一、 EDCシステムの紹介

ビッグデータ時代の到来とともに、製造業におけるデータ価値の掘り起こしの需要がますます高まっています。

従来のデータ収集方法には、以下の問題があります。

データ収集とアプリケーションシナリオの結合度が高く、さまざまなアプリケーションシナリオのニーズを満たすことが困難です。

データ収集プロセスに統一された管理が欠如しており、データの歪みが発生しやすいです。

上記の課題を解決するために、製造業におけるデータ価値の掘り起こしのニーズを満たすために、統一されたデータ収集および管理プラットフォームを構築する必要があります。

このプラットフォームは以下の機能を備える必要があります。

生産設備データ、製品品質データ、プロセスパラメータデータなど、製造プロセスにおけるさまざまなデータを認識する機能。

認識されたデータを洗浄、加工、分析し、さまざまなアプリケーションシナリオで使用できるデータリソースを形成する機能。

さまざまなアプリケーションシステムのアクセスを容易にする、統一されたデータ管理および通信インターフェースを提供する機能。

EDCシステムは、上記のニーズを満たすことができるデータ収集および管理プラットフォームです。

EDCシステムの利点は以下のとおりです。

感知層の原始データの収集、保存、表示に焦点を当て、さまざまなアプリケーションシナリオに原始データを提供できます。

感知層の原始データを制御と管理の2つの用途に分類し、さまざまなアプリケーションシナリオのニーズを満たすことができます。

自動制御と生産プロセス最適化の2つの異なるシナリオに同時にサービスを提供することにより、データの価値の掘り起こしを実現します。

EDCシステムの適用は、製造業における生産効率の向上、生産コストの削減、製品品質の向上のために役立ちます。

具体的には、EDCシステムは以下のシナリオに適用できます。

生産設備状態監視: 生産設備データの収集と分析により、設備故障を早期に発見し、設備故障による生産損失を防ぐことができます。

製品品質トレーサビリティ: 製品品質データの収集と分析により、製品品質問題の根本原因を突き止め、品質問題の再発防止策を講ることができます。

生産プロセス最適化: 生産プロセスデータの収集と分析により、生産プロセスの弱点を発見し、生産プロセスを最適化して生産効率を向上させることができます。

EDCシステムは、製造業のデジタル変革の重要な基盤です。

製造業のデジタル変革が深まるにつれて、EDCシステムはますます広く適用されるでしょう。

EDC（効率的なデータ収集と分散制御システム）

• 効率的なデータ収集と分散制御システムは、以下の特徴を備えたスマート IoT システムです。

• プラグ アンド プレイ: vCAN プラグ アンド プレイ バス プロトコルを使用して、センサーとデバイス クラウドを迅速かつ簡単に接続します。

• シンプルで便利: ソフトウェアとハ​​ードウェアの設計がシンプルで、使用と保守が簡単です。

• 効率的かつ安定: クラウド コンピューティングやエッジ コンピューティングなどのテクノロジーを使用して、データを迅速、効率的、安定的に処理します。

• 分散制御: 開発者が C++ /Pythonを通じて信頼性の高い分散制御システムを構築できるようにします。

EDC システムの具体的な動作原理は次のとおりです。

• センサーは、物理世界から環境変数に関するデータを収集します。

• EDCシステムはセンサーデータをデバイスクラウド(エッジコンピューター)に送信します。

• デバイスクラウド（エッジコンピュータ）はセンサーデータを保存、処理し、分散制御モジュールにデータを送信します。

• 制御モジュールはフィールド機器に制御命令を送信します。

EDC システムの応用分野は次のとおりです。

• スマートマニュファクチャリング：生産ラインの稼働状況を監視し、効率の向上と故障の防止を実現します。

• スマートシティ: 交通を監視し、エネルギーを管理し、安全性を向上させます。

• スマート農業: 作物の成長状況を監視し、収量を増やし、廃棄物を削減します。

• EDC システムは、幅広い応用の可能性を秘めた潜在的なスマート IoT システムです。

EDC システムの利点は次のとおりです。

• プラグ アンド プレイ: EDC システムは、vCAN プラグ アンド プレイ バス プロトコルを使用して、センサーとデバイス クラウドを迅速かつ簡単に接続します。 これにより、EDC システムの導入と保守が容易になり、使用コストが削減されます。

• 分散制御: EDC システムの制御モジュールは、C++ を介して複雑な制御アルゴリズムを実装し、制御が必要なマシンに命令を分散できます。 これにより、EDC システムの信頼性と柔軟性が向上します。

C++ には次の利点があります。

• 高パフォーマンス: C++ はコンパイル言語であるため、インタプリタによって解釈される必要がなく、コンパイルされたコードが迅速に実行されます。 このため、C++ は、高いパフォーマンスを必要とする分散型自動制御システムの開発に最適です。

• 柔軟性: C++ は基盤となるハードウェアへの直接アクセスを提供するため、高いパフォーマンス要件を備えた分散自動制御システムの開発に使用できます。 これにより、C++ を使用してさまざまなカスタマイズされたハードウェア デバイスを開発することもできます。

• 移植性: C++ コードはさまざまなプラットフォームに移植できるため、クロスプラットフォームの分散自動制御システムの開発に使用できます。 このため、C++ は、複数のプラットフォームで実行する必要がある分散型自動制御システムの開発に最適です。

• スケーラビリティ: C++ は豊富な標準ライブラリとサードパーティ ライブラリを提供しており、さまざまな分散自動制御システムの開発に使用できます。 このため、C++ は大規模で複雑な分散自動制御システムの開発に最適です。

Python には次の利点があります。

• 学習と使用が簡単: Python の構文は簡潔かつ明確で、理解と学習が容易であり、迅速な開発とプロトタイピングに特に適しています。

• 豊富なライブラリのサポート: Python には、データ処理用の NumPy や Pandas、データ視覚化用の Matplotlib、機械学習用の TensorFlow や PyTorch などの巨大な標準ライブラリとサードパーティ ライブラリがあります。

• クロスプラットフォーム: Python はさまざまなオペレーティング システム上で実行できるため、開発されたシステムの移植性が向上します。

• コミュニティとドキュメント: Python には活発な開発者コミュニティと豊富なドキュメント リソースがあり、問題の解決や新しいテクノロジの学習に非常に役立ちます。

• 統合: Python は、C/C++ や Java などの他の言語やツールと簡単に統合できます。これは、既存のシステムとの統合が必要なシナリオでは特に重要です。

C++ にはパフォーマンスの点で利点があるかもしれませんが、データ分析、機械学習、および迅速な開発における Python の利点により、EDC システム開発では Python が有力な選択肢となります。