CumulocityとMicrosoftによる効果的なIoTソリューション

CumulocityとMicrosoftによる効果的なIoTソリューション

接続されたテクノロジーエコシステムの構築により、プロセスを最適化し、イノベーションを推進するデータリッチなシステムが実現されます。IoTはその基盤であり、IoTが生成するデータは、製品やサービスの改善、顧客価値の創造、競合他社との差別化を図る新たな方法を形作ります。

このホワイトペーパーでは以下について説明します：

• プラグアンドプレイ仕様によるIoTデバイスの簡素化、接続、管理
• リアルタイム意思決定、最適化された資産管理、戦略的計画のためのIoTデータの活用
• クラウドおよびエッジでのIoTデータセットへの機械学習と高度なデータサイエンスの適用
• セキュアで回復力があり、持続可能なIoTソリューションの展開

組織が新しい機能を構築したい場合でも、現在のIoTエコシステムを拡張したい場合でも、ソリューションは費用対効果が高く、実装と保守が容易である必要があります。IoTの決定は、迅速な価値実現も提供する必要があります。

IoT機能を拡張しながら現在の投資を保護

私たちの調査によると、多くの企業がIoTイニシアチブを開始していますが、スケールアップに苦労しています。現在のプロジェクトでは、単一ベンダーからの独自コードと相互運用性のないデバイスを使用することが多く、これがプロジェクトのスケーリングの妨げとなる可能性があります。これらのプロジェクトには、高度で事前構築されたデバイス管理機能と、より汎用的なプラグアンドプレイデバイスが不足しています。

デバイス管理・運用、データストレージ、インフラストラクチャなどの非差別化技術機能の獲得は、実装決定の唯一の重点であってはなりません。非差別化技術機能を獲得することで、企業は内部タスクへのITリソースの使用を最小限に抑えることができます。代わりに、ITリソースをクラウドベースの高度な分析と機械学習イニシアチブに展開して、差別化機能を開発することができます。これらは、IoTを使用して競争優位性を生み出す機能です。

したがって、組織は既存のIoTフレームワーク内で購入・構築するか、スケーラブルなプラットフォームに拡張するために購入することが重要です。どちらのアプローチも現在のIoT投資の価値を保護します。技術が進歩するにつれて、汎用的な業界仕様に基づくクラウドベースプラットフォームへの拡張購入は、特定のベンダーに永続的にコミットすることなく、最終的に差別化機能を可能にすることは注目に値します。

CumulocityとMicrosoftのパートナーシップ

2024年Gartner® Magic Quadrant™ for Global IIoT Platformsでリーダーとして認定されたCumulocityとMicrosoftは、相互運用可能な技術、業界標準、非独自フォーマットに基づくスケーラブルなIoTソリューションを提供しています。

両社がMQでリーダーであるため、CumulocityとMicrosoftの製品・機能提供は類似の機能を持っているように見えるかもしれません。しかし、実際の技術を詳しく見ると、機能的な重複はあるものの、製品は大幅に異なる状況と要件セットをカバーしていることがわかります。競合する提供ではなく、両社は補完的な提供を行っています。

実世界の実装では、組織がCumulocityとMicrosoftの技術を組み合わせることで、堅牢でスケーラブルなIoTソリューションを構築するための両方の世界の最良の部分を得られることが示されています。以下のセクションでは、両社の要素を組み合わせて、自信を持ってIoT環境を構築する方法について説明します。

DTDL仕様によるIoTデバイスの識別、接続、管理

IoTデバイスの識別、記述、接続、管理は、あらゆるIoTイニシアチブの基本的な部分です。幸い、これを行うことがこれまでになく簡単になりました。Microsoft IoT Plug and Playにより、ソリューション構築者は手動設定なしでIoTデバイスをソリューションに統合できます。

