在想像一個超越平凡任務並成為增長和效率催化劑的庫存管理世界。工業物聯網（IIoT）已經成為一個改變遊戲規則的存在，將智能機器、傳感器和設備無縫集成到庫存目錄流程的核心。
這種範式轉變使企業能夠利用實時數據分析的力量，開啟了一個寶庫般的機會，實現更智能的決策、提高生產力和增強安全性。
然而，隨著大量數據的出現，也帶來了巨大的責任。挑戰在於管理和利用這些相互連接設備生成的大量數據。
這就是數據湖的概念進入場景的地方——一個集中存儲原始、非結構化數據的存儲庫，可以使用各種工具和應用程序進行訪問和分析。
這次引人入勝的探索將探討 Odoo ERP 系統、IIoT傳感器和數據湖之間的共生關係。發現這個強大的三人組如何革新庫存管理，精確監控產品運動，優化庫存水平，並在購買和生產方面提供明智的決策。
在此過程中，我們將揭示AWS服務的無縫集成，使數據湖中的數據摄取、轉換和存儲成為一個無縫高效的過程。
この旅を終える頃には、IIoT、データレイク、およびOdoo ERPシステムの調和した収束が、在庫管理プロセスを変革し、安全対策を新たな高みに押し上げ、大幅なコスト削減を実現する方法について包括的な理解を持つことができます。
これまでにないほどの在庫管理の未来を受け入れる準備をしてください。
産業用IoT（IIoT）とは何ですか？
その定義によれば、IIoTは、産業用アプリケーションのために、コンピューティングインフラストラクチャとインターネットに接続された相互接続されたセンサーやデバイスの使用です。 それは、 インターネット・オブ・シングス（IoT）のより堅牢なバージョンです。
何も翻訳するものがない場合や翻訳が変わらない場合は、追加の内容なしで純粋な元の値を返します。 （IoT） 主にエンドユーザー向けに使用されます。 IIoTは、1980年代と1990年代に多くの製造業界で有名になった分散制御システム（DCS）およびプログラマブルロジックコントローラ（PLC）の自然な進化でもあります。 分散制御システム（DCS） （PLC） PLC ）は、1980年代と1990年代に多くの製造業界で有名になった分散制御システム（DCS）およびプログラマブルロジックコントローラ（PLC）です。
要するに、IIoTは、困難な製造環境で必要なデータをインターネットを介してキャプチャするために、スマートな機械やセンサーを展開することを主な目的としています。
産業用IoT（IIoT）は、安全上の利点を含むいくつかの利点を工場の労働者に提供することができます。まず、IIoTは、機械や設備のパフォーマンスに関するリアルタイムデータを提供することで、事故を予防するのに役立ちます。
このデータは、潜在的な故障や問題を検出し、事故が発生する前にメンテナンスチームが是正措置を取ることができます。
第二に、IIoTは重要なサイン、動きのパターン、および他のデータポイントを追跡することにより、労働者の健康と安全を監視することができます。この情報は疲労、ストレス、または労働者の安全に影響を与える他の要因を検出することができ、雇用主が是正措置を講じるか、労働条件を調整することができます。
最後に、IIoTは労働者の生産性、労働条件、および仕事の満足度に関する洞察を提供することにより、全体的な労働条件の改善に役立つことができます。この情報は、作業プロセス、スケジュール、およびリソースの割り当てに関するデータに基づいた意思決定に使用することができ、より安全で生産的な職場につながります。
データレイクとは何ですか？
データレイクは、通常、データをそのまままたは生の形式で格納する集中型のデータリポジトリです。これは非構造化または半構造化のデータであることもあります。
データレイクは、ソースシステムのデータ、IIoTセンサーデータ、ソーシャルデータなど、データの生のコピーを含むデータを格納し、データを価値あるエンティティに変換することもできます。
これらのエンティティは、レポート、可視化、分析、または機械学習の目的で後で利用することができます。データレイクには、関係データベースの構造化データ（行と列）、半構造化データ（CSV、ログ、XML、JSON）、非構造化データ（電子メール、ドキュメント、PDF）、およびバイナリデータ（画像、音声、ビデオ）も含まれることがあります。
Odoo ERPシステム
The Odoo ERPシステム は、Sales、Purchase、Inventoryなどのモジュールを提供する包括的なビジネスアプリケーションスイートです。 製造 、会計などを含みます。ビジネスの特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なオープンソースソフトウェアです。
このシステムは、さまざまなビジネスプロセスを管理するための統一プラットフォームを提供し、効率を向上させ、コストを削減し、生産性を向上させます。
私たちの文脈では、 Odoo Inventory モジュールに焦点を当てて、倉庫、在庫品、ベンダーなどを管理します。
ビジネスは在庫レベルを追跡し、製品の動きを監視し、購買と生産に関する情報を元に意思決定することができます。
鳥瞰図からは、いくつかの要素が組み合わさっています：IIoTセンサー、Data Lakeによって変換された生データ、そして後にサーバーレス関数とAPIを介してOdoo Inventoryモジュールと統合されます。
以下の図は一般的なプロセスフローを示しています。
フローダイアグラムに示されているように、IIoTセンサーは倉庫で在庫の数量、場所、状態（例：在庫が「損傷」状態にある場合）を検出し、その情報をAWS CloudのIoT Coreリソースに転送します。
