当社は、イネーブラーとして、IIoT分野のコンポーネントと包括的なモジュラーシステムを提供します。これには、グリーンフィールドとブラウンフィールドの両方のアプリケーションが含まれます。
私たちは、データ取得から価値の創造まで、「データから価値へ」と変換するため、データのあらゆる段階でお役に立ちます。当社のサービスラインアップには、ハードウェア、ソフトウェア、クラウドアプリケーション、および関連サービスが含まれています。
具体的には、データの取得、前処理、制御、通信、視覚化、分析をカバーしています。
機械やプラントエンジニアリングの急速な発展に対応するには、極めて効率的かつ柔軟な自動化とデジタル化のソリューションが必要です。
さらに、小規模、大規模、ネットワーク化された制御ソリューションの実装や、スケーラブルなビジュアル化の概念など、幅広い潜在的な応用が必要です。
u-control webなどのローカルスタンドアロンコントローラは、個別に、追加のデバイスを使用せずに制御タスクを実行できます。セントラル・ソリューションと比べ、さまざまなアプリケーションでメリットを発揮します。システム全体のデータトラフィックを減らし、ネットワーク内の干渉に強く、トラブルシューティングを容易にし、手動プロセスとの組み合わせに非常に適しています。
特に、このアプリケーションには、「プラグアンドプレイ」という概念に従って使用できる、新しい柔軟な制御概念が必要です。しかし、工場では一般的に、仕様に応じて同じタイプの制御システムが備えられていることが多いです。一方で、同じハードウェアと機能ブロックが常に使用されるため実用的です。しかし他方では、1つのプロジェクトに対してのみ適用される場合もあるので、これらを適用するには、より大きな努力が必要です。
u-controlのwebはオープンなwebベースのコントローラであり、スタンドアロンアプリケーションのプログラミングプロセスを簡略化します。IoTのリアルタイムの自動化と通信を統合し、以前は別々だった情報技術（IT）とオペレーショナルテクノロジ（OT）の世界の間の理想的なインターフェイスを形成します。
機械と工場のリモートメンテナンスは往々にして複雑で時間がかかります。また、対象を絞り、かつ保護された機能を関連ITシステムと接続する必要もあります。多くのユーザーにとって、この2つの課題が世界中の工場において大きな障害となっています。
生産工場、ユーザークライアント、アクセス権、ファームウェアのバージョンを効率的に管理しながら、マシンへの迅速かつ安全なアクセスを保証するにはどうすればよいでしょうか。
リモートメンテナンスの簡単な方法、すなわち、サービス技術者の介入を簡単かつ安全に最大60%削減する方法。
シームレスな生産は、あらゆる企業の業務の核となるものです。例えば、エラーが原因で生産が停止した場合は、迅速な対応が求められます。ところが、その工場のスペシャリストが現場にいない場合はどうでしょうか。デジタル化のおかげで、このような時のマジックワードは、たいていの場合、「リモートメンテナンス」です。エラーの60%はリモートアクセスで解決できる、あるいは少なくともサポートできると試算されています。サービス技術者を派遣する必要がないため、1,000ユーロ以上の節約になることもあります。
しかし、リモートメンテナンスが重要なのは、エラーを分析・修正するためだけではありません。プラントのセットアップやメンテナンス、最適化作業を行う際にも役に立ちます。ワイドミュラーのリモートアクセスサービス「u-link」は、導入、設定、管理が容易で、常に高いセキュリティレベルを保証するシステムを備えています。
人工知能を使用するには、データ科学の分野で特定のノウハウが必要です。しかし、データ科学のノウハウだけでは不十分です。データ科学とアプリケーションの知識の組み合わせることで、生産を最適化する完璧な基盤となります。
データサイエンスのトレーニングを何年も受けずに、これらのノウハウを結集し、機械学習を生産に最大限に活用するにはどうすればよいのでしょうか。
ワイドミュラーは、データサイエンスの専門知識を持たないドメインエキスパートが自らMLソリューションを生成できるように、産業アプリケーションにおけるMLの使用を標準化・簡素化しました。
このソフトウェアツールは、モデル開発のプロセスを通じてユーザーに対するガイド役を務めることから、ワイドミュラーはこれを「ガイド付き分析」とも呼びます。機械やプロセスの専門家は、ダウンタイムやエラーの削減、メンテナンス活動の最適化、製品品質の向上などのために、データサイエンティストのサポートなしでも簡単にMLモデルを作成、修正、実行することができるようになります。
このソフトウェアは、複雑なアプリケーション知識を、信頼性の高い機械学習アプリケーションに変換し、アーカイブするのに役立ちます。専門家は、機械とプロセスの挙動に関する知識に注力し、これをバックグラウンドで実行されているMLステップにリンクさせます。