以前に議論しましたインダストリー4.0の自動化ピラミッドと新しいビジネスモデル、今、この投稿では、その4つの異なるレベルについて説明します。
レベル1：アクチュエーターとセンサー–接続する必要があるものを接続する
センサーとアクチュエーターは、自動化ピラミッドの最初の層です。 モノのインターネットにおける「モノとデバイス」と言えば、他のテクノロジーやシステムもここで想像できます。
第1層は基本的に、センサーによって議論、特定、定義し、データキャリアとしてそれらにリンクできるアイテムとコンポーネントで構成されます。 IoTの基本はほとんど現実にあります。 リンクを感覚にリンクし、デジタルを物理的なブリッジに接続し、次のレベルの基盤を築きます。 理論はすべての中で最も重要です。
レベル2：内部サービスとシステム–管理および監視
リンクされたセンサーレイヤーと主にデータは、バリューチェーンを編成および管理する新しい方法を可能にする一連のサービスとシステムに焦点を合わせています。
これには、エネルギー監視やシステムなどのアプリケーション、および機器、構造、ユーティリティなどの資産状態の監視と管理が含まれます。 言い換えれば、ほとんどの場合、追跡と制御を行います。 次のステップを検討していますが、1つの目的として、新しいスキルを開発、学習、作成することを監視しています。 これは第3段階の一部ですが、ここでは、たとえば、結果に基づいてお金を稼ぐ方法を見つけることができるアプリケーションを想像することができます。
レベル3：接続–機能のために接続と新しいアプリケーションインダストリー4.0
これに、プロパティをリンクするだけでなく、監視およびデータシステムもネットワーク化する追加のレイヤーを追加します。 次に、予防/予知保全、資産追跡などのよりスマートなアプリケーションと機能を含むIoTおよびIPサービスモデルについて説明します。
これらのメンテナンス、監視、およびその他のアプリケーションは、最初は内部操作に集中しています。 ただし、明らかに、顧客のエコシステム設定で追加の収益源として使用および提供できるものもあります。 たとえば、新しい収入を生み出したり、デバイスにサービスを販売したりする可能性のある保守契約を提供することによって。 自分のコストを最小限に抑えながら（サービス）サービスサービス最初は（ダウンタイムを減らします）。
レベル4：生態系と新しいサービス– 変身
最後に、第4層は、コンテキストに応じて、スキルとサービスを活用し、データを無数のサービスに変換するのに役立ちます。
これらには、特にデータエコシステムや潜在的なパートナーでサービスを開発するときに、ユーザーが商品をカスタマイズして高度なサービスを販売できるようにするアプリケーションが含まれる場合があります。 彼らはまた、新しい収入源を提供するかもしれません。 新しいサービスの開発を開始することもできます。 これは、あなたや他のスマートシステムからのデータとインテリジェンスを完全に新しい顧客セグメントに追加することにより、コアビジネスの大きな転換を意味します。 そして私達はまた産業を見ることができますIoTここでの現金化のためのデータ交換とプラットフォーム。 このプロセスでは、テクノロジーはあなたができることではなく、あなたのビジョンと創造性を制限します。
ただし、この場合も、実際よりも簡単に思えます。 資産をリンクし、より少ない紙と従来の構造からIoTを活用して、最初のレイヤーでのITとOTの組み込みの複雑さを乗り越える機能。 そして、リソースから構造、さらにはそれを超えてすべてを追跡および管理することは、すでに多くの人にとって重要なステップです。
設計原則のインダストリー4.0
インダストリー4.0は、多くの場合、6つのいわゆる設計原則で再開されます。これは、基本的にインダストリー4.0ビジョンの一部として機能し、インダストリー4.0プロジェクトを理解、特定、および実装したい企業にとってガイドラインを明確にします。
これらの設計原則は、他の用語、おそらく6つではなく4つの設計原則を見つけることができるように、膨大な量の理論的作業でした。 それらは基本的に非常に簡単です–そしてそれらはインダストリー4.0が最終的に何を意味するかを説明することを可能にするはずです。
