实际可行的解决方案选择，实现制造业的IoT（IIoT）小规模起步或规模扩大
各类规模工厂导入制造业领域IoT（IIoT）的目的和课题
近年来，各国均积极推进DX化的进程。2011年，德国政府宣布启动工业4.0（第四次工业革命，并于次年2012 年正式批准）*1。2016年，日本政府在第五期科学技术基本计划中首次提出了社会5.0构想*2。制造业领域的物联网＝IoT（以下简称为IIoT：工业物联网）一词在制造业领域已得到普及和渗透，关于工业5.0（第五次工业革命）的议题也越来越受到广泛关注。在此背景下，IIoT的概念正逐步从以物为中心转变为以人为中心，并出现了许多旨在提供更先进UX（用户体验）的解决方案和应用案例。
比如，收集数据并将其用于监控和管理生产及运转情况、趋势分析、预测性维护、抽取改善课题等，在提高此类工作效率和生产率的目的方面，毫无疑问都是有效的手段。与此同时，无论企业或工厂的规模如何，要在所有工序中找到导入IIoT的最佳解决方案未必是件易事。
其原因涉及多个方面。例如，FA（工厂自动化）可说是第三次工业革命带来的典型变化，而根据工艺及工艺之间的性质不同FA可能难以实现，且由此产生的内部数据也难以收集。因此人们往往自然而然地认为，要充分利用第四次工业革命的象征即IIoT来创建智能工厂并非易事。
当前IIoT导入中的困难和瓶颈层出不穷，各类解决方案和服务也不断推陈出新。正因为如此，在本期中我们将向大家介绍如何选择智能IIoT导入和技巧等，来解决这些由来已久的困扰和课题，
*1 出处：总务省（日本行政机构）《2018年度 信息通信白皮书》 链接到日语页面。
*2 出处：内阁府（日本行政机构）《第五期科学技术基本计划（2016-2020 年）》、《社会 5.0》 链接到日语页面。
导入IIoT中遭遇的困难和瓶颈事例
IIoT导入中的困难和瓶颈包括涉及人的工序、DX人才的确保、与环境和条件的亲和力、对选项之多、成本和效果等的担忧等。下面分别介绍一些代表性示例。
涉及人的工序
部分工序可能不得不需要人工操作设备、或使用工具、手工操作等，并且可能需要人员通过离线工作方式在工序之间移动工件或检查。此外，根据产品的不同，在当前技术下，自动化本身也是困难重重，因而在大多数工艺中有时仍需要人工的精准工作。
在这些事例中，由于很难通过获取数据、状况的可视化和分析，来管理运转时间、抽取及改善课题，因此致使不少企业无法下定决心导入IIoT。
DX人才的确保
为了确保构建工厂内传输和存储IIoT设备和数据系统能够根据目的稳定运行，或能够通过已获取数据的可视化和相关分析进行业务改善，ICT相关知识和专业技术必不可少。然而，在制造现场，要确保拥有此类知识和专业技术的DX人才，往往会遇到各种瓶颈。另一种情况是，虽已导入了IIoT解决方案，但却未能从所得数据中得到预期的结果。担心缺乏具备专业知识的人员的支持，这也是不少工厂在考虑导入IIoT时望而却步的原因之一。
与环境和条件的亲和力
在IIoT的导入中，绝大多数情况下不仅需要各道工艺的自动化，还需要一个网络系统来对其进行控制和管理。无论工厂规模如何，只要有些工序使用的机器和设备无法连接网络或无法输入输出数据，或人工作业所占比重较大时，其网络系统便有可能处于不完整状态或尚未构建。
此外，即使构建了网络系统，导入IIoT过程中也可能因各种原因面临一些问题。例如，由于向传感器等各种IIoT设备供电或有线通信带来的布线冗杂问题，当需要进行步骤和产品类型更改时，便会担心是否会增加工时，以及无线通信是否会对电波造成干扰等问题。
并且，在网络安全方面，根据与客户公司的安全合同或自己公司的规定，使用由第三方运营的云服务也有可能会受到限制或制约。
对选项之多、成本和效果等的担忧
目前在售的各类IIoT解决方案和服务比比皆是，但反过来看，究竟哪一款才最适合自己的工厂，往往难以判断。
除初期导入成本之外，云服务使用费等运行成本、是否能够适合现场和工艺、能否顺利运行和利用等，这些因素也是IIoT导入中的难题，因此不容忽视。
以小规模起步的IIoT导入及补充完善或将成为可能
如上所述，目前，IIoT的概念已在市场得到渗透，市面上各类IIoT设备、解决方案和服务推陈出新，完全可从其中选择并导入最符合自身需求的产品。 即使是以往被认为高难度的工序，也已经出现相应的解决方案，可以“小规模起步”的方式来进行IIoT的导入，或对尚未导入的部分进行补充完善。
