OTデータ統合の課題
企業が運用技術（OT）データを統合する際に直面する主な課題
通信プロトコルは複雑で、機器の仕様も様々である。
様々な新旧機器が混在していること、通信プロトコルが統一されていないこと、そしてカスタマイズされた開発と統合が必要であることなどが、導入に時間と労力を要する原因となっている。
データ処理とデータクリーニングの難しさ
元のOTデータは形式が乱雑なため、変換、整列、クリーニング、補完を行う必要があります。ETLツールがなければ、大規模な分析を実行するのは困難です。
アプリケーション開発は実装が難しい
データ統合が完了した後も、アプリケーションの開発および展開プロセスには標準化が欠けており、その結果、システムの保守および複製コストが高くなっている。
人材と予算の不足
OT（運用技術）とIT（情報技術）の統合には高度な専門知識が必要であり、企業が異分野横断的なチームを構築することは困難であるため、導入の遅延や中止につながる。
OTデータが重要な理由
産業運用技術データを活用して、生産性と意思決定の質を向上させましょう。
現場の真の状況を反映している
OTデータは機器の稼働状況や故障を記録し、現場でのリアルタイムな意思決定の基礎となる情報を提供する。
ITデータギャップを埋める
ERP/MESシステムと組み合わせることで、IT部門が把握できない一次情報のギャップを埋めることができる。
AIモデルの主要なデータソース
機械学習および予知保全モデルのための重要なトレーニングサンプルを提供します。
OTとIT間のコミュニケーション障壁を取り除く
OTデータを共通言語に変換することで、OTとITが連携してデジタルトランスフォーメーションを実現します。
NeoEdgeのOTデータETLはどのように動作するのですか？
産業用IoT（IIoT）向けに特別に設計された当社のETLソリューションは、データ取得、変換からロードまで、お客様のOTデータに関するニーズを包括的に満たします。
抽出する
複数の通信プロトコルからデバイスおよびセンサーデータを抽出する
変身
データクリーニング、単位変換、フォーマット変換――プログラミングは不要です。
負荷
データは、さまざまなニーズに応じて、指定されたITシステム（クラウド、地上、データベース）に分散および送信できます。
複数の通信プロトコルのリアルタイムキャプチャ
抽出するさまざまな産業機器に接続してデータを取得し、それらをOT環境にシームレスに統合します。
- Modbus、OPC UA、Melsec、BACnetなど、複数の通信プロトコルをサポートしています。
- 独自のデータ収集プログラムを開発する必要はありません。多様なデバイスと迅速に連携し、現場機器のデータを容易に取得できます。
- CSVファイルからタグをインポートし、データポイントとデータ取得頻度を簡単に設定できます。
未記述のOTデータ処理
変身NeoFlowのGUIドラッグ＆ドロップインターフェースと内蔵のノーコードルールエンジンを使用して、OTデータフローをすばやく作成できます。
- コードの記述は不要です。ノードをドラッグ＆ドロップするだけで、データの取得、処理、変換、出力プロセスを完了できます。
- 多次元データ処理を実現するために、基本演算、条件設定、データ分割、型変更など、複数の演算モジュールが内蔵されています。
- バッチ展開をサポートしており、事前に設計されたデータフローを複数のゲートウェイノードに適用できるため、展開の効率と一貫性が向上します。
複数のITシステムの統合をサポートします
負荷処理されたデータは、さまざまなアプリケーションのニーズに合わせて、多様なターゲットシステムに柔軟に出力できます。
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データは以下に送信できます。
- クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCPなど）
- プライベートデータベース（PostgreSQL、InfluxDB、MSSQLなど）
- ローカルMES/SCADAシステム
- 各データストリームは、トラフィック分割、暗号化、キャッシュをサポートする、異なる転送ルールで構成できます。
様々な展開規模に適しています
拡張性単体デバイスから大規模工場まで、さまざまな規模の導入ニーズに合わせて柔軟に拡張できます。
- 単一のマシンから数百台のデバイスまで、さまざまな環境において、一貫性のあるデータフローアーキテクチャを容易に構築できます。
- ETLルールはワンクリックで全てのエッジノードに展開できるため、論理的な一貫性と統一されたガバナンスが確保されます。
- 高度にモジュール化された設計により、将来のメンテナンスや機能拡張が容易になります。