日本の産業構造が変化に対応できないと?日本企業が海外企業の下請となる
バーチャルデータでは時代遅れ
☆日本は、インターネットの世界では、海外企業と大きな差が開いてしまっています
☆グーグルは、データの保有量で日本大手の14倍、小売のamazonも7倍です
同じ土俵で勝負するのは困難で、日本はリアルデータで強みを伸ばすのが必要
☆日本が強い分野(個人の健康データ、クルマの走行データ、工場の稼働データ等)のリアルデータ
日本の社会と企業が、集めたデータを社会にうまく還元し課題解決すれば!
☆日本が世界のプラットフォームとなることも可能では?
第4次産業革命のカギを握るのは、IoTプラットフォーム です
☆クラウド軸?エッジ軸?統合軸?
IoTプラットフォームが乱立する中、今年はIoT基盤の整理が進む1年となる
出典、経済産業省HP、MONOist、ニュースダイジェスト
IoTプラットフォーム(経済産業省HP、MONOist、ニュースダイジェスト記事画像引用)
IoT仕組みの構築するに必要なもの
センサーデバイス(IoTに必要な情報を取得する)
☆関連企業(半導体チップ、ソフトバンク)
通信機能(これらのデータを送る)
送ったデータを収集し保存するデータストレージ
☆関連企業、HDD製造メーカー(TDK)
ハードウェア(集めたデータを処理する演算能力を持ったプロセッサ)
ビッグデータ分析専門のソフトウェア(AI)(ロボット)(データを一元的に分析や解析)
☆関連企業(AI、ロボット関連 日立、ソフトバンク)
IoTを活用した第4次産業革命の動き
製造業は、多くの産業の中でも早くから対応する動きを示してきた
スマート工場やサービタイゼーションでは、成果が数多く生まれつつある
活用の幅を広げるのに障害となっている要因
☆異種システム間、異種組織間、異種データ間の連携です
IoTは、モノにデータの取得機能と通信機能を持たせる
IoTは、モノからの情報と人からの情報を組み合わせて、一元的な情報とする
結果、末端の機器やデバイスなどが「自律的な」行動を行えるようになる
人間が従来行っていた作業の多くを代替できるようになる
IoTプラットフォームとは?
IoTを活用する為、システムやハードウェア、ソフトウェア、ノウハウなどを組み合わせの仕組みです
16年は、数多くのIoTプラットフォームが発表されました
IoTプラットフォーム活用での留意点
☆現状のIoTプラットフォームはそれぞれが指す対象範囲が異なっている
☆1つのIoTプラットフォームを採用すれば全てが事足りるという状況にはなっていない
☆現状では、「IoTで得られる成果に対する基盤」にはなり得ていない
ユーザー企業として「どの領域を賄うIoTプラットフォームなのか」考慮が必要?
IoTを活用するための異種環境の連携とは?
バリューチェーンや工程の流れに合わせたシステムの統合を実現する水平方向の連携
企業としての製造現場から経営レベルまでのシステムを結ぶ垂直方向の連携
現実的には個々のシステムが分断されている状況が存在し、これらを連携させるのが必要
☆設計軸、生産軸の統合等
データの置き所から見るIoTプラットフォーム
IoTの生み出す究極的な価値は「全ての企業活動をデータ化しそれを活用すること」です
当初は、集めたデータを全てクラウドに集めるという考え方が支配的だった
あらゆる機器から情報を集めることを考えれば、クラウドの利点が発揮できるためである
データをクラウドで一元的に保有
☆クラウド上で分析なども行うことができ、ユーザー側の負荷を低減できる
今後GPSを想定した場合のクラウド上での問題点
クラウド上で分析した結果をフィードバックすると、通信状況による遅延が生まれる
クラウドでの処理は、リアルタイム性が要求される環境では使用できない
重要になってくるのは、現場(エッジ)に近い領域でデータの一次処理を行うエッジコンピューティングです
エッジ領域でリアルタイム性が要求される事象についてはその場で処理して現実世界にフィードバック
リアルタイム性が必要なく、演算力によるデータ分析が必要なものについてはクラウドに上げるというような仕組み
クラウド軸?エッジ軸?
データの置き所を基盤としたIoTプラットフォームなどの展開も広がりを見せている
☆米国マイクロソフトの「Azure IoT」、アマゾンの「AWS IoT」等クラウド層を軸としたIoTプラットフォーム
データの収納先であるクラウド側に収納しやすい形でデータを取得できるようにする仕組みです
NECが提唱する「IoTアーキテクチャ5層モデル」
☆エッジコンピューティングを中心とし上位と下位の接続を確保しようというIoTプラットフォームの提案
☆大きな動きとしては、ファナックが推進する「FIELD system」
製造業のユーザー企業にとっては、全てカバーする形が理想像だが、まだまだ道のりが遠いい
現在では、どの領域が必要なのかを見極めながら活用していく必要なのかも?
