IoTを使用してAIの準備をする方法

ビッグデータを使用してAIの実装を開始する

人工知能 業界の注目を集めている最新のインダストリー4.0トピックです。現時点では遠すぎるかもしれませんが、それは準備ができていないという意味ではありません。 。 （近い）将来AIの恩恵を受けるために、IoTを使用してマシンを準備する理由と方法をお読みください。

人工知能は製造業に機会を提供します

AIテクノロジーは、効率の向上、コスト削減、顧客体験の向上、新しいビジネス収益モデルなど、産業の自動化に多くの強力なメリットをもたらします。機械とシステムがよりスマートになり、新しいAIプラットフォームが毎日登場するため、自己学習システムのアプリケーションが近づいています。

AIを実装するための重要な要素：ビッグデータ

AI、機械学習、ディープラーニングを実装するには、使用するデータが必要です。アルゴリズムを作成し、トレンドを見つけるには、マシンの洞察（PLC、センサー、ロボット、コントローラーなど）が必要です。これは、AIの実装を成功させるのに役立ちます。 AIをうまく利用している企業があり、最小公分母は大きい データ 。

したがって、AI戦略を開始したい場合は、ビッグデータが開始するために必要な重要な要素です。しかし、このデータを収集して保存する方法は？ IoTが登場するのはそのときです！

接続とデータストレージにIoTを使用する

マシンは大量のデータを生成しますが、通常はローカルに保存され、PLCプログラマーのみがアクセスします。スマート接続を使用して、この情報を安全な環境に保存してみませんか？

そうすれば、すべての人がデータにアクセスできるようになります。 MQTTなどの新しいIoTプロトコルは、データを安全に収集するための扉を開きます および効率的に 産業用デバイスから。このマシンツーマシン（M2M）接続プロトコルは、このデータをクラウド内の時系列データベースクラスターに転送します。

データの洞察により、広範な分析の実行が可能になります マシンをよりスマートにし、さらには自己学習させるAI機能を適用します。

IoTはAIへの足がかりです。

しかし、セキュリティはどうですか？サイバーセキュリティは最近のホットな問題であるため、潜在的なリスクに注意する必要があります。

データを共有しますが、データも保護します

産業用機械のコンポーネントがよりスマートになると、IoTセキュリティのリスクが高まります。サイバーセキュリティに関しては、（マシン）データの整合性が非常に重要です。あなたは路上であなたのデータを望まず、誰にも公開されません。これが発生すると、ブランド名やビジネスに悪影響を与える可能性があります。

したがって、（オープンな）クラウド環境にデータを保存することを決定する前に、セキュリティリスクを最小限に抑えるためにIoTパートナーを信頼していることを確認してください。

人工知能の実装を開始するのはいつですか？

AIは急速に進化しているため、それを利用する理由ではなく、いつ利用するかが問題になります。しかし、それを実装し始める方法は？

私のアドバイスは、マシンのビッグデータを収集して保存することから始めて、今日から始めることです。そうすれば、一歩先を進み、AIの実装が始まったときにこのデータを使用できます。

しかし、AIの準備が整う前に、データを無駄にする必要はありません。収集されたビッグデータを活用して、他のアプリケーションに使用します。ダッシュボードで視覚化するか、通知を生成します。マシンの状態を監視したり、生産性を報告したりして、改善されたマシンを製造し、トラブルシューティングを迅速に行うことができます。

AIの準備を整える：今すぐビッグデータの収集を開始

IXONのIoT機能を使用してマシンデータを簡単に保存すると、データを最初からクラウドまでわずか数時間で安全に保存できるようになります。統合接続により、PLCからデータが収集され、IXONクラウドに安全に送信されます。 コーディングなしで構成 IXONクラウドと呼ばれるWebベースのクラウドプラットフォームで完全に構成可能です。

オープンクラウド環境を使用しているため、APIを使用して、現在または将来、任意のAIツールにデータを転送できます。

手頃な価格のデータロギング機能は無料でテストできます。クラウドロギングの試用版をリクエストし、IXrouterを使用してマシンをIXONクラウドに接続するだけです（ここで評価キットをリクエストしてください）。

ケーススタディ：IoTによってWaterIQのデータストレージがどのように簡単になったのか

お客様は、データ機能を活用しています。このケーススタディでは、CloudLoggingがWaterIQがマシンデータの視覚化により優れたサービスを提供するのにどのように役立ったかを説明します。

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