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MQTT とは何か、物流業務におけるその付加価値

MQTT Large

製造業は急速に競争の激しい環境になっています。競争を先取りする1つの方法は、接続された工場データ転送ソリューションを実装することです。

インダストリー 4.0 およびモノのインターネット (IoT) 環境のシステムは、大量のデータを作成する可能性があります。このデータを最大限に活用するには適切なシステムステークホルダーが利用できるようにする必要があります。総合設備効率 (OEE)、システムの健全性/パフォーマンス統計による製品の詳細などの情報を活用します。パフォーマンスの詳細な情報が適切な個人/グループに転送され、システムを最高効率で稼働させ続けるプロアクティブなアクションが可能になります。たとえば、オペレータは、プロセスを改善するために生産スループットデータを使用し、メンテナンスチームは、潜在的なデバイスやシステムの問題をトラブルシューティングするためにシステムの健全性データを使用します。

MQTT 

最も普及している転送プロトコルの 1 つは、パブリッシュ/サブスクライブ型メッセージングプロトコルであるMQTT (Message Queueing Telemetry Transport) です。マシン間 (M2M) 通信でよく使用され、接続されたデバイスからデータを収集し、そのデータを関係者に転送します。MQTT は、データ伝送のための堅牢なプラットフォームを提供します。このため、工場内のシステムや、お客様の施設やサードパーティのサプライヤなど、遠隔地のシステム間で大量のデータを送信する必要があるメーカーにとって理想的なソリューションです。

最近、物流組織は、オンプレミス、リモート、クラウドであるかに関わらず、デバイスデータ(画像処理式バーコードリーダの画像やデータなど)を抽出して、運用分析エンジンに転送することに価値を見い出してきました。複数の拠点を持つ組織は、データを集約または施設レベルで参照できます。IIoT デバイスで作成された豊富なデータを使用して、業務を改善するという考え方です。

効率的で安全なデータ パイプライン

IoT環境のシステムは、転送を必要とする大量のデータを生成します。低コストのイベントベースのプロトコルとして、MQTT は、これらの環境の大量で低遅延の要件を効率的に処理するように設計されています。これは、帯域幅をあまり使わずに大量のデータを迅速に送信でき、他のプロトコルよりもフットプリントが小さいことを意味します。すべてのメッセージは単一の接続で送信されるため、各デバイスに対して複数の接続を開くことで生まれる負荷がネットワーク上に追加されません。これにより、1 台のデバイスから運用標準への拡張が非常に簡単になるのみでなく、セキュリティ資格情報と証明を処理しながらすべての接続を追跡するセキュリティ層を追加しながら、ネットワークの負担を軽減できます。

スピードとセキュリティ

低コストの MQTT で多くの機会が開かれる!  クライアント側で実行する処理が多くないため、メモリとバッテリ容量が限られているデバイスに最適なプロトコルです。低コストであるということは、MQTT の拡張が容易で、大規模で大量のデータ環境で展開される可能性が高いことを意味します。他のポーリングプロトコルと比較すると、MQTT のパブリッシュ/サブスクライブプロトコルは、より少ない帯域幅でより多くのデータを転送します。セキュリティの観点において、MQTT はアクセス許可ベースのセキュリティーシステムのため安全性が高く、データが失われたり複製されたりすることは決してありません。

MQTT が見つける物流の価値

大きなメリットがある MQTT ですが、現在はどこで活用されているのでしょうか?最初は、石油・ガス業界に採用されました。その後、他の産業に拡大し、現在はフェイスブック、アマゾン、ウォルマートなどの大企業でも使用されています。MQTT は、イグニッションやチャリオットなど、多くの一般的な管理制御、情報収集システム (SCADA) で使用されています。このような SCADA システムにより、小売流通、電子商取引フルフィルメント企業、サードパーティの物流プロバイダーは、物流業務プロセスを管理および監視できます。

EI

コグネックスの新しいシステムパフォーマンスとデバイス監視ソリューションであるエッジインテリジェンス (EI) は、シンプルで直感的な MQTT データ転送機能を提供します。MQTT プロトコルを使用してデバイスおよびパフォーマンス データを送信することは、低コスト、さまざまな IOT アプリケーションへ対応する柔軟性、およびセキュリティ モデルによるリスクの低さなどの観点において、物流企業にとって重要です。豊富なデバイスデータは、コントロールアプリケーション(Ignitionなど)が活用し、パフォーマンスとスループットの問題を特定して解決し、機器の摩耗に関する情報を提供して、事前の対応を可能にしています。物流企業は、分析から得られた洞察を利用して、プロセスを継続的に最適化し、より高品質な運用を実行できます。

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