小规模起步，便是通过从小规模开始导入，可从特定的工序或机器/设备开始运行。在大规模系统中，要实施“PoC（概念验证）”以证实能否获得预期结果的难度往往较高、而采取这种方式则相对容易实施，这也是小规模起步的优势之一。此外，还可以将大规模同时导入所需的庞大初始成本、适用性和远超成果的运行成本等风险降至最低，并从小规模开始积累IIoT相关知识、经验和专业技术。
此外，这些解决方案虽然在工厂的大部分工序中导入了IIoT，但是针对人工作业等无法实现数据化和可视化的特定工序，通过导入IIoT解决方案来扩大规模，还能补充以往欠缺的数据。
IIoT的小规模起步和规模扩大中的解决方案选择方法和技巧
下面，我们将介绍解决方案的选择方法和导入技巧，助力消除以往IIoT导入中的课题，并通过小规模起步方式或对不足之处的补充完善来扩大规模。
无需自动化工艺，便可获取数据
迄今为止，通常是通过在FA内部安装传感器等IIoT设备来获取和存储数据，并进行监控、可视化和分析。 然而，目前即使是在涉及人的离线工序中，也可通过导入附加的设备来顺利获取和利用数据。
例如，对于每个工序及动作，操作人员仅需通过按下按钮或移动小型设备等简单直观的操作，或者平板设备上的简单操作，便能够将工作时间和进度情况转换为数据，并抽取和改善3M（Muri超负荷、Muda浪费、Mura不均衡）。通过此类解决方案，大大降低了实现DX的难度。由此可见，能否选择一种能够最大程度减少操作人员负担和影响节拍时间的IIoT解决方案，是至关重要的。
从导入到运行，全方位提供专业支持
在制造现场，确保具备专业知识的DX人才也是重要问题之一。仅通过购买IIoT设备、购买或签订用于分析所得数据的软件，可能无法实现预期的运行及数据使用。
虽说是小规模起步，但要选择一个合适的IIoT解决方案仍然至关重要，为了避免初始投资和运行成本的浪费，具备专业知识的工作人员会在导入前提供量身定制的咨询，并在导入后继续提供全方位的支持服务。
使用无线设备，避免冗杂的布线
考虑到传感器等IIoT设备的供电和通信电缆导致的冗杂布线，安装、步骤变更、产品类型变更时的工时增加等，这些都可能成为导入过程中的阻碍因素。
为解决这一问题，可考虑把能够支持无线通信的各类传感器等的IIoT设备纳入选项。此类设备大多为充电式且电池寿命较长，因此无需使用电源线。此外，还可选择在设备运行中也可简单添加的无线传感器设备。
但即使是能够进行无线通信的IIoT设备，在拥有众多机器设备等障碍物的工厂中，也可能带来通信不稳定的情况。如要在此类环境下实现稳定的通信和运行，通过选择能够在抗障碍能力强的SubGHz频段进行通信的设备，便有可能解决相关问题。因类通信方式因耗电较少，还可延长无线设备的电池寿命，可以说是一举两得。
根据目的和环境的内容和成本，实施小规模起步
在IIoT的小规模起步中，除各类传感器等设备以外，还需要结合网关、软件、本地环境（公司内部环境）或需要运行成本的云服务等，因此要依靠自身力量来完成构建可以说是非常困难的。此外，是否要通过传感来监控机器和设备，是否要将操作工时数字化等等，根据目的不同，要构建的系统条件也完全不同。
除IIoT设备之外，还可选择只需在公司PC上安装便可实现数据可视化、或通过简单操作便能进行各类相关设定的软件，根据不同目的和环境，选择易于适用的解决方案，小规模起步也将更加轻而易举。
此外，为了确认是否适合使用目的和环境，在正式导入之前能否进行试用，也是一个非常重要的选择标准。如在真正实施PoC之后再导入，则不会造成成本的浪费。
总结：IIoT解决方案的选择要点
以上，我们对因各种原因尚未决策导入IIoT或在某些部分未能导入的工厂所面临的问题和瓶颈，以及在IIoT的小规模起步中如何选择解决方案和技巧等进行了说明。最后，我们将成功实现IIoT小规模起步和补充完善的确认要点总结如下。
与涉及人的工艺的亲和性
通过导入IIoT来获取和分析操作人员的工作时间等数据时，需要分析其是否可通过简单的设置和操作，避免对操作人员和管理人员造成负担，并能将节拍时间的影响降至最低。
是否有支持和试用服务
从导入前到实际制造现场的运行期间，能否提供全方位的专业性支持。此外，在正式导入前，能否进行试用。
无线通信和电池寿命
能否避免IIoT设备的电源线和通信电缆带来的设备冗杂化。此外，在有障碍物等通信电波受到干扰的场所，需要关注SubGHz频带的稳定通信和省电的电池寿命长短。
易导入性和支持体制
能否在供应商制造商的专业支持下，根据包括成本在内的各类条件顺利导入并运行适合自身企业情况的配置安装，比如各类传感器等IIoT设备，以及可将所得数据进行可视化和分析的软件等。