2023.5.25
【dDriven】
ノーコード開発が可能なプラットフォーム「UNLSH」
ベンダーロックインを回避、レガシーシステムのデータとの連携も実現 |
| 「UNLSH」は、2016年にシンガポールに設立されたdDriven社が開発した次世代のデジタルファクトリープラットフォーム「UNLSH｣。製造業では、過去10年以上に渡り、デジタル化が進められてきたが、その対象は個別業務にとどまっていた｡「UNLSH」は、サイロ化されたデータを統合的に扱うことができる次世代のデジタルファクトリープラットフォームだ。あらゆるシステムやクラウドとの連携が可能でレガシーシステムも有効活用できる。プラントオーナーにとって、見逃せないファクトリープラットフォームだ。 |
次世代のデジタルファクトリープラットフォーム「UNLSH（アンリューシュ）」を提供する、dDriven社は2016年にシンガポールに設立された。設立メンバーは、過去10年以上に渡って、製造とテクノロジーの接点で活躍してきた業界のベテランたちだ。
ベテランたちは、ＩＴ、ＯＴ、ＩｏＴの各分野で活躍し、様々なソリューションを産業界に提供してきた。同時に、ユーザーである製造業も莫大なコストを投じてきた。
しかし、様々な機能を持つデータは、各分野で業務効率を改善するなどの成果を上げたものの、サイロ化されたデータは、遅延を引き起こすと同時に、死角も作った。その結果、効率化を妨げ、損失を発生させ、事故につながるような事態も引き起こした。
dDriven社の設立に参加したエンジニアたちは、これらの問題が「製造の非連続化」に起因していると判断した。
そこで開発されたのが、ノーコードプラットフォーム「UNLSH」だ。
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| 「UNLSH」- 次世代のデータプラットフォーム |
「UNLSH」は、装置、製造、およびビジネスデータを統合し、企業全体のオペレーションの分析を行い、ＩＴの複雑さと価値実現までの時間を最大80％削減した。
10年以上前から始まったデジタル化により、多くの製造業が個別業務のデジタル化を実行済みだ。
しかし、導入した企業は様々な問題に直面している｡「データ共有環境は構築したが、実際のデータ活用は進まない｣「データ分析・ＡＩ／ＭＬ（マシンラーニング・機械学習）の試験的な適用は開始しているが、成果に結びつかない」などの問題を抱えた。
もちろん導入した企業は、データ共有環境として、データウェアハウスなどを設置してきた。しかしデータが十分に活かされないという問題が浮上した｡
「データをどのように利用するかが決まっていない｣「保存されているデータの意味が把握しづらく、正しいデータの選択や前処理が困難｣「データ更新の頻度が低く、データの鮮度に問題がある｣「ＩＴとＯＴのデータの統合は分析ツール側で行う必要があり手間がかかる」などの問題が発生し、結果的に、実際のデータ活用があまり進まない状況にあった。
また、これまでに導入されてきたソフトウェアは、必ずしも使い勝手が良いものではなかった。
「データ収集ポイントが増加して、操業システムとの接続の管理の困難が予想される｣「ツール毎に異なるデータの前処理方法を覚える必要がある｣「ＡＩ／ＭＬのテスト段階では、良好
な結果が得られているが、アプリとして実装するにはコストがかかりすぎる」などの問題があった。
その他にも､「データうち90％は保存されずにそのまま消滅している｣「データサイエンティストの作業の80％はデータの収集と前処理に費やされており、これら作業の効率化・自動
化が必要｣「業務システムのクラウド化の進展に伴い、データの所在がオンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドに分散する傾向にある｣「業務とＩＴを理解する人材の不足」などの問題があった。
これまで製造業では、デジタル化を進展してきたものの、データのサイロ化などの問題により、当初、期待したような成果が上がっていない事例が数多く見られる。
これらの問題を解決するため、dDriven社は､「UNLSH」を開発、産業界へのアプローチを展開した。
