フレームワークにおいて果たす役割について、たくさんの質問をいただきました。年ほど前に、データをクラウドに送ることが大流行しました。組み合わせて、これらのセンサーからのデータがすべてクラウドに送信されました。データがクラウドに到達すると、その種類を増しつつあるクラウドベース機械学習エンジンのいずれかにより、データに関する実践的なインサイトが提供され、生産の合理化、品質の向上、保守の改善など、さまざまな最適化を可能にします。この方法は、主に既存のインフラをバイパスできるという理由で、簡単に見えます。このアプローチにはいくつかの問題点があります。実装を本稼働させようとすると、問題が発生します。クラウドでのアナリティクスによるコストが累積するだけでなく、ワイヤレス接続のコストも急速に増加します。インフラを増強することにほかなりません。タイプのモデルにシフトすることによる利点はあるものの、コストは変動します。自動化業界で運用技術員が戦々恐々としているもうひとつの問題は、サイバーセキュリティです。工場外へのデータ送信は、産業オートメーションの世界において、デジタル化の最大の課題のひとつです。マルウェアによって安全システムが侵害されてしまった事件ひとつを取っても、サイバー脅威の本質的危険性を認識するには十分でしょう。コンピューティングにますます熱い視線を送っている主な理由です。工場の現場近くでアナリティクスを行い、制御キャビネットにより多くのアプリケーション機能を追加するという考え方は急激に魅力を増しています。したシステムには広範なアプリケーションを搭載でき、価格も手ごろです。クライアントなど、多岐にわたります。センサーや管理点からデータを収集して分析できます。このデータの一部は、高度なプロセス制御、品質検査、デバイス故障予測などの工場現場業務を改善するための実践的なアナリティクスに使用できます。当然のことながら、コンピューティング機能とアプリケーションが工場現場に近ければ近いほど、問題に対応するためのサポートや熟練した専門家からは遠くなります。サポートの守備範囲でないため、自動化または運用技術員が迅速に対応することは難しいかもしれません。このため、シンプルに導入でき、自律的な保護を行い、地域の工場現場スタッフが簡単に修理できるシステムは、エッジベースの環境で際立った価値を提供します。これには、内部予測型保守とリモート監視が含まれ、これらのプラットフォームの修理でプロアクティブな措置を取ることができます。これは、すでに生産に支障が出て、総合設備効率が低下した後で対処するアプローチとは対照的です。共に使用されてきました。システムへの依存が高まってきました。エッジにおいてシンプルで信頼性が高く、かつ管理が簡単なソリューションを活用し、より多くのアプリケーションを提供するというニーズに応えます。日本での発売時期につきましては、2018年末から2019年の春を予定しております。お問い合わせください。Technologies.。