認定IoTプラグアンドプレイデバイスを使用して迅速に価値を実現

IoT統合の複雑さをナビゲートしながら迅速に価値を実現することは、共通の課題です。Microsoft Azure Certified Deviceプログラムは、IoT Plug and Playデバイスレジストリによるデバイス統合を簡素化します。IoT Plug and Playは、デバイス上のソフトウェアをクラウド内のIoTソリューションから分離し、デバイスに依存しないソリューションを可能にします。

IoT Plug and PlayはDigital Twin Definition Language（DTDL）を使用します。DTDLは、デジタルツインモデルと機能を記述するための言語です。これにより、IoTデバイスはクラウドソリューションに対してその機能を宣言できます。DTDLは「デバイスツイン」の作成に使用されます。デバイスツインが利用可能になると、デバイスへの接続の実装は簡単になり、特にフルスケール展開において開発時間、コスト、複雑さが削減されます。

DTDL仕様とCumulocityによるIoTデバイスの追加

CumulocityはDTDL仕様を採用する独立したデバイスおよびアプリケーション管理IoTプラットフォームです。DTDLの使用により、IoTベースソリューションの作成が大幅に加速されます。新しいデバイスタイプは、DTDLをインポートすることでCumulocityで迅速に定義できます。デバイスはデータを生成するために物理的にインストールする必要がありません。Cumulocityデバイスシミュレーターは、単一デバイスおよびデバイスグループ全体のデータを生成します。

既知のデバイスについて、CumulocityはDTDLに基づいて、デバイスから送信されるデータの豊富な視覚化を備えた事前定義されたダッシュボードを提供します。複数のIoTデバイスを持つより大きなオブジェクトのダッシュボード構築は、デバイスのダッシュボード要素（ウィジェット）のサブセットを選択するだけで行えます。

複雑性が増すシステムでのデバイス管理

システムのコンセプトから展開への移行において、将来的に適切に運用、保守、サポートできることが重要です。堅牢なデバイス管理は、大規模なIoT展開の基盤要素です。既存のブラウンフィールドシステムの接続・監視を計画している場合でも、新しいグリーンフィールドネットワークを展開する場合でも、適切に計画されたデバイス管理により、IoT展開の管理の複雑さとコストが大幅に削減されます。

Cumulocityデバイス管理は、デバイスを効率的に監視・制御し、アラートと接続問題を自動的に表面化します。ファームウェア、ソフトウェア、設定、セキュリティ関連タスクを含むデバイスライフサイクルを管理します。数百万台のデバイスにわたるサポートをスケールする可能性があり、デバイス管理と即座に使用可能なデバイス機能を組み合わせることで、管理コストの削減にも役立ちます。

適切に計画・実行されたデバイス管理は、最初の実装後の継続的な成功を保証します。システム管理タスクに費やす時間とビジネス機能の比率は増加せず、むしろ時間の経過とともに減少します。IoTデバイス上で分散ワークフローと分析を調整することで、ユーザーはビジネス機能により大きな影響を与えるサービスの革新と構築に焦点を移すことができます。

IoTデバイスの物理的・論理的構造の構築

図1. プラグアンドプレイ機能のためのDTDL仕様を使用したデバイスと資産管理

IoT展開がスケールアップするにつれて、数百、数千、または数百万のデバイスを個別に管理することは実用的ではありません。代わりに、それらが存在する構造や設定のデジタル表現により、デバイス管理の複雑さが簡素化されます。これらの構造は物理世界を反映することができます（組立ラインの一部であるデバイス）、またはデバイスタイプや所有権の記述のような論理的抽象化です。両方のタイプの構造は多くの場合階層的です。

この分類は、デジタルツイン全体に拡張できます。これは、静的および動的側面を含む物理オブジェクトの包括的なモデルです。IoTデバイスのツインを超えて、Microsoft Azure Digital TwinsはDTDL仕様を使用して、工場、エネルギーネットワーク、さらには都市全体のような、はるかに大きく複雑な構造をモデル化します。