バーチャルデータでは時代遅れ
☆日本は、インターネットの世界では、海外企業と大きな差が開いてしまっています
☆グーグルは、データの保有量で日本大手の14倍、小売のamazonも7倍です
同じ土俵で勝負するのは困難で、日本はリアルデータで強みを伸ばすのが必要
☆日本が強い分野(個人の健康データ、クルマの走行データ、工場の稼働データ等)のリアルデータ
日本の社会と企業が、集めたデータを社会にうまく還元し課題解決すれば!
☆日本が世界のプラットフォームとなることも可能では?
第4次産業革命のカギを握るのは、IoTプラットフォーム です
☆クラウド軸?エッジ軸?統合軸?
IoTプラットフォームが乱立する中、今年はIoT基盤の整理が進む1年となる
出典、経済産業省HP、MONOist、ニュースダイジェスト
IoTプラットフォーム(経済産業省HP、MONOist、ニュースダイジェスト記事画像引用)
IoT仕組みの構築するに必要なもの
センサーデバイス(IoTに必要な情報を取得する)
☆関連企業(半導体チップ、ソフトバンク)
通信機能(これらのデータを送る)
送ったデータを収集し保存するデータストレージ
☆関連企業、HDD製造メーカー(TDK)
ハードウェア(集めたデータを処理する演算能力を持ったプロセッサ)
ビッグデータ分析専門のソフトウェア(AI)(ロボット)(データを一元的に分析や解析)
☆関連企業(AI、ロボット関連 日立、ソフトバンク)
IoTを活用した第4次産業革命の動き
製造業は、多くの産業の中でも早くから対応する動きを示してきた
スマート工場やサービタイゼーションでは、成果が数多く生まれつつある
活用の幅を広げるのに障害となっている要因
☆異種システム間、異種組織間、異種データ間の連携です
IoTは、モノにデータの取得機能と通信機能を持たせる
IoTは、モノからの情報と人からの情報を組み合わせて、一元的な情報とする
結果、末端の機器やデバイスなどが「自律的な」行動を行えるようになる
人間が従来行っていた作業の多くを代替できるようになる
IoTプラットフォームとは?
IoTを活用する為、システムやハードウェア、ソフトウェア、ノウハウなどを組み合わせの仕組みです
16年は、数多くのIoTプラットフォームが発表されました
IoTプラットフォーム活用での留意点
☆現状のIoTプラットフォームはそれぞれが指す対象範囲が異なっている
☆1つのIoTプラットフォームを採用すれば全てが事足りるという状況にはなっていない
☆現状では、「IoTで得られる成果に対する基盤」にはなり得ていない
ユーザー企業として「どの領域を賄うIoTプラットフォームなのか」考慮が必要?
IoTを活用するための異種環境の連携とは?
バリューチェーンや工程の流れに合わせたシステムの統合を実現する水平方向の連携
企業としての製造現場から経営レベルまでのシステムを結ぶ垂直方向の連携
現実的には個々のシステムが分断されている状況が存在し、これらを連携させるのが必要
☆設計軸、生産軸の統合等
データの置き所から見るIoTプラットフォーム
IoTの生み出す究極的な価値は「全ての企業活動をデータ化しそれを活用すること」です
当初は、集めたデータを全てクラウドに集めるという考え方が支配的だった
あらゆる機器から情報を集めることを考えれば、クラウドの利点が発揮できるためである
データをクラウドで一元的に保有
☆クラウド上で分析なども行うことができ、ユーザー側の負荷を低減できる
今後GPSを想定した場合のクラウド上での問題点
クラウド上で分析した結果をフィードバックすると、通信状況による遅延が生まれる
クラウドでの処理は、リアルタイム性が要求される環境では使用できない
重要になってくるのは、現場(エッジ)に近い領域でデータの一次処理を行うエッジコンピューティングです
エッジ領域でリアルタイム性が要求される事象についてはその場で処理して現実世界にフィードバック
リアルタイム性が必要なく、演算力によるデータ分析が必要なものについてはクラウドに上げるというような仕組み
クラウド軸?エッジ軸?
データの置き所を基盤としたIoTプラットフォームなどの展開も広がりを見せている
☆米国マイクロソフトの「Azure IoT」、アマゾンの「AWS IoT」等クラウド層を軸としたIoTプラットフォーム
データの収納先であるクラウド側に収納しやすい形でデータを取得できるようにする仕組みです
NECが提唱する「IoTアーキテクチャ5層モデル」
☆エッジコンピューティングを中心とし上位と下位の接続を確保しようというIoTプラットフォームの提案
☆大きな動きとしては、ファナックが推進する「FIELD system」
製造業のユーザー企業にとっては、全てカバーする形が理想像だが、まだまだ道のりが遠いい
現在では、どの領域が必要なのかを見極めながら活用していく必要なのかも?