスに提供し、ユースケースやビジネスアプリケーションを実現します。
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ユースケースとビジネスアプリケーション — これはアーキテクチャの最上位層です。このクラウドレイヤーには、ビジネスユースケースに対応するビジネスアプリケーションとツールが含まれています。必要に応じて、このレイヤーのアプリケーションとツールは、サポートレイヤーのデータとインサイトにアクセスします。
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分野横断的な考慮事項 — このレイヤーには、データソース、エッジ、クラウドに適用される機能以外の重要な要件が含まれています。このレイヤーには、エンドツーエンドのセキュリティ、設定管理、ログ記録、コンプライアンス、規制要件など、必須の要素が含まれます。このレイヤーは、アーキテクチャを安全かつ効率的に運用するのに役立つもので、パフォーマンスの向上、コストの削減、サイト間での大規模で迅速なデプロイを可能にする自動化機能の利用を可能にします。
この統合データソリューションを構築するには、ここで説明したものと同様の統合機能アーキテクチャを使用することを推奨します。この包括的なアプローチが、大きく考え、小規模から始めて、迅速にスケールするのを後押しします。デジタルトランスフォーメーションジャーニー全体を一度に行い、その道のりをありえないほど困難にするよりも、ビジネス成果の達成に役立つ小規模な成果物を繰り返し作り続けるほうが賢明です。こうしたビルディングブロックの一部を、現在すでに導入しているかもしれません。その場合は、それらを再利用することができます。
AWS IDP ソリューションの提供
AWS プロフェッショナルサービスは、tried-and-testedアプローチである産業データプラットフォーム (IDP) を使用して、Industry AWS 4.0 (スマートマニュファクチャリング、スマートファクトリー、スマート産業とも呼ばれます) の成功のための柔軟で拡張可能な統合データソリューションを検出、設計、実装します。 AWS IDP は、次のような一般的なユースケースのカタログに対処します。
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設備総合効率 (OEE)、スループット、生産量、サイクルタイムなど、生産と資産の最適化に関する運用上および実行可能な KPI
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予測品質を実現する品質管理と欠陥管理の自動化ソリューション
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ダウンタイムや壊滅的な設備故障を低減する予知保全
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エネルギーの最適化と二酸化炭素排出量の削減により、持続可能な製造を実現
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在庫管理、需要予測、追跡を含むサプライチェーンの最適化
ブループリントアーキテクチャは、ユースケース、現在の状態の評価、特定したギャップによって異なる場合があります。ブループリントで使用できる関連 AWS サービスの詳細については、AWS 「産業データプラットフォーム (IDP) リファレンスアーキテクチャ