Cumulocity Digital Twin Manager（DTM）により、IoTデバイスに構造を与えることが簡単になります。CumulocityデジタルツインはDTDLとIoT Plug and Playイニシアチブを活用しますが、独立して実行できます。これにより、資産タイプと資産階層全体を作成（またはインポート）し、IoTソリューションに関連する資産プロパティを柔軟に定義できます。「ローカライゼーション」などの追加機能は、IoTコンテキストでの資産管理の特定のニーズに合わせて調整されています。DTMのマルチテナンシーとロールベースポリシーは、デバイスとデータアクセスを管理してIoTシステムのセキュリティを向上させます。

瞬時の意思決定と長期戦略計画のための分析の活用

IoTデバイスからのデータは、組織の意思決定プロセスの重要な構成要素です。短命なIoTデータの大きなストリームは、即座の洞察を見つけて行動する機能と、全体的なビジネス戦略のコンテキストでそれらを活用する機能と結合する必要があります。Microsoft Azure上のCumulocityの機能を組み合わせることで、短期と長期の両方のデータ分析ニーズをサポートします。

Cumulocity分析でデータの速度に追いつく

Cumulocityプラットフォームは、ドメインエキスパートとライン・オブ・ビジネスユーザーがITスタッフのサポートなしに使用できる包括的なリアルタイム分析機能を提供します。データはリアルタイムで探索・視覚化できます。重要なKPIの定義のようなより洗練されたタスクも簡単に実行できます。

デバイスからのデータは、データがストレージに書き込まれる前に直接分析、相関、比較、行動することができます（「データインモーション」）。例えば、生産システムが異常を示す場合、IoTソリューションは異常の詳細が完全に分析される前に損害を防ぐための瞬時の意思決定と行動を提供します。

これには人工知能の使用も含まれます（ただし、これに限定されません）。機械学習（ML）モデルは保存されたデータセット（「データアットレスト」）で最も頻繁に使用されますが、CumulocityはストリーミングIoTデータへの適用を簡単にします。例えば、シンプルなカメラが、異常を検出するためにローカル（「エッジ」）で実行されるMLアルゴリズムでコンベヤーベルトを監視できます。

Cumulocity分析は、時間の経過とともにデータを集約し、バッチ結果を比較し、時間の経過とともに機器性能を監視することなどができます。例えば、バッチ製造では、バッチ実行ごとの温度曲線を相関させて、バッチ実行ごとの典型的な温度曲線（「フィンガープリント」）を導出できます。これは予測保守の基盤であり、Cumulocity分析の主要なユースケースです。

Microsoft AzureによるビジネスインテリジェンスのためのIoTデータアクセスと分析

戦略的ビジネス洞察を得るには、IoTデバイスが提供するリアルタイムの高速データを超えて見る必要があります。そのデータは、特にビジネスプロセスを推進する「より遅い」データのコンテキストに置く必要があります。より深く広範な分析の基盤は、IoTデータを適切な場所と適切な形式で保存することです。

図2. 非独自データストレージを使用した包括的なクエリと分析機能

これを達成するための基盤は、IoTデータを適切な場所と適切な形式で保存することです。Cumulocityの主要データストレージは、時系列データに最適化されたNoSQLデータベースであるOperational Data Storeです。Cumulocity DataHubは、その運用データストアから大容量の「分析データストア」にデータをオフロードします。Azure Data Lake（ADLS Gen 2）は、後の分析のためにデータを保存する補完的でスケーラブルかつ費用対効果の高いサービスを提供します。

オフロードプロセスで、Cumulocity DataHubは、人気のApache Parquet™データ形式を活用して、データを非SQLからSQLクエリ可能な形式に変換します。その後、Cumulocity Data HubのSQLクエリ機能を使用してデータをクエリできます。データがAzure Data Lakeにあるため、もちろん適切なクエリと更新ツールを選択できます。

