現場で収集したデータは、現場から遠く遅延が発生するクラウドで処理するより、現場で処理を行う方が合理的でムダがありません。エッジコンピューティングは、ネットワークの末端であるデバイスやセンサの近くでコンピューティング処理を行います。時間とともに状況が変化し、迅速な判断や処理が求められる場面では、最短経路で処理を行うエッジコンピューティングは不可欠です。

エッジコンピューティングでは、様々なアルゴリズムを組み込むことで、現場の状況に合わせた判断を即時に行うことができます。例えば、品質工学で使われるMT法のアルゴリズムを組み込み、装置や設備の正常状態を学習させます。すると現在の状態が基準値からどれだけ離れた値かを随時算出することで、正常か異常かを現場で即座に判断することができます。

最短経路で解析した価値あるデータは、即座にアクションに生かさなければ意味がありません。現場で収集したデータを鮮度の高いまま現場で処理し、賞味期限が切れる前に瞬時にアクションに反映する。そうすることで、リアルタイムな改善につながります。
例えば、流動的に変化する製造条件の“今”の最適値を導き出し、コントロールすることで、常に安定した品質を保つことができます。