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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.

01登録

Industrial automation on the record.

02質問

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.

メカニズム

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.

メカニズム

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.

メカニズム

Legacy systems linger

Control systems often run for decades. Obsolete hardware and unsupported software become hard to maintain, secure and replace without long shutdowns.

メカニズム

Skills keep systems running

Automated plants need technicians and engineers who can diagnose faults. Skill shortages lengthen downtime when automation fails.

03地理

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)

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

04分野を横断して

Automation changes how industry draws on energy, water and people.

05監視

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
安全に関わる警報が棚上げされたGCRI・先端産業とロボティクス

障壁

防護層

高圧トリップSISQ3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

Plant operations and safety: the screen’s structure, terms and states for Industrial automation.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06指標

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 downtimehours per period月次Maintenance management システム観測
Control systems past vendor supportpercent of installed base評価ごとAsset inventories申告済み
Mean time to repair automation faultshours月次Maintenance records観測
Firms using advanced automationpercent of manufacturing firmsper surveyBusiness technology surveys報告値
Automation technician vacancies件数年次Labour market statistics報告値
07ツインとカスケードのシミュレーター

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)

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
08出典

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 modulesAdoption of automation, robotics and data technologiesOpen, Eurostat reuse policy
OECD studies on the diffusion of digital and automation technologiesCross-country adoption evidencePublic, OECD terms
US Census Bureau Annual Business Survey technology modulesFirm adoption of automation and AIPublic domain, US government
ISA and IEC standards for automation (ISA-95, IEC 61131)Architecture and programming standardsLicensed standards, purchase required
Industry association surveys on downtime and maintenanceReliability practicePublic summaries, terms to check
09手法とエビデンス

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.

++−++産業作業貿易コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10決定

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 downtimeObsolescence reviews; reliability data
Industry ministriesHow to support automation in smaller firmsAdoption profiles
Training bodiesWhich technician skills to trainSkills 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
11中核となる問い

専門家が問うこと。

  1. 01

    What does automation change about risk?

    Which hazards it removes, which it shifts and which it creates.

  2. 02

    How do automated systems fail?

    Sensor faults, software errors, unexpected interactions and conditions outside the design envelope.

  3. 03

    What is the human role?

    How operators supervise, intervene and keep the skills to take over.

  4. 04

    How resilient is a highly automated plant?

    Whether it can degrade gracefully or continue safely when システム fail.

12メカニズム

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.

13手法と限界

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 studiesDeviations and their consequencesDepend on team expertise and scope
Reliability analysisFailure rates of components and functionsData for new technologies is sparse
Simulation and digital twinsSystem behaviour under scenariosA 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 eventsUnder-reporting and inconsistent categories
15Where this page’s references

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。

16質問

質問と回答。

What is industrial automation?
The use of control systems, sensors and software to operate machines and processes with reduced human intervention, from single machines to whole plants.
What is overall equipment effectiveness?
A measure combining availability, performance and quality to show how much of planned production time is truly productive.
Why do old control systems matter?
Because unsupported hardware and software are harder to repair and secure, and replacing them can require long, costly shutdowns.
Does more automation always mean more safety?
Not always. It removes many hazards but can create new ones, especially when operators lose practice or systems interact unexpectedly.
Does the platform assess automation vendors?
No. It publishes research on automation in general and endorses no product or vendor.
What is a safety instrumented system?
An independent control layer that brings a process to a safe state when it detects dangerous conditions.
報告書貢献する

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.

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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。