IIoT ネットワークを有効にするには、デバイスと資産を相互およびセントラルシステムに接続し、収集して送信するデータを保存、管理、分析、および適切な使用に可能にする、という 2 つの重要な作業を行う必要があります。

そのために、IIoT ネットワークは以下のテクノロジーに依存します。

• 接続 (および 5G): IIoT ネットワークには、機械およびデバイスによって生成された大量のデータを送受信する能力が必要です。これは従来からWi-Fi接続のパワーによって有効化され、制限されてきた。しかし、5Gなどのセルラーネットワークの進歩によって、この計算が変化し、より大きなデータセットを管理する帯域幅が増えながら、遅延や消費電力も減少している。これらの特性は、より効率的なデータ処理と長いバッテリー駆動のために、より迅速に信号を送受信できる多数のデバイスをサポートできます。

• IIoT センサー：今日、センサーは、通常、新しい産業機器と機械に組み込まれています。 しかし、アナログ機械や製造機器には、カメラやゲージなどのIoTゲートウェイデバイスも装備できる。これにより、IIoT 資産は、他の物体の近さ、気圧や湿度、運動速度、流体レベル、その他の機械的条件など、環境内の状況を検出することができます。その後、この情報をすべてローカルで処理し、リアルタイムアクションを通知したり、詳細分析のためにクラウドを介してセントラルシステム (ERP など) に転送したりすることができます。

• クラウドコンピューティング能力とエッジコンピューティング：クラウドコンピューティングテクノロジーとエッジコンピューティングテクノロジーの両方により、IIoT の柔軟性とユーザビリティが大幅に向上しました。IIoT ネットワークは、クラウドを介して、高い処理能力とストレージ容量をオンデマンドで活用できます。つまり、ネットワーク内のデバイスは、より大規模で複雑なデータセットを収集して送信できます。エッジコンピューティングとは、単にデータを処理および分析できるシステムを取り込み、オンプレミスで IIoT ネットワークに物理的に近づくことを意味します。これにより、遅延や遅延が軽減され、時間依存の IIoT データをリアルタイムで処理できるようになります。より深く、緊急度の低い分析のために、IIoT データをセントラルの AI 搭載システムに定期的に送信することができます。

• AI と機械学習：人工知能と機械学習テクノロジーにより、企業は高度な予測分析を使用して IIoT データを処理できます。最新のデータベースと機械学習アルゴリズムは、多様なデータセットや非構造化データや複雑なデータを管理し、理解するのにも役立ちます。これらのツールを使用すると、顧客フィードバック、気象レポート、マーケティング分析など、他のタイプのデータインサイトとほとんど無限に組み合わせて IIoT データを分析することができます。システムが時間の経過とともに学習し、データセットが大きくなり、正確になるにつれ、企業はますます複雑で洗練されたインサイトと学習を収集して、競争力を高め、コストを削減し、顧客の要求に応えることができます。

• サイバー物理システムのセキュリティ：IIoTネットワークに命を与えている接続性が同時にシステムを危険にさらしてしまうこともあります。ほとんどの企業は、セントラルシステムおよびデータベースに関する厳重なセキュリティおよびアクセスプロトコルを持っていますが、IoT デバイスは比較的保護されていない場合があります。基本的には、地下窓として機能し、従来のエントリポイントを介してかなり安全であるシステムへのフルアクセスが可能です。幸いなことに、セキュリティプロトコルとテクノロジーは、IIoT の進歩に大きく追いついています。しかし、しばしば後れを取ることが多いのは、すべての従業員とオペレーターに明確に伝達され、強化されるビジネス間のセキュリティプロトコルです。セキュリティ戦略が最新ビジネスにとってまだ最優先事項になっていない場合は、その戦略が最優先事項となります。