IIoT における AI と機械学習の重要性
公開: 2018-05-19ビジネスの未来を再定義する: 機械学習と AI が IIoT を強化する方法
「Hey Siri、IIoT って何？」 Siriに尋ねるたびに、正確な答えが得られます。 仮想アシスタントが人間のように提案し、考え、話す方法を知りたいですか? 機械学習によってそのように教えられてきたからです。 金融、小売、ヘルスケアは、機械学習の恩恵を受ける多くの業界のほんの一部です。 Siri が産業用 IoT (IIoT)とは何かについて多くの情報を提供したので、機械学習と AI がどのように IIoT を強化できるかをもう少し掘り下げてみましょう。
ビジネスの未来を再定義する
IoT が消費者の個人用デバイスに対して行うことと同様に、 IIoT は、機械や機器が重要な情報を通信および中継するのを支援することで、産業規模でそれを行います。 マシンがセンサーを介して相互に通信できるようになると、効率が向上し、コストが削減され、ワークフロー全体が合理化されます。
たとえば、エアバスは、製造プロセスを再構築するためのデジタル イニシアチブである「未来の工場」を立ち上げました。 センサーとツールを統合し、従業員にスマート グラスなどのウェアラブル テクノロジを提供することで、Airbus は生産性を向上させ、エラーを大幅に削減しました。
もう 1 つの一般的な例である IBM Watson を見てみましょう。 AI ツールは、腫瘍学の研究に使用されています。 患者データ、医療記録、およびその他のさまざまな要因を分析して、腫瘍専門医が情報に基づいた意思決定を支援します。
アクセンチュアの調査によると、産業用モノのインターネット (IIoT) は 2030 年までに世界経済に 14.2 兆ドルを簡単に追加できる可能性があります。
IIoT は業界に永続的な影響を着実に生み出していますが、AI と機械学習の助けを借りて、コスト削減、セキュリティの向上、パフォーマンスの向上、リソースの増強を実現できる巨大な領域がまだあります。
データを活用してビジネスを強化
IIoT は、大量のデータの作成を意味します。 データの生成は良好です。 しかし、企業はそのデータをどのように活用しているでしょうか? IIoT を使用するすべての業界が、IIoT プラットフォームで機械学習と AI を活用しているわけではありません。
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ビッグ データは、多くのビジネス ドメインにとって目新しい概念ではありません。 しかし、大量のデータから有用なデータを選別するのは簡単なことではありません。 たとえば、ボーイング 787 は、フライトごとに 0.5 テラバイト以上のデータを作成します。
約 5000 個のセンサーを備えたプラット & ホイットニー エンジンを搭載したボンバルディアの「C」シリーズ ジェット旅客機は、5000 GB のデータを生成します。 そして、私たちはまだ1つの業界の個々の航空機にいます。 世界中の何千もの航空機がフライトごとに生成するデータ量を想像してみてください。
小売業界やヘルスケアから生成された大量のデータについてはどうでしょうか? e コマース Web サイトは、機械学習を使用して消費者の購入パターンを理解し、推奨事項を提供します。 IIoT ネットワークに接続されているすべてのマシンから収集される大量のデータから貴重な情報をフィルタリングすることは、個人の能力を超えています。
ここで、機械学習や AI などのスマート テクノロジーが登場します。これらのエンジンによって生成されたデータは、AI を使用して必要な電力を予測し、燃料消費を削減してパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 IIoT で機械学習と AI を使用すると、以前に収集したデータセットを使用してマシンの動作を予測できます。
これにより、組織に多大な損害を与える可能性のある事故、インシデント、およびその他の損害を防ぐことができます。 良い例は、リモート監視と信号システムの障害のリアルタイム検出を通じて列車の安全を確保するために AI を導入したインド鉄道です。
機械学習と AI は、あらゆるドメインの IIoT ネットワークに適用できます。 ヘルスケアについて言えば、人工知能の研究者やヘルスケアの新興企業に投入された巨額の資金は、機械学習と AI が患者に強化されたヘルスケアを提供するのにいかに役立つかを示しています。
ウェアラブル デバイスまたはバイオ センサーから生成された定量化可能なデータを慎重に分析し、それに応じて治療を変更することができます。 データの綿密な分析は、より正確な診断も意味します。
前方の道路
機械学習は、予測分析の一歩先を行っています。 提案された状況に対する答えを提供するだけでなく、状況の結果を評価し、結果を可能にするさまざまな順列と要因の組み合わせをコンピューターに伝達します。
機械学習と AI を IIoT に組み込むことで、機械の潜在的な故障を早期に簡単に特定できます。 これにより、企業は、予期しないダウンタイム、機器の故障、および修理費用、生産損失、および人員への損害の結果として発生しなければならない巨額の費用を節約できます。
IIoT の機械学習と AI の助けを借りて、大規模なエネルギーおよびユーティリティ組織は、消費者の需要を予測し、供給をタイムリーに調整できます。 IIoT の機械学習と AI は、すべての分析と予測が完全に自動化されているため、企業が間接費を削減するのに役立ちます。 システムを常に監視し、データ生成を評価し、起こり得る結果を予測するために労働力を必要としません。
AI と IIoT のサブセットである機械学習は、もはや別個のエンティティと見なすことはできません。 組織が多くのメリットを享受し、競争力を獲得するためには、それらを連携させる必要があります。