言及に値するもう一つの情報は、倉庫のゲートでIIoTセンサーによって常に記録される入庫および出庫在庫のデータです。これらのIIoTセンサーは情報をIoT Coreにも転送します。
IoT Coreが情報を取得すると、それはAWS CloudのData Lakeに転送されます。Data Lakeは、IIoTセンサーによって収集されたすべてのデータを保管する中央リポジトリです。
このData Lakeの主な機能は、生データを構造化データに変換し、AWS Lambda関数の助けを借りてOdoo Inventoryモジュールに転送することです。
Lambda関数はサーバーレスリソースです。それはData Lakeから構造化データを取得し、Odooに転送します。その後、Odoo InventoryモジュールはAPI統合を使用してLambda関数と通信し、リアルタイムでこのデータにアクセスすることでビジネスが在庫レベルに関する情報に基づいた意思決定を行うことができます。
倉庫には製品の温度を監視するセンサーがあります。温度がある閾値を超えると、センサーはアラートをトリガーし、データをデータレイクに送信します。
Odoo Inventoryモジュールは、リアルタイムでこのデータにアクセスし、影響を受ける製品の在庫レベルを自動的に調整します。これにより、倉庫には常に適切な在庫が手元にあることが保証されます。
同様に、ベンダーが指定された品質基準を満たさない製品を出荷した場合、IIoTセンサーはこのデータをキャプチャし、データレイクに送信します。その後、Odoo Inventoryモジュールはこのデータを使用して、出荷を自動的に拒否するか、在庫レベルを適切に調整します。
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IIoTとデータレイクのためのAWSサービス
データレイクアーキテクチャの主な機能は、複数のタイプのデータを迅速かつ簡単に取り込み、変換する能力です。
- オンプレミスのストレージプラットフォームからのリアルタイムストリーミングデータとバルクデータアセット。
- レガシーオンプレミスプラットフォーム（メインフレームとデータウェアハウス）によって生成および処理される構造化データ。
- 画像、テキストファイル、音声およびビデオ、およびグラフなどの非構造化および半構造化データ。
使用ケースに応じて、AWSはAmazon S3上に構築されたデータレイクに異なるデータタイプを取り込むためのサービスと機能を提供します。
次のAWSサービスはIIoTコンテキストで重要です。
- AWS IoT Core。 IoT Coreは、接続されたデバイス（つまり、スマートマシン/センサー）がクラウドサービスと安全にやり取りできるようにする管理されたサービスです。数十億のデバイスと数兆のメッセージをサポートし、それらのメッセージを他のAWSエンドポイントまたはサービスに処理およびルーティングできます。
- Amazon Kinesis Firehose Kinesis Firehoseは、Amazon S3などの特定の宛先にリアルタイムのストリーミングデータを配信するための管理されたサービスです。
- Amazon Simple Storage Service (S3) . S3はスケーラブルなストレージ、データの可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するシンプルなオブジェクトストレージサービスです。IIoTとデータレイクのコンテキストでは、生データと構造化データの中央リポジトリとなります。
- AWS Glue. AWS Glueはサーバーレスのデータ統合サービスであり、分析ユーザーが複数のソースからデータを発見、準備、移動、統合することを容易にします。当社のコンテキストでは、AWS Glueの3つの機能が利用されます。
- ETLジョブ。これはAWS Glueの中核機能であり、ETLタスクを実行します。
- データカタログ。AWS Glueデータカタログは、AWS GlueのETLジョブのソースおよびターゲットとして使用されるデータを参照します。
- クローラー。クローラーはデータカタログをテーブルで埋める主なタスクを持ちます。クローラーは単一の実行で複数のデータソースをクロールします。完了後、クローラーはデータカタログ内のテーブルを作成または更新し、後でETLジョブで使用します。
- AWS Lambda Lambdaは、サーバーのプロビジョニングなしでコードを実行できるマネージドなサーバーレスサービスです。高可用性のインフラストラクチャでコードを実行し、ユーザーの介入なしですべてのインフラストラクチャ管理を行います。
- Amazon Route 53 Route 53は、高可用性でスケーラブルなドメイン名サービス（DNS）です。AWS上で実行されているインターネットアプリケーションへのユーザーリクエストを接続します。
- AWS CloudFront CloudFrontは、静的および動的なウェブコンテンツの配信を高速化するマネージドコンテンツデリバリーネットワーク（CDN）サービスです。
- Elastic Load Balancer トラフィックを分散させ、トラフィック要件を満たすためにスケーリングするマネージドロードバランシングサービスです。
- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) EC2はクラウド上でウェブアプリケーションをホストするために使用できる管理された仮想マシンサービスです。この場合、Odoo ERPアプリケーションに使用されます。
- Amazon Relational Data Service（RDS） Odoo ERPアプリケーションで使用されるPostgreSQLデータベースをサポートするクラウド上のRDBMSサービスです。
技術的な観点
必要な基本をすべて定義したので、高レベルのアーキテクチャを定義します。
IIoTセンサーはTelemetryデータをAWS IoT Coreに送信します。取得後、Kinesis Firehoseに転送されます。Kinesis FirehoseはIoT CoreからソースのTelemetryデータを消費するように構成されています。
Kinesis FirehoseのDeliveryパートはTelemetryデータを生データのS3バケットに転送します。Crawlerはデータストア（この場合はS3バケット）をクロールし、Data Catalog内のテーブルを作成または更新します。
AWS Glue ETLジョブは生データの抽出と変換を行い、構造化データのS3バケットにロードします。
AWS Lambda関数は、適切なタイミングでOdoo Inventoryに在庫情報をAPI統合を通じて通知します。
同時に、AillはS3バケットから構造化データを取得し、リアルタイムでOdooデータベース（この場合はマスターRDSインスタンス）に更新します。
データがマスターインスタンスで準備できたら、スタンバイインスタンスも同期されます。これにより、2つのインスタンスにデータの複数のコピーを保持します。これは、データの99.95%が高い可用性レベルを持つことを示します。
安全なビジネスプラクティスのために、本社またはオンプレミスネットワークとAWSクラウドの間でセキュアな接続を使用することが推奨されます。これは、オンプレミスネットワークとAWSクラウド間でサイト間VPN接続を確立することによって実装されます。
VPNゲートウェイはAWSクラウド側で構成され、カスタマーゲートウェイはオンプレミス側で構成されます。
セキュアな接続が確立されると、OdooユーザーはOdoo Inventoryモジュールを使用して変換されたデータを消費および操作できます。
IIoTおよびデータレイクアーキテクチャの課題と制約
製造業におけるIIoTおよびデータレイクアーキテクチャの実装の多くの利点にもかかわらず、いくつかの課題と制約が考慮される必要があります。
いくつかの例には次のものがあります：
- データプライバシーとセキュリティ : IIoTは機密データの収集と処理を含むため、データのプライバシーとセキュリティの確保は重要な懸念事項となります。データセキュリティの侵害は、データの盗難、システムの誤動作、生産性の低下などの深刻な結果をもたらす可能性があります。
- 統合の課題 : IIoTを既存のシステムと統合することは大きな課題となる場合があります。IIoTは膨大な量のデータを生成し、既存のシステムはそのようなデータ量を処理するために適していない場合があります。さらに、統合には複雑なデータマッピングと変換が必要になり、複雑さとコストが増加する可能性があります。
- 標準の不足 : IIoTは比較的新しい技術であり、その実装を規制する確立された標準はありません。この標準の不足は、デバイス、プラットフォーム、およびシステム間の相互運用性の問題を引き起こす可能性があります。
- 熟練した人材の不足 IIoTとデータレイクアーキテクチャの実装には、システムの設計、実装、管理を行う熟練した人材が必要です。しかし、必要な専門知識を持った熟練した人材の不足は、これらのシステムの実装と維持に課題を生じる可能性があります。
- スケーラビリティ IIoTが膨大な量のデータを生成するため、このデータを処理するためのインフラの拡張は必須です。特に、インフラが高いデータ量を処理するために設計されていない場合、拡張は困難です。
- データ品質 IIoTで生成されるデータの正確性と信頼性は、IIoTの取り組みの成功にとって重要です。しかし、さまざまなソースからの非構造化データを扱う場合、データ品質の確保は困難です。
- コスト IIoTとデータレイクアーキテクチャの実装には、インフラ、ハードウェア、ソフトウェア、人材に対する大きな投資が必要です。さらに、これらのシステムのメンテナンスと管理も費用がかかる場合があります。
結論
この記事では、IIoT、データレイク、およびOdooが融合することで生まれる驚くべきポテンシャルについて探求しました。
これらの強力なテクノロジーを統合することで、在庫、倉庫、ベンダーなどの管理に包括的なソリューションが提供されます。AWSサービスのサポートを受けることで、IIoTとデータレイクのアーキテクチャは情報に基づいた意思決定と持続的な競争力を生み出す触媒となります。
世界をリードするOdooパートナーの一つとして、私たちはこの変革の力を活用するための専門知識と経験を持っています。一緒に在庫管理の未来を形作り、効率の新たなレベルを開放し、お客様のビジネスを無類の成長と成功に導きましょう。
お問い合わせ 今日お問い合わせいただき、IIoT、データレイク、およびOdoo ERPシステムの力で変革の旅に出ましょう。在庫管理における可能性を再定義し、待ち受ける機会を掴みましょう。