GCRI · 先端産業とロボティクス
産業オートメーション
Industrial automation uses control システム, sensors, actuators and software to run machines and processes with less direct human intervention. It raises productivity and consistency, and it creates new dependencies on software, data, networks and skilled maintenance. This page sets out how automation works and fails, how its adoption and reliability are measured, and what evidence serves the plant operators, engineers and policymakers involved.
Industrial automation on the record.
Industrial automation: how the risk develops.
Automation and digitally managed production. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Control loops run processes
Programmable controllers and distributed control システム read sensors and adjust valves, motors and heaters continuously, keeping processes within set limits.
Integration adds dependencies
Connecting machines to plant and business systems improves coordination but means a network, software or data fault can stop production across a site.
Legacy systems linger
Control systems often run for decades. Obsolete hardware and unsupported software become hard to maintain, secure and replace without long shutdowns.
Skills keep systems running
Automated plants need technicians and engineers who can diagnose faults. Skill shortages lengthen downtime when automation fails.
Connected activity in Germany.
Night lights, population density and land cover over Germany, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページのつながった活動
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
- 提供者
- NASA LAADS DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- 世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
- 提供者
- NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
- ライセンス
- CC BY 4.0
- 年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化(GIBS が公開する最新年)
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星指標、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-13
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
Connected activity, framed on Germany.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA/NOAA VIIRS・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- オプションのレイヤー(レイヤー一覧の 5 つのソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると提供元のクレジットを地図上とここに表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。
レイヤーと日付
- 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
- 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
- トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
- 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
Automation changes how industry draws on energy, water and people.
Automation studies are designed for the グローバル部門別リスク・レジリエンス・シリーズ. Functional safety follows IEC 61508; the Global Centre for Risk and Innovation (GCRI) assesses no product.
- Plant-level adoption studies.
- Safety incident analyses.
Plant operations and safety.
このテーマを追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
プラントの運転と安全
Industrial automation · Plant 3 · Shift 2
- OEE、計画比の %782注視
- 安全に関わる警報が作動中2警報
- ロボットセルがこのシフトで停止2
- 単位当たりエネルギー1.6kWh平常
障壁
防護層
| 高圧トリップ | SIS | Q3 | 良好 |
| 安全弁 RV-12 | 機械的 | Q2 | 良好 |
| ガス検知ゾーン 4 | 検知 | Q2 | 迂回された |
| ロボット・セルのライトカーテン | 保護措置 | Q3 | 良好 |
原子炉圧力
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| 設備総合効率 | percent | 月次 | Plant performance records | 観測 |
| Unplanned downtime | hours per period | 月次 | Maintenance management システム | 観測 |
| Control systems past vendor support | percent of installed base | 評価ごと | Asset inventories | 申告済み |
| Mean time to repair automation faults | hours | 月次 | Maintenance records | 観測 |
| Firms using advanced automation | percent of manufacturing firms | per survey | Business technology surveys | 報告値 |
| Automation technician vacancies | 件数 | 年次 | Labour market statistics | 報告値 |
Model industrial automation as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 産業と製造業: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- Natech event
- ダム決壊
- 河川洪水 (下流で誘発)
- Flash flood (set off downstream)
- 大規模な避難(下流で誘発)
- Chemical spill or leak (set off downstream)
- Emergency-response overload (set off downstream)
- 広域停電(下流で誘発)
- 給水不足(下流で誘発)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
システムと連成
管理策
NS-0憲章と原則NS-9文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-11検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NS-12ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)NRS-H60ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H50ハザード分類:産業・プロセス事故(NHS-1 infra.industrial)NRS-H109ハザード・ファミリー:エネルギー移行技術の障害(NHS-1 tech.energy-transition)NRS-X10化学・産業・原子力・放射線の安全NRS-H54ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)NRS-K14ドメイン・パックのプロファイル:製造・産業(DOMAIN-014)
観測
- eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
- World Development Indicators (listed for reference)
- ILOSTAT (listed for reference)
- Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
- CO2 emission per unit of value added
- Manufacturing, value added (% of GDP)
- Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters
例示の地理
- The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
- 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
- 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
- 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| Eurostat ICT usage in enterprises and advanced technology modules | Adoption of automation, robotics and data technologies | Open, Eurostat reuse policy |
| OECD studies on the diffusion of digital and automation technologies | Cross-country adoption evidence | Public, OECD terms |
| US Census Bureau Annual Business Survey technology modules | Firm adoption of automation and AI | Public domain, US government |
| ISA and IEC standards for automation (ISA-95, IEC 61131) | Architecture and programming standards | Licensed standards, purchase required |
| Industry association surveys on downtime and maintenance | Reliability practice | Public summaries, terms to check |
How industrial automation is modelled, measured and tested.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
システム・モデル
The couplings between the systems in industrial automation: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Plant operators and engineering managers | どの システム to modernise and how to plan downtime | Obsolescence reviews; reliability data |
| Industry ministries | How to support automation in smaller firms | Adoption profiles |
| Training bodies | Which technician skills to train | Skills gap analyses |
このトピックが生み出す成果物
- Automation reliability and obsolescence reviews
- Adoption profiles by sector and firm size
- Maintenance and skills gap analyses
- Evidence notes for industrial policy
専門家が問うこと。
- 01
What does automation change about risk?
Which hazards it removes, which it shifts and which it creates.
- 02
How do automated systems fail?
Sensor faults, software errors, unexpected interactions and conditions outside the design envelope.
- 03
What is the human role?
How operators supervise, intervene and keep the skills to take over.
- 04
How resilient is a highly automated plant?
Whether it can degrade gracefully or continue safely when システム fail.
What drives the risk.
Automation holds processes within limits more consistently than people can, and removes workers from repetitive and hazardous tasks. Safety instrumented システム shut processes down automatically when conditions become dangerous.
The ironies of automation, first described in human factors research, remain relevant: the more reliable automation becomes, the less practice operators have, yet they are expected to take over in the rare, difficult situations automation cannot handle. Alarm floods during upsets can overwhelm operators.
Complexity creates hidden interactions. Software updates, integration of new systems and data dependencies can change behaviour in ways that testing did not reveal. Common-cause failures, where one fault disables several protective layers, are a particular concern.
Connectivity extends the system boundary. Remote operation, vendor access and cloud analytics improve performance but bring external networks inside the plant, linking automation to cyber resilience.
エビデンスがどのように集められ、どこで止まるか。
| 手法またはデータ | 表示内容 | その限界 |
|---|---|---|
| Hazard and operability studies | Deviations and their consequences | Depend on team expertise and scope |
| Reliability analysis | Failure rates of components and functions | Data for new technologies is sparse |
| Simulation and digital twins | System behaviour under scenarios | A model is only as good as its assumptions |
| インシデントのデータベース | Patterns in automation-related events | Under-reporting and inconsistent categories |
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
What is industrial automation?
What is overall equipment effectiveness?
Why do old control systems matter?
Does more automation always mean more safety?
Does the platform assess automation vendors?
What is a safety instrumented system?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
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