インダストリー4.0の合理的に確立された原則は次のとおりです。 1）相互運用性（現在は接続性とも呼ばれます）、 2）情報の公開性（仮想化や数字の編成でさえ）、 3）分散化（同様に分散型/自律的な意思決定または自律性）、4）リアルタイムの機能、 5）技術支援とサービスオリエンテーション（ヒューマンマシンint）、および 6）モジュール性
これらのインダストリー4.0の設計原則をもう少し詳しく見てみましょう。
接続性、相互接続、 と相互運用性インダストリー4.0
スマート製造、スマートファクトリー、または接続された業界に切り替えるには、実物、人、規範、作業プロセス（人と機械）などにリンクする必要があります。 そして、必要なすべてのデータとネットワークをリンクします。 それらはすべて通信し、リンクする必要があります。
ITとOTをリンクする必要があり、センサーやその他のデバイスを介して、人、データ、コンピューターなどを、接続可能なマシンなどの機器に接続する可能性が必要です。 それは主に、あなたが望む名前に関係なく、モノのインターネットとサービスのインターネット、人、サービスとモノのインターネット、すべてのインターネットに関するものです。 実際、これはすべてについてです。
相互運用性には、さまざまなソースからのデータを利用できるように、多くの（本当に多くの）規範を使用して相互に通信するための通信が含まれることがよくあります。 （なぜ産業を使用するのかIoTゲートウェイ、IoTプラットフォーム、ITとOTの統合について話します。これは、テクノロジーを超えて、人間のコラボレーション、つまりITチームとOTチームについても話します。
また、接続されたデバイス、接続された通信技術、リンクされたスタッフ、接続されたデータ、接続された人と機械の共同作業者、機械と相互運用可能な単一の完全な情報、セキュリティとデータ層なども意味します。 相互運用可能で相互接続されており、複数の方法で垂直統合と水平統合に関連付けられています。
仮想エンティティ、仮想化、 と情報の透明性
情報の公開性（または仮想化）は、情報の透明性に関係しないため、友人に明確にするのが少し難しいかもしれません。
情報の透明性の要点は、デジタルモデルを作成することにより、世界の物理的要素の仮想コピーをシミュレートおよび生成する機能です。 。センサーと相互運用可能および相互運用可能な「もの」を介して受信するこれらすべてのデータによって供給されます。
情報の公開性と仮想化は、相互運用性なしでは実現できません。 情報をコンテキストに配置し、システムをコンテキスト化して、他のソースからの情報も統合する必要があります。 インダストリー4.0のサイバー環境（仮想、デジタル）および物理環境からの知識が必要であると主張するかもしれませんサイバーフィジカルlingo（空間と場所の文脈を認識する）。
最後に、コンテキストを意識した知識について話します。 本質的に、これは2つのことを意味します。
（1）その情報はデータではなく、 DIKWモデルは記憶されているため、分析とデータから情報への変換が重要です。
（2）文脈知識とは、それが取得され、強化される実際の文脈だけでなく、その到達範囲、つまりリアルタイム情報なども異なることを意味します。 友人にそれを説明するためのより良い方法は、ほとんどすべてが実際にコピーすることを提案することが可能です。
自律性、自律的な決定、 と地方分権化
以前に指摘したように、インダストリー4.0の主な目的は、コンピューターとサイバーフィジカルシステムに自律的な意思決定を提供することです。
そうして初めて、不確実性を克服し、カスタマイズのニーズを満たし、インテリジェントファクトリの定義を高めるために必要な敏捷性と汎用性が実現します。 統合環境での位置付け、必要なデータ分析の改善、さまざまなロジスティクスの改善により、ペース要件を満たします。 私たちの記事Logistics4.0では、自律性と（半）自律的な意思決定とインテリジェンスのこの要素をより広範囲に扱いました。