Cumulocityを使用することで、独自でロックインされたデータを持つ「IoTサイロ」を構築することはありません。実際、Cumulocity DataHubは既存のデータ技術とのシームレスな統合を提供し、IoTプラットフォーム上でビジネス価値を拡張・構築できます。

Cumulocityの分析機能は、デバイスと機器、運用最適化、リスク軽減、迅速な意思決定、根本原因分析に焦点を当てています。Microsoft製品は、ビジネスインテリジェンス、多様なソースと異なる速度からのデータの分析、高レベルの集約、ビジネスプロセス最適化、そして最終的に戦略的洞察を追加することで、これらの機能を拡張できます。

ほとんどの企業にとって、ビジネスインテリジェンスはグリーンフィールドではありません。複数のソース、組織構造、技術、予算からの既存のデータが、おそらくAzure SynapseとPower BI（Microsoftの分析とビジネスインテリジェンスプラットフォーム）と組み合わせたAzureデータレイクに配置されています。今、既存のBIインフラストラクチャにIoTを重要な要素として追加することが可能です。再トレーニングや再ツール化なしに、IoTは重要なビジネス洞察のためのビジネスインテリジェンスを向上させる情報を提供します。

CumulocityとPower BIの両方が、一行のコードも書くことなくダッシュボードを作成できます。ADLSとPower BIとの設定可能な統合を備えた典型的なCumulocity UIは、セルフサービス分析を備えた運用ダッシュボードです。対照的に、Power BIは管理用途に向けたビジネスインテリジェンスダッシュボードです。しかし、多くの場合、両方の要素を組み合わせることが理にかなっています。CumulocityダッシュボードにPower BI視覚化を追加できます。これはエッジ環境でも機能します。

図3. 上記のオレンジ色のボックスは、CumulocityダッシュボードにPower BIレポートが埋め込まれていることを示しています

Azure機械学習によって推進されるエコシステムの創造

機械学習は、もはや少数の早期採用者によって行われるものではありません。成熟したクラウドベースのML環境、手頃な価格のML対応エッジハードウェア、その他の要因により、分析、製品品質、製品機能を改善するための不可欠なツールとして主流に持ち込まれました。

図4. クラウドとエッジのためのIoT機械学習

CumulocityとMicrosoftのこれらの一般的な分析機能は、MLにも適用できます。CumulocityはIoTに特化したML機能を提供し、MicrosoftはクラウドでのMLの包括的で汎用的なプラットフォームを提供します。MLモデルとデータは両者間で自由に流れます。

Azure Machine Learningは、包括的で強力で使いやすい機械学習プラットフォームです。これはクラウドサービスで、Machine Learning as a Service（MLaaS）とも呼ばれます。人気のJupyter Notebookが組み込まれており、R StudioなどのIDEもサポートされています。また、業界をリードする機械学習運用（MLOps）機能も提供します。Azure MLは、分析データストア内のIoTデータで使用できます。定期的にオフロードされる小さなデータから毎日オフロードされる大量の測定値まで、データサイエンスチームは、例えばAzureデータレイクでさらなる分析を実行できます。

CumulocityはIoTコンテキストでのMLのための特定のコンポーネントを提供します。MLは最も頻繁にクラウドで行われますが、モデルの実行（「推論」）をデバイスにより近い場所、エッジ環境またはデバイス上に直接移動することが必要な場合があります。このため、CumulocityはMachine Learning Engine（MLE）という高性能推論エンジンを提供します。MLEは、MLモデルの共通語であるオープンスタンダードのPMMLとONNX表現をサポートするため、人気のモデル開発環境からのモデルを使用できます。これには、もちろんAzure MLからのモデルも含まれます。リソース制約のあるハードウェア環境に合わせて調整されたMLEは、シックエッジとシンエッジハードウェア、およびデバイス上での推論に優れた選択肢です。ストリーミングデバイスからのデータと保存されたデータの両方を消費できます。

