ソフトウェア主導でデジタル化が進むグローバルな産業複合体において、「ビッグデータ」という言葉は日常的に使われるようになった。しかし、プロセス産業が指摘するのは、違いを生むのは無作為に集められたデジタルデータの山ではなく、「質の高いデータ」だということだ。
これは、産業AI（人工知能）、高度な分析、そして最終的には石油精製から肥料プラントに至るまでの産業が行う機敏なビジネス判断にとって、決定的な差別化要因となる。
最近米国ヒューストンで開催されたOPTIMIZE 26カンファレンスで、業界の専門家たちは、質の高いデータセットとは、単なる量ではなくビジネスとの関連性によって定義されるものであり、ビッグデータという言葉を少し陳腐化させていると述べた。機械学習とエージェント型AIがプロセス産業に到来する中、適切なバランスを取ることがミッションクリティカルになりつつある。
スペインの総合エネルギー企業レプソルの業務に深く関わる上級最適化・制御エンジニアのヌノ・パチェコ氏は次のように述べた。「質の低いデータや無作為に投入されたデータは悪い洞察につながる一方、おそらくより小規模でも、戦略的に入力された十分に検討されたデータセットは、より信頼できる結果をもたらすだろう」
パチェコ氏は、業界はデジタルソリューションに取り組む際にこのことを十分に認識しており、ビッグデータという言葉を聞くとしばしば冷笑すると付け加えた。「ゴミのような、無作為な業務全体のデータで訓練されたAIモデルは、ゴミのような結果を生み出す。効果的なAIには、大量のデータだけでなく、質の高いデータが不可欠だ」
イタリアのエネルギー大手エニの完全子会社であるベルサリスのCEO、アドリアーノ・アルファーニ氏は、主要ソフトウェアベンダーであるエマソンのAspen Technologyビジネスとの提携による質の高いデータ収集とその予測分析が、同社の効率性、安全性、保守、持続可能性推進の多くを支えていると述べた。
しかし、アルファーニ氏はベルサリスの場合、より業務的に深遠なものと直接的なつながりを示した。「これにより、我々はより機敏な方法で事業環境に対応できるようになった。高いエネルギーコストやその他のマクロ経済要因が欧州における我々の基幹化学品事業を傷つけ始めたとき、信頼できる企業データが我々のその後の変革計画を支えた」
その変革には、ベルサリスが欧州における基幹化学品事業を生化学、循環型経済、油田化学品に向けて再編し、同地域での競争力を確保することが含まれていた。
パキスタンのエングロ・グループの一部であるエングロ・ファーティライザーズの副社長、ムハンマド・ザグム・リアズ氏は、石油化学プラントや肥料プラントなどの戦略的資産が完全な自律性を目指す世界において、適切な種類のデータ収集と分析がミッションクリティカルであると述べた。
「我々も例外ではない。AI対応の完全自律プラントが我々の最終目標だ。我々は2021年にこの旅を始めた。当然のことながら、デジタル化はその年に始まった我々の10年ビジョン演習の大きな部分を占めており、AI対応のプロセス制御を使用したポリマーと肥料でそれぞれ1つずつ、2つのプロジェクトがあり、システムに供給される質の高い業務全体のデータに重点を置いている」
数十億ドル規模のデータファブリック市場
ソフトウェアベンダーは、プロセス産業の自律的な道筋に供給される質の高いデータと関連分析に対するグローバルな探求を提唱し、享受しているようだ。
産業ソリューション大手エマソンのAspen Technologyビジネスの最高技術責任者であるクラウディオ・ファヤド氏は、OPTIMIZE 26でのインタビューで、産業全体がユニットベースのプロセス最適化から企業全体の最適化へと拡大し、1つの重要な要素を急速に把握する中、質の高いデータの重視は今後も続くと述べた。「それは、運用技術つまり『OT』データが、情報技術つまり『IT』データとは根本的に異なるということだ」
「ITデータは、コンピュータが保存する生の未処理データで構成されることが多い。一方、OTデータは物理的プロセスとプラント資産によって生成される情報であり、リアルタイムの運用プロセス、テレメトリ、安全性を優先する。我々は、OTとITの処理の差別化要因を正しく理解することで多くの取り組みがつまずくのを目にしている」
当然のことながら、ファヤド氏は質の高いOTデータの収集と分析、そしてそれを顧客の分散制御システムつまり『DCS』の中核に正しく届けることにおいて、急速に高まるビジネス機会を見ている。DCSとは、大規模で連続的な産業プロセスを管理し、ますます自動化するために展開されるコンピュータ化されたプラットフォームだ。
AspenTechとその競合他社がこれを実現するための手段は、データファブリックである。ソフトウェア業界の用語では、これは断片化された運用環境全体でデータ管理を接続、自動化、統合するデジタルアーキテクチャであり、オンプレミスでもクラウド上でも、データがどこに保存されていても、アクセスとガバナンスを促進する。
この概念自体はIBMによるとわずか10年余りの歴史しかないが、プロセス産業がAIを採用し、急速に自動化を進める中で、すでに「不可欠な構成要素」となっているとファヤド氏は付け加えた。
様々な予測機関は、現在のデータファブリック市場の規模を35億ドルから41億ドルの範囲と見積もっており（例えばFortune Business InsightsやGVR）、エネルギー、石油化学、製薬産業がこのかなりの部分を占めている。
この市場は、20%を超える年平均成長率で、次の10年の半ばまでに160億ドルから190億ドルに成長する可能性がある。
この分野に注目し、AspenTechはOPTIMIZE 26で強化されたInmation OTデータファブリック製品を発表した。「これは、我々が産業データを統合し、文脈化する方法の中核であり、その新機能はその基盤を大幅に強化する」とファヤド氏は述べた。
「Inmationの最新の強化版は、データファブリックをよりスケーラブルで柔軟性があり、エンタープライズ対応にする。そうすることで、我々はより広範な産業データプラットフォームが分析、AI駆動のワークフロー、そして時間の経過とともにますます自律的な運用をサポートするために必要な技術的基盤を構築した」
エマソンの企業傘下でのAspenTechの提供は、ABBのGenix、CogniteのData Fusion、そして特定の業界セグメント向けに独自のデータファブリックを提供するハネウェルなどを含む市場の他社と直接競合する。ファヤド氏は、AspenTechのようなベンダーが常に革新しなければならない競争的でありながら収益性の高い市場であることを認めた。
「我々は適切な組み合わせを持っていると信じている。我々の最新リリースは、産業データ環境の展開、拡張、保護の方法を簡素化する。新しい分散ノードベースのアーキテクチャは、硬直したコンポーネントをモジュラー基盤に置き換え、運用の複雑さを軽減しながら、サイト全体で一貫した動作を提供する」
これはすべて、産業がユニットまたはサイト固有の最適化から企業全体での最適化へと卒業する傾向に戻ると、彼は付け加えた。
「だからこそ、我々は顧客が個々のプラントから、集中化されたセキュリティ、ガバナンス、ライフサイクル管理を備えた共通の運用モデルを使用してグローバル展開へと拡大できるようにするデータファブリック製品を特別に設計した。我々は、それが市場が向かっている方向だと確信している」
20%以上の年平均成長率が予測され、プロセス産業によるデータファブリック製品の採用が金融サービス部門による採用の直下にあると見なされている中、質の高いデータの探求においては、事態は大きくなる一方だ。
