データインテリジェンスによるIT/OT統合の加速

従来の運用システムとビジネスインテリジェンスの境界が曖昧になりつつあります。工場、公益事業、インフラが毎日テラバイトのセンサーデータを生成し、Aveva CONNECTのような運用技術（OT）システムを通じてアクセス可能になると、新たなパラダイムが出現しています。情報技術（IT）とOTの融合により、データインテリジェンスを通じて前例のない価値を創出するパラダイムです。データインテリジェンスを利用すると、オペレーターからエグゼクティブまでが自然言語を通じて産業システムと対話し、高額な問題になる前に異常を検出し、リアルタイムの市場データに基づいて生産を計画することができます。この収束をマスターしている組織は、より利益性の高いビジネスモデルへと移行し、リーン企業を実現しています。

AvevaシステムからのOTデータ（資産階層、設備性能、環境センサー）とITデータ（市場データ、リソース計画、サプライチェーン予測）を統合することで、バリューチェーン全体の運用状況を包括的に把握できます。この包括的な視点は、根本原因分析や生産フロー最適化、エネルギーとリソースの効率化から、AIをビジネスプロセスやユースケースに取り入れる再現可能な方法を可能にします。

コンプレッサーモニタリングで統合を示す

コンプレッサーなどの重要インフラにおける資産パフォーマンスの監視は、レジリエンスの高い運用において不可欠です。運用は大量のセンサーと設備データを収集しますが、このデータはしばしば複数のシステムに分散しており、現場のオペレーターやオフィスの機械学習の専門家が適切なタイミングとコンテキストでアクセスすることができません。Aveva CONNECTとDatabricksの統合により、資産パフォーマンスの監視が再現可能でスケーラブルになります。どのようにするかをお見せしましょう。

多様な産業データのスケーラブルな統合

最初のステップは、データをLakehouseアーキテクチャに統一することです。これは、データ湖の柔軟性、コスト効率、スケールと、データウェアハウスのデータ管理とACIDトランザクションを組み合わせたオープンなデータ管理アーキテクチャです。CONNECTによって可能になった標準化された双方向統合は、OTデータをDatabricks内の他のすべてのデータソースと並んでネイティブに表示します。このデータアーキテクチャにより、OTデータカタログ内の数千台のコンプレッサーを包括的に監視し、テキストベースの保守記録やリアルタイム高精度気象データカタログと組み合わせることが可能になります。メダリオンアーキテクチャを通じて統一されると、AI/BIやDatabricks Platformに組み込まれたMosaic AI Agent FrameworkのようなAI支援ツールを通じて、視覚化と人工知能が容易になります。

上のダッシュボードは、Databricks AI/BIを基に構築され、コンプレッサーの集合に配置されたセンサーからストリーミングされる時系列データを視覚化しています。ベアリング温度や吸入温度などの属性に対する読み取りは、これらの資産の健康状態と性能をリアルタイムで監視することを可能にします。高度なアルゴリズム、例えば多モーダル異常検出は、統合された時系列信号とリアルタイムの気象条件に適用することができ、運用スタッフの運用画像を改善します。

すべての産業データを管理する

データが中央の場所で可視化され、完全に管理されているため、運用チームは彼らの役割と属性に合わせた資産詳細を表示することができます。以下に、資産タイプ、製造詳細、および各圧縮機のサービス情報に関する情報が表示されています。このビューは自動的にログインユーザーのアクセス権限を反映するため、メンテナンスユーザーはサービス情報のみを見ることができ、工場マネージャーはデータやダッシュボードを複製することなく、サービス情報とともにすべての財務KPIを見ることができます。

自然言語ビジネスインテリジェンスによるデータ影響の拡大

分析の利用を民主化するために、AI/BIは自然言語機能を提供し、これによりドメイン専門家がSQLのような伝統的な分析スキルを持つ技術チームに依存せずに洞察を得ることができます。例として、ユーザーはGenieを利用してフォローアップの質問をすることができます：

ユーザーは、これらの圧縮機ユニットのメンテナンスサービススケジュールに関連する質問もすることができます：

ITとOTへのアクセスが簡単になると、予測保守、エネルギー最適化、リアルタイム品質管理、供給チェーンの同期などのユースケースの提供を通じてリーンオペレーションが可能になります。この収束を取り入れている企業は、今日の運用上の課題を解決し、AI変革がビジネスプロセスを再形成するにつれて継続的に革新するための基盤を築いています。

IT/OT融合の基盤としてのデータインテリジェンス

Aveva OTデータと他の主要なエンタープライズデータシステム（SAP、Salesforce、Workday、Kinaxisなど）の統合を通じてDatabricksでデータインテリジェンスを活用することで、組織のデータとその使用について包括的な理解を提供します。圧縮機の健康監視の例は、産業がAIエージェントを用いてビジネスプロセスを再形成するために今日行っている多くのユースケースの一つです。人間の専門知識と技術のバランスを取ることで、工業界は予定外のダウンタイムの削減、リアルタイムの市場価格に基づく生産の反応性による利益の増加、危険な環境条件の積極的な警告による安全事故の削減を通じてコスト削減を達成しています。結局のところ、Databricksプラットフォームは、データ駆動型の競争力、スケーラブルなインテリジェンス、データインテリジェンスのオーケストレーションを通じた堅牢なガバナンスを通じて、Avevaのようなエンタープライズシステムの価値を最大化する上で重要な役割を果たします。

Unlocking Industrial Intelligence with Aveva and Agnico EagleとAveva and Databricks IT-OT Convergence for Industrial Intelligence at Scaleを再視聴してください。これは、Data + AI Summit 2025で示された、シームレスでコード不要、ゼロコピーのソリューションで、Delta SharingとCONNECTによって駆動され、企業がITとOTのデータを努力なく組み合わせることを可能にします。