これは、Business4.0やLogistics4.0だけでなく、分散化のかなり遍在する側面です。 モノのインターネット、フォグおよびエッジコンピューティング、ビルディングオートメーション、ブロックチェーンなどの多数のテクノロジーを介してエッジに移動するインテリジェンス。 実際、IoT自体は事実上分散化されています。 私たちが話しているのは分散現実です。 ただし、自律生産システムの現象への移行、独立した倉庫の決定（スマートシェルフまたはロボット）、およびその他の多くの問題は、基本的にインダストリー4.0およびロジスティクス4.0の範囲に反映されます。 そして、電化製品（自動運転車、コントロールのシャットオフまたはスイッチオン、生産における意思決定、予知保全、あなたはそれに名前を付けます）。
インダストリー4.0のテクノロジーやサイバーフィジカルシステムでは、分散化された独立した意思決定が重要であるだけではありません。 しかし、人間の側面でも。 すべての決定が完全に自動化され、人間の計画ができるわけではなく、決定が重要なままであるためです（協働ロボットなど）。
地方分権化と自律性に関する議論の終わりは、人間と意思決定の角度からは程遠いものです。 インダストリー4.0のモットーは、問題が発生した場合などに、意思決定を「より高く」行う必要があるというものでした。 ただし、実際には、これが常に実行可能であるとは限らず、望ましいとは限りません。
リアルタイム機能インダストリー4.0
より優れた機械の自律性とサイバーフィジカルシステムを目指している場合。 あなたは効率を高め、ますますリアルタイムの経済の要求を満たすためにそうしています。
コラボレーションとエコシステムのより広いコンテキストでは、高度な分析、IoT、情報、およびスマートな本番環境の本番システムはすべて、リアルタイム機能の開発に関係しています。
情報の透明性と仮想化は相互運用性を実現できません。
したがって、全体的な開発と「スマートファクトリ」の運用にデータレベルでのリアルタイム機能が必要になるのは当然のことです。 それはそれを実用的な情報と行動/決定に、そしてプロセスレベルとこれらの操作の機能に変換します。 IoTはすべてその観点に関連しています。 これは、前述の設計概念と前述の意思決定の側面に関するデータにも触れています。 また、障害が発生した場合に資産を迅速に置き換えることができます。
さらに、最後の2つの設計概念、サービス指向、およびモジュール性では、リアルタイム機能が重要です。
サービス指向と技術支援
サービスの方向性は、サービスエコノミー、サービスのインターネット、および明らかな事実にリンクしています。 その製造は、企業が付加価値サービスを通じてサービスのために製造することを選択するものよりも、よりパーソナライズされる必要があります。 ある意味では、それは顧客志向の製造を変革し、顧客の要求を進化させます。
ただし、サービス指向は、メーカーが新しいサービスベースの収益モデルを追求するための事実上のデータ駆動型のインテリジェントな新しいサービスを構築することにつながります。 さらに、技術支援は重要な原則であり、特にメンテナンスです。 IoTとデータ分析により、サービスとメンテナンスが簡単にできるようになるからです。 多くの企業は、提供する機器にインテリジェンスとIoTを適用し、運用モデルを変更しただけです。
援助システムはまた、「内部顧客：」決定することができなければならないすべての潜在的な労働者にサービスを提供しなければなりません。 コンピテンシーの変化には、さまざまなシステムによってサポートされていることも含まれます。 そしてここで私たちは人間と機械の接触に遭遇します。
最後に、サービス要因は、新しいデータ駆動型の作成にも関係します。 しかし、サービスモデルとして、マシンのモデルにも基づいています。
モジュール性インダストリー4.0
モジュール性とは、あなたがそれをどのように認識するかに応じて何かを意味します。 より大規模でインテリジェントなファクトリエコシステム内のさまざまなモジュール、または単に敏捷性と汎用性が結果として生じる場合。
これは、とりわけ、消費者の需要を考慮した幅広い多様性と敏捷性によって保護されています。 予期しないことを計画する能力、およびパーソナライズに対する需要の高まり。
モジュール性は、消費者、規制当局、市場の状況、およびその他の要素の変化する需要と関係があると主張するかもしれません。 静的構造、厄介なモデリング、線形開発および環境への計画から、その変換と多様性。 階層がないローカルでは、モジュールが管理します。
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