AI/機械学習による運用効率化
CumulocityでIoTデータをインテリジェントな意思決定に自動変換
With our new IoT platform boosted by machine learning it’s not just about smarter solutions, it’s also about our own smarter processes. Our team needs to monitor 25 or more clients and our workforce is already overloaded—which is why we use machine learning to continually improve efficiency—for our customers and ourselves. It’s a win-win.
Jair Junior
Automation Projects Manager
Mayekawa Mycom
AI + IoT = 新たな現実
AI運用化への競争
IoT内でAIを採用しているメーカーやその作業者は、より迅速なイノベーションサイクルと耐久性のある運用を実現し、自動化のコスト削減は最大90%に達しています。しかし、すべての組織がAIに投資している一方で、Gartnerによると、これまでの投資収益率に満足しているCEOは30%未満です。AI投資の運用化は、OEMメーカーや機器オペレーターの競争環境を変革します。データ管理が今まで以上に重要視
AIとIoTを統合する上での最大の課題は、洞察を見つけるために必要なさまざまなソースからの膨大な量のデータを管理することです。AIは機械学習モデルをトレーニングするために膨大なデータセットを必要とし、このデータの収集、保存、処理、フィルタリングは複雑なタスクです。データの品質、一貫性、正確性を確保することが最初の重要なステップです。エッジからクラウドへのオーケストレーション
リアルタイムの意思決定を可能にするためにデータを迅速に処理する必要があります。そのためにはデータを処理しモデルをトレーニングするためのクラウド上の強力な計算インフラストラクチャとレイテンシを削減しリアルタイムで動作するためのエッジの両方が必要です。セキュリティとプライバシー
AIとIoTの統合は、セキュリティとプライバシーのリスクも増幅させます。IoTデバイスはサイバー攻撃の影響を受けやすく、AIを組み合わせることで攻撃対象領域が拡大します。AIモデルはIoTセンサーから受信するデータに大きく依存しており、デバイスの侵害や中間者攻撃によるデータの改ざんは、不正確な意思決定につながり、危険な結果をもたらす可能性があります。AIoTシステムのエンドツーエンドのセキュリティを確保することが重要になります。
数字が物語る
800億ドル
2030年までのAIoTソリューション市場の規模
90%
AI対応のピック&プレース（人間の腕の代わりになる）ロボットを導入後の自動化コストの削減率 出典: World Economic Forum
42%
ほとんどまたはすべてのビジネス分野でAIを統合していると報告している企業の割合 出典: IBM
CumulocityでAIを運用化
50%
16%
3%
スマートなデータ変換を実現
ダウンストリーム分析のためにデータを利用可能に
ビジョンAIのためのカメラ統合
エッジからクラウドへAIを展開
多様なユースケースをサポートするAIoTプラットフォームとの統合
サイバーセキュリティ対策が施されたプラットフォームへの信頼
よくある質問
AIoTは、IoTのデバイス接続性と人工知能（AI）の意思決定能力を統合することを指し、機器メーカーが自社製品をスマート資産へと変革し、異常の特定、保守ニーズの予測、対応時間の短縮によってパフォーマンスを向上させることを可能にします。この技術は企業の製品開発のあり方を変革し続けており、AIoT市場は2030年までに2,500億ドルを超えると予測されています。AIoTの詳細はこちら。
Cumulocityでは、AIとIoTを統合するための2つの主要な道筋「アクショナブル・アナリティクス」と「インテリジェントエージェント」をサポートしています。
アクショナブル・アナリティクスは、AIや機械学習ツールを用いてIoTデータを分析し、インサイトを生み出し、アクションを自動化することです。これにより、リアルタイムの意思決定が可能となり、予知保全や異常検知などのユースケースで資産パフォーマンスが向上します。
インテリジェントエージェントは、チャットボットやAIアシスタントなどの生成系・エージェント系AIを統合し、自然言語での対話やインテリジェントな自動化を実現します。これにより、ワークフローの自動化や会話型インターフェースによる生産性向上が可能となります。
アクショナブル・アナリティクスAIoTのユースケースには以下が含まれます：
- 予知保全：資産の残存寿命を予測し、リアクティブではなくプロアクティブな保守を可能にします。Flexcoは、予測分析を活用して現場保守のスケジューリングをより効率的に行っています。
- 異常検知：特定の基準に適合しない項目を特定し、品質保証を向上させます。
- ビジョンAI：カメラシステムからの入力を自動で検出・分類します。Wainsは、ビジョンAIを活用してスマートトラップで捕獲した害虫を分類し、害虫発生状況をリモートで監視しています。
インテリジェントエージェントのユースケースには以下が含まれます：
- アラーム解決：AIチャットボットが機械の動作を説明し、推奨される修正やアクションとともにアラーム解決の手順を案内します。
- 高度なクエリ：組み込み型チャットボットが自然言語のクエリを正確なAPIコールに変換し、データアクセスを簡素化します。