一般的なパターンは、Azure MLでモデルの開発とトレーニングを開始することです。分析データストア上で、特に重い計算のために、モデルはAzure Cloudで実行されます。他のソースからのデータや、クラウドまたはデバイス上でのMLについては、MLEが使用されます。CumulocityとMicrosoftの組み合わせ機能は、現代のIoT機械学習に必要なすべてのデータソースとすべての処理プラットフォームをカバーします。

組織のニーズに基づくインフラストラクチャの設定

Cumulocityは、主要なIoTアプリケーション実現プラットフォームです。展開に関しては、異なるビジネス課題が異なるアプローチを要求します。CumulocityはMicrosoft Azure上で広範囲の展開オプションを提供しています。

Cumulocity Azure Platform as a Service（PaaS）オファリングは、パブリッククラウドで数分で使用可能な環境を提供します。もちろん、評価と最初のステップのための無料トライアルが利用可能です。クラウドベースソリューションは、ハードウェアプロビジョニング、インストール、運用の負担を処理します。また、需要の増加に応じてスケールします。Cumulocity Azure PaaS環境は、データ保護とその他の法的要件の両方を満たすために、選択した地域で運用できます。

図5. Azure上でのCumulocityの展開

CumulocityはMicrosoft Azure MarketplaceでIoTソリューションとして利用可能です。このパートナーシップの利点には、CumulocityによるAzure上での管理運用、インフラストラクチャとIoTプラットフォームの両方の簡素化された請求、シングルサインオンによる統合認証、Azureのログ分析の使用と他のデータサービスとの統合が含まれます。

エッジでの機械学習をサポートするスマートデバイスの台頭により、IoTの重要性が高まっています。洗練されたエッジトポロジーは、IoTプラットフォームがエッジで、またはハイブリッド構成で運用されることを求めることがよくあります。そのような場合、Cumulocityは特別に調整されたエッジエディションに基づく単一エッジノードにインストールできます。リソース制約のあるエッジデバイスは、Cumulocityが共同発起人であり主要貢献者であるオープンソースフレームワークthin-edge.ioを介して処理されます。

Azure上のCumulocityでビジネス課題に対処

サービス体験の近代化

CumulocityのフレキシブルなAPI統合がMicrosoft Dynamics 365 Customer Service、Field Service、Nuance、Teams、Power Virtual Agents、Azureの力と結合されることで、機能横断的なサポートと顧客サービスジャーニーの統合が可能になります。

図6. 現代的なサービス体験をサポートするAzure上のCumulocityとコンポーネント

Cumulocityがデジタルコンタクトセンタープラットフォームを介してプロアクティブなメタデータとイベントを提供することで、オープンで拡張可能で協調的なアプローチが、コンタクトセンターリーダーを顧客サービス、ケース管理、コンタクトセンターAIと接続します。これは、革新的な顧客とエージェント体験のための高レベルの自動化によってサポートされる、さまざまな音声、ビデオ、その他のデジタルエンゲージメントチャネルを通じて行われます。

CumulocityとモダンなDynamics 365サービシングの組み合わせは、顧客満足度スコア（CSAT）の向上、エージェント生産性の改善、サービス運用の最適化に役立ち、同時にサービス体験を拡張して、エンドツーエンドのモダンサービスジャーニーのための顧客ジャーニーオーケストレーションと接続されたフィールドサービスを含めることができます。

回復力があり持続可能なサプライチェーンの実現

Azure上のCumulocityによって収集・強化されたデータは、サプライチェーンの混乱を予測し、需要を満たすためにプロアクティブに軽減し、収益性と持続可能性を実現するために使用できます。CumulocityをDynamics 365 Supply Chain Management、Intelligent Order Management、Guides、Power PlatformなどのERPと管理システムに接続することで、既存システムを置き換えることなくサプライチェーンをデジタル変革できます。

