産業データプラットフォーム
工場データの収集、処理、モデリング、配信
Tier0は、製造業向けの産業データプラットフォームです。設備、OTシステム、ビジネスアプリケーションから生じる断片化されたデータを、下流工程ですぐに活用できる、構造化および再利用可能な産業データ基盤へと統合します。
01
収集
機械、PLC、SCADA、MES、ERPなど、多様なデータを統合
02
プロセス
標準化を行い、再利用可能な産業データ基盤へとモデル化します
03
配信
下流のアプリケーション、分析、AIへ構造化データを配信
課題
製造現場では、膨大な稼働データが生成されています。
工場内のデータが散在しています
稼働信号、システムからのエクスポートデータ、そして運転記録は、ヒストリアンやローカルデータベース、共有ドライブ、スプレッドシートへと個別にサイロ化されています。そのため、組織全体で共有・一貫された信頼できる単一の情報源（Single Source of Truth）が存在しません。
プロジェクトごとに個別のインテグレーションを構築
ダッシュボードやレポート、アプリケーションを新規作成するたびに、同じデータソースへ一から接続し直す必要があります。統合ロジックはチームやプロジェクト間で重複しており、再利用可能な共有資産として機能していません。
収集されたデータが、再利用しやすい構造になっていることは極めて稀です。
データが収集されていても、一貫したモデルや命名規則、コンテキストがなければ、異なるアプリケーションやチーム間で信頼して活用することは困難です。
その場しのぎの対策が、将来的なシステムの複雑化を招きます
個別接続のインテグレーションや孤立したデータパイプラインは、時間の経過とともに蓄積していきます。新たなユースケースが追加されるたびに、デジタル変革（DX）推進のスケール化は遅れ、システムの脆弱性は高まります。
ステップ1 — 収集
工場全体のデータ収集を
1つのシステムで実現
Tier0は、工場の機械や制御システムから、バックオフィスのERPや業務データベースに至るまで、幅広い産業・ビジネスのデータソースに接続します。リアルタイムの操業データとトランザクションビジネスデータの双方が、単一の産業データプラットフォームに統合されます。
すべての工場データに対応する、単一の集約レイヤー。
Tier0は、標準的な産業用プロトコル、データベースコネクタ、およびREST APIに対応しています。プロジェクトごとにインフラを再構築することなく、スムーズなデータ連携を可能にします。
SCADAシステム
製造実行システム（MES）
SQLデータベース
WMS（倉庫管理システム）
スプレッドシート・関連ファイル
PLC
ヒストリアン
ERPシステム
REST API
設備保全管理 (CMMS)
エネルギー監視
独自プロトコル
データの変換と正規化
生データを一貫性のあるフォーマットに変換します。異なるソース間での単位、タグ名、およびデータ構造を標準化します。
フィルターとルーティング
各アプリケーションにロジックをハードコーディングすることなく、特定のイベントや値を適切なダウンストリームへルーティングするルールを適用します。
コンテキスト情報の付加
生データに操業・業務のメタデータを付加。生のシグナルを、アセット、ライン、プロセスに関連付けられた、意味のあるラベル付き情報へと変換します。
標準化による再利用の促進
データを一貫性のある明確に定義された構造で一度準備すれば、追加の変換を行うことなく、複数の下流システムで信頼性の高い利用が可能になります。
ステップ2 — プロセス
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データの収集は最初のステップに過ぎません。Tier0は産業データをストリーム上で処理し、変換、フィルタリング、エンリッチメント、ルーティングを実行することで、最適なフォーマットで正しい目的地へ届けます。
マシンの生出力やシステムの書き出しデータが、そのままの状態で活用できるケースはほとんどありません。Tier0の処理レイヤーは、生のインジェクションと下流での利用性のギャップを埋め、各アプリケーション側で個別の変換ロジックを実装する手間を省きます。
ステップ 3 — モデリング
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Tier0は単にデータを保存するだけではありません。産業データに構造と運用上の意味を与えます。
データは、拠点、ワークエリア、ライン、アセット、プロセス、データポイントなど、実際の製造エンティティを中心に整理されます。これにより、すべての後続のアプリケーション、レポート、ワークフロー、AIユースケースが構築できる、共通のモデルが作成されます。
産業データモデルの階層構造
拠点
対応領域
ライン＆セル
アセット
プロセス
プロセス
データ点
現場の業務へと紐付け
データは、拠点、エリア、ライン、設備、プロセス、データポイントなど、実際の製造エンティティに関連付けて体系化されます。
システム間での整合性
システムごとに命名規則やデータロジックを個別に構築するのではなく、共通化された1つの統合構造を活用します。
プロジェクト間で再利用可能
同一の運用コンテキスト上で、ダッシュボード、ワークフロー、分析ツール、AIアプリケーションを構築できます。
新たなサイロ化の防止
新たなユースケースを追加する場合でも、既存のデータ基盤が拡張されるため、新たなデータサイロが生じることはありません。
稼働状況ダッシュボード
工場および生産ラインのリアルタイムな可視化
イベントサブスクライバー
アラートシステムおよび通知サービス
分析ツール
BIプラットフォーム、レポーティング、およびデータ探索
ワークフローエンジン
プロセスの自動化とデジタルワークフロー
外部システム
外部プラットフォーム、API、および外部システム連携
AIパイプライン
MLモデルとAI推論ワークフロー
ステップ4 — ―― 配信
構造化データを下流のコンシューマーへ配信
Tier0は、使い道のない単なるデータリポジトリではありません。産業データは収集、処理、モデル化された後、それを必要とするシステム、アプリケーション、ユーザーに対して配信できます。
ダッシュボード、ワークフロー、分析ツール、外部システム、AIパイプラインのすべてが、同一のオペレーショナルデータレイヤーを購読できます。
Tier0はパブリッシュ/サブスクライブ型モデルを採用しているため、ポーリングや個別接続のためのコネクタを必要とせず、データの変更に伴うリアルタイムな更新を各システムが直接受信できます。
重要性
体系化されたデータ基盤がもたらす業務上の効果
重複作業の削減
個別の開発による
システム連携を削減
データレイヤーを共有化することで、新しいアプリケーションやプロジェクトごとに接続設定やデータ変換ロジックを再構築する手間が省けます。
一貫性の向上
一貫したデータ
ユースケース間での同期
統合された1つのデータモデルにより、すべてのチームとアプリケーションが共通の定義・名称・数値を共有。エラーや認識のズレを削減します。
迅速な導入
実用的なソリューション構築を
より短期間で
データがすでに連携、処理、モデル化されていれば、新しいアプリケーションやレポートを数週間ではなく、わずか数日で構築できます。
長期的な基盤
スケーラブルな
インフラストラクチャ
産業データ基盤が体系的に構築されていれば、ユースケースが増えるたびに基盤はより強固になり、複雑さや技術的負債が蓄積することはありません。