「UNLSH」は、ベンダーロックイン（特定ベンダーの製品への依存）の回避、導入のリスクとコストの低減、データの価値化に要する時間の削減、そして産業界におけるＩＴ／ＯＴデータに関する過去からの技術的負債の解消を目的とした構築されたデータプラットフォームだ。
Azure（マイクロソフト）、ＡＷＳ（アマゾン・ウェブ・サービス）などのクラウドサービス、Cognite、Sight MachineなどのSaaSアプリケーション、DataRobot、Ｈ２Ｏ、Azure
Databricks／ Azure MLなどのＡＩプラットフォーム、のいずれに対しても、それらの先進エッジコンピューティングとして展開できる。
「UNLSH」はこれまでに、韓ＬＧケミカル、ハンワTOTALなど、様々なユーザーが導入しているが、導入事例の中には、複数の大規模なプロジェクトの実績がある。それらでは､「SiemensＸＨＱ｣「マイクロソフトPower
ＢＩ」のほか､「Tableau」などの様々な可視化プラットフォームや､「SEEQ｣「Azure Synapse」などの分析プラットフォームが､「UNLSH」を共通の「Any to Any」のバックエンドとして使用している。
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| プロジェクト事例 |
「Any to Any」という特徴は、製造業の基幹（分析）データプラットフォームとして、レガシーシステムのデータの利用を促進しており､「フォーチュン500」の複数企業において、大規模なマルチプラントの環境での、実装を実証済みだ。
「UNLSH」の特徴は、接続先のシステムやベンダーに依存せず、データプラットフォームとして包括的な機能を提供し、さらに、ノーコード開発が可能なことだ。
同時に、バックエンドのＩＴおよびＯＴのデータソース、フロントエンドの可視化ツールやＭＬプラットフォーム、そしてクラウド、オンプレミス、ハイブリッドなどのホスティング場所にも依存しない、データプラットフォームだ。
また､「UNLSH」の提供する機能は包括的で、データエンジニアリング、データパイプライン、データ運用のために、様々なツールと組み合わせるといった作業を必要としない。
さらに、ノーコード開発が可能であるため、ＩＴスキルへの依存が大幅に軽減され、データの価値化に擁する時間を大幅に短縮できる。同時に、ユーザー要求の変化への迅速かつ容易に対応できる。
また、外部のデータソースの可視化と探索機能を内蔵しているため、アナリティクスやデジタルトランスフォーメーションのプロジェクトにおけるデータハンドリングの複雑さと、それに起因するリスクを大幅に削減する。
加えて、アーキテクチャは制約のない拡張性を備えており、ユーザーは新しいユースケース、新しいプラントやデータソースを段階的かつ容易に、継続して追加している。
dDriven社はシンガポールに本社を置くが、インドのバンガロールの拠点に在籍する20～30名のエンジニアにより開発が行われている。エンジニアはいずれも製造業向けにシステムを導入してきたベテランたちだ。
「UNLSH」の特徴は、①あらゆるミッションクリティカルなＩＴ／ＯＴデータの融合と活用を促進する ②ノーコード開発で、ＩＴの複雑さ、リスク、価値化時間を90％削減 ③クラウドの活用を視野に入れつつ、データとそのセキュリティを健全にコントロール、の３点だ。
「UNLSH」は、ノンプログラミングのデジタルファクトリープラットフォームで、工場のデジタルトランスフォーメーションを実現する。
【問い合せ先】
株式会社ライジングサン
〒108-0075 東京都港区港南2-16-1
品川イーストタワー４階 リージャスビジネスセンター内
E-mail：yasuo.kozaki@risingsunco.net
TEL：03-6890-8223
https：www.risingsunco.net
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#10-08 Paya Leber Square,60 Paya Leber Road,Singapore 209051,
E-mail：partha.ray@dDriven.io
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