現在の製造業では、複数のプラントですべてのラインがどれだけ効率的に稼働しているかを把握する必要があります。問題が発生した際には、5分後や10分後ではなく、即座に知る必要があります。しかし、このことは、インターネット接続が限られていたり、散発的であったりする複数の遠隔地からのデータへのリアルタイム・アクセスに依存しているため、最大の課題の1つとなっています。この問題を解決するためには、機械学習(ML)とデータ取得をネットワーク・エッジに使用する必要があります。
Oracle Data Platformを構成して、Oracle Roving Edge Devices(RED)を使用することで、この課題を解決することができます。各REDは、データの取得、保存、実行、管理、およびデータからのインサイトを得るように設計されており、製造業者はエッジでの意思決定プロセスや製造設備の管理を自動化できるようになります。製造向けOracle Data Platformには異常検知機能も含まれており、これを利用して製造ラインの中断に対処したり、メンテナンス関連のインサイトを提供して問題の軽減と修復を改善したりすることができます。
以下のアーキテクチャは、Oracle Data Platformがエッジに高度な分析と機械学習を導入して異常を特定し、スマートなデータ収集を実行し、リアルタイムの運用情報を提供することにより、プラント・データ統合をどのようにサポートしているかを示しています。
バッチ取り込みでは、サービング・データストアに一方向に接続されています。
ストリーミング取り込みとカスタム統合では、アウトバウンド転送領域に一方向に接続されています。
また、RED同期転送では、インバウンド転送領域に一方向に接続されています。
こうした機能は、柱の中で接続されています。バッチ処理/Spark処理では、サービング・データストアに一方向に接続されています。
アウトバウンド転送領域は、バッチ/Spark処理に一方向に接続されています。
3つの機能は、分析、学習、予測のピラーにつながります。
サービング・データストアは、分析と可視化機能には一方向に接続され、異常検知機能には双方向に接続されています。アウトバウンド転送領域は、異常検知機能およびRED同期転送機能に一方向に接続されています。
インバウンド転送領域は、異常検知機能に一方向に接続されています。
異常検知機能は、ピラー内の分析・可視化機能と一方向に接続されています。
3つの機能は測定、実行のピラーに接続されています。分析・可視化機能は、ローカルのダッシュボードやレポート、またローカルの予測に一方向に接続されています。異常検知機能はローカル予測に、RED同期転送機能は追加のユースケースに、それぞれ一方向に接続されています。
Oracle Roving Edge Deviceは、3つの中心的なピラーである「取り込み、変換」、「永続化、キュレーション、構築」、「分析、学習、予測」をサポートしてます。
メーカーが業務効率やパフォーマンスを容易に把握できるようにするために、データをアーキテクチャに取り込む方法は主に4つあります。
データの永続化と処理は、3つのコンポーネントで構築されています。
分析、学習、予測機能は、2つのテクノロジーで構築されています。
Oracle Data Platformにより、製造業者は、データへのアクセスと保存を簡素化および効率化しながら、利用可能なすべてのデータから最大の価値を得ることができます。Oracle Roving Edge Devicesを通じてデータ収集とMLスコアリングをエッジにプッシュする機能により、製造業者は、必要なときにいつでも利用できる正確なデータに基づいて、より良いビジネス上の意思決定を行うことができます。これにより、コストを削減しながら効率性と生産性を向上させることができます。
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