Azureバックボーンのグローバルリーチ、ログとテレメトリ標準のサポート、独自のハイブリッド管理機能が、Cumulocityの世界クラスのスケーラビリティと統合機能と組み合わさることで、サプライチェーンを変革して回復力を獲得し、より良い意思決定を行い、新しいビジネスモデルに簡単に適応できます。AzureとCumulocityの組み合わせ機能を使用することで、企業はサプライチェーンを競争優位性に変えることができます。

図7. 回復力があり持続可能なサプライチェーンを実現するために相互作用するAzureとCumulocityコンポーネント

よりアジャイルな工場の創造

フロントライン労働者のリモートワークとリモートアシスタンスは今や標準です。製造業における既存のスキルギャップは拡大し続けており、製造業の「ニューノーマル」に向けた現代労働力のアップスキリングには追加の課題があります。需要の不確実性と混乱は、硬直的な大量生産に代わって小規模なモジュラー工場を採用するアジャイル製造への移行を推進し続けています。

顧客向けに製品とサービスをカスタマイズし、Product-as-a-Serviceが要求する速度でイノベーションを行うために、製造サイトにはアジャイルで応答性の高い生産プロセスが必要です。Cumulocity、Power Platform、Microsoft 365にわたる分析、アラート、ローコードアプリ機能は、業界に影響を与えるデジタル変革に対応しようとする企業をサポートするために独自に位置づけられています。

Azure上のCumulocityは、自己調整機械の複雑なエコシステムをサポートし、カスタマイズされた出力を持つサイトのリソースを最適に配分する「未来の工場」の構築を支援します。AzureでCumulocityを実行することで、世界中の工場性能をシームレスに接続・監視します。スマート資産からのデータは、生産プロセスをさらに最適化するための運用洞察を提供します。IoT上で高度なIT機能を提供する機能は、デジタルツイン、Azure Functions、AI、混合現実との緊密な統合によってサポートされます。

図8. よりアジャイルな工場を実現するために相互作用するCumulocityとMicrosoft Cloudコンポーネント

CumulocityとMicrosoft IoTの協力と相互交換

上記の図は、CumulocityとMicrosoft IoTコンポーネントがどのように連携するかの高レベル概要を示しています。これは、協力と相互交換の主要分野に焦点を当てて、CumulocityとMicrosoft IoT技術間の主要インターフェースをマッピングしています。これは拡張可能なアーキテクチャであり、図は完全なIoTアーキテクチャを表すものではないことに注意してください。

あなたの進むべき道

CumulocityとMicrosoftは、組み合わせて使用することで包括的で補完的なIoTと分析機能のセットを作成する市場をリードするIoTソリューションを提供します。これらのソリューションは、クローズドで独自のソリューションの作成を避けながら、以前の投資を保護します。即座に使用可能なデバイス機能により、IoTエコシステムの拡張可能なアーキテクチャが、進化するビジネスニーズに対応するためにスケーラブルで設定可能であることが保証されます。デバイス定義からユーザーインターフェースまで、この組み合わせは相互運用可能なソフトウェア、業界標準、非独自フォーマットで動作します。

組織に適したソリューションを見つけるには、主に目標とソフトウェア要件の正確な定義が必要です。IoT技術パートナーを選択する前に、私たちの組み合わせソリューションを探索することをお勧めします。

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Gartner® Magic Quadrant™ for Global Industrial IoT Platforms, 2024 by Scot Kim, Alfonso Velosa, Emil Berthelsen, Lloyd Jones, Kevin Quinn, Sudip Pattanayak, Wam Voster, Marc Halpern, 29 April 2024. Gartnerは登録商標およびサービスマークであり、Magic Quadrantは米国および国際的にGartner, Inc.および/またはその関連会社の登録商標であり、許可を得てここで使用されています。すべての権利は留保されています。
Gartnerは、その調査出版物に描かれているベンダー、製品、またはサービスを推奨するものではなく、技術ユーザーに最高評価またはその他の指定を受けたベンダーのみを選択するよう助言するものではありません。G