■ おそらくそれが、組織が IIoT からの重要な支援なしで、インダストリー 4.0 によってもたらされた大規模なデジタル変革を乗り切ることができることが非常に重要である理由です。人工知能 (AI) と IIoT という 2 つのテクノロジーを組み合わせることで、デジタル生産中に生成される大量のデータを効果的に管理し、最大限に活用することができ、産業プロセス制御をまったく新しいレベルに引き上げることができます。
IIoT データ管理に必須の 4 つの機能-
産業分野におけるデジタル化の波の浸透に伴い、ビッグデータが産業デジタル化への入り口となっています。 IDC によると、世界のデータ量は 2019 年に 42ZB に達し、2022 年には 163ZB に達し、年間平均成長率は 57% になると予想されています。そして、産業分野における産業データの応用シナリオも増加しており、サイディ・インテリジェンスの統計によれば、中国の産業ビッグデータ市場は2019年に約146億9,000万元となり、今後も30％を超える高い成長率を維持すると予想されている。とはいえ、組織が産業システムへの IIoT の導入に取り組み始めると、最初に直面する課題の 1 つは、IIoT システムからデータを取得し、製造プロセスでの-リアルタイム分析と意思決定-にデータを利用できるようにする方法です。データ管理ソリューションが確実に IIoT に対応できるようにするために、次の 4 つの機能に注目してください。-
さまざまなデータを処理するための多彩な接続。 MQTT、OPC、AMQP などのさまざまなプロトコルに準拠する必要があるデータを生成する IoT システムにはさまざまな標準があります。さらに、ほとんどの IoT データは半構造化形式または非構造化形式で存在します。-したがって、データ管理システムは、すべてのシステムに接続でき、これらのシステムからデータを受信できるようにさまざまなプロトコルに準拠する必要があります。同時に、ソリューションは構造化データと非構造化データの両方をサポートする必要があります。
豊富なエッジ処理機能。優れたデータ管理ソリューションでは、システムからエラー ログをフィルターで除外でき、また、より適切なデータ分析をサポートするために、タイムスタンプや静的テキストなどのメタデータでデータを強化できる必要があります。
ビッグデータ処理と機械学習機能。 IoT データの量は非常に多いため、リアルタイム データ分析を実行する際にシステムが超低レイテンシを維持し、データをリアルタイムで処理できるようにすることが重要です。{{1}{2}}
リアルタイム監視機能。- IoT データの取得と処理は継続的なプロセスであるため、データ管理ソリューションは、視覚化を通じてリアルタイムのモニタリングを提供し、いつでもパフォーマンスとスループットの観点からプロセスのステータスを示す必要があります。{2}}
人工知能は産業用 IoT にどのような影響を与えますか?
このトピックについて議論する前に、AI と IoT の両方のテクノロジーの将来について専門調査機関が何を言っているかを見てみましょう。Markets&Markets によると、AI は 2025 年までに 1,900 億ドルの産業になるでしょう。一方、IDC は、2019 年のデジタル変革イニシアチブの 40% が AI によって推進されると考えています。 Business Insider は、IoT デバイスの数は 2018 年の約 100 億から 2025 年までに 640 億を超えると予測しています。その結果、マッキンゼーは、2025 年までに IoT が 4 兆ドルから 11 兆ドルの経済価値を生み出す可能性があると予測しています。
上の図から、数十年にわたって存在してきた 2 つの技術コンセプトである AI と IoT が適切な時期と場所で再登場し、従来の業界標準を破壊し、18 世紀の伝統的な産業革命をインダストリー 4.0 による 21 世紀に導くデジタル革命を引き起こすことは明らかです。AI の導入により、産業用 IoT のパフォーマンスは大幅に向上すると見込まれています。{0}
人工知能は産業知能の頭脳になりつつある
データ、アルゴリズム、演算能力などの基本要素が十分に開発された後、人工知能は実現のための基盤を備えます。同時に、人工知能の発展は製造業の発展に良い機会をもたらし、工業生産のレベルを多面的に総合的に向上させます。現在、人工知能は、インテリジェント生産シナリオにおける工業用外観検査や機器管理分野における予知保全など、産業分野の多くのアプリケーションシナリオで使用されています。予知保全中、AI アルゴリズムは既存のデータを使用して、機械の修理が必要になる前に予防措置をいつ実行するかを決定できます。外観検査用のコンピュータービジョンも、コストを削減し、効率を向上させることができる重要なテクノロジーです。機械学習 (ML) アルゴリズムは、適切なトレーニング データとハードウェアが提供されると、人間による目視検査よりも正確かつ効果的に検査できるため、BMW では自動車部品の品質管理を保証するためにすでに使用されています。世界的に、製造会社は機械やシステムの効率を向上させ、生産コストを削減することにますます注力しています。半導体技術が進歩し、手頃な価格のセンサーやプロセッサーがより広く入手可能になるにつれて、IIoT の採用は今後も拡大すると考えられます。 Grand View Research の分析によると、2020 年の世界の IIoT 市場は約 2,161 億 3,000 万ドルになると予想されています。現在、産業部門がスマートで自律的な産業プロセスに向けて加速しているため、IoT デバイスからのデータ収集は前例のない規模に達しています。ビッグデータ、AI、IoT が組み合わされると、高度な IoT データ分析ソリューションのさまざまな機会が生まれます。その過程で、人工知能、特に深層学習/機械学習テクノロジーが、大量の感覚データの管理と分析を強力にサポートします。
調査会社 MobiDev のレポートでは、2025 年までに AI と IoT の価値は 260 億ドルを超えると予測されています。また、AI によって IoT データの効率が 25%、業界分析の効率が 42% 向上し、AI が IoT の中心とエッジ ネットワークの両方で重要な役割を果たしていることが実証されました。たとえば、工場の組立ラインでは、AI 外観検査を使用して品質管理を実行でき、製造プロセス中の製造不良率を効果的に削減できます。
AI + IIoT ソリューション
半導体および電子デバイス技術の進歩、クラウド コンピューティング プラットフォームの使用増加、IPv6 標準化、IIoT-関連の研究開発活動に対する政府の支援など、多くの有利な要因の影響を受けて、AI を組み込んだ IIoT ソリューションと市場は急速に成長しており、Markets&Markets による新しい市場調査レポートによると、世界の IIoT 市場の規模は、前年の 767 億ドルから成長すると予測されています。 2021 年には 1,061 億ドルに達し、2026 年までにこのセグメントの AI 収益は 167 億ドルに達すると予想されます。
このメガトレンドの下では、大手テクノロジーベンダーもすでに、革新的なテクノロジーと製品による AI + IIoT ソリューションの推進に熱心に取り組んでいるでしょう。
結論
人工知能は、それ自体とそのアプリケーションを独立してインテリジェントに管理する機能を備えています。過去 10 年ほどの技術的進歩の中で、AI と産業用モノのインターネット (IoT) の組み合わせが産業部門に与えた影響のレベルに達したものはほとんどありません。デロイトの統計調査と予測によると、中国の製造業における AI の応用は非常に有望で、その応用額は 2020 年に約 252 億 2000 万元、2025 年までに 2057 億 6000 万元に達し、複利成長率は 40% 以上になると予想されています。 AI アルゴリズムを産業用 IoT インフラストラクチャに統合することで、機械と設備全体をトレーニングおよび自動化し、インテリジェントな工場管理と運用を実現できます。 AI+IIoT の応用がまだ普及していないかもしれませんが、数年後には AI と IoT が産業分野でますます普及すると信じています。