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GEのCDOによると、自動車、発電、航空におけるデジタルツインとAIの需要は急速に伸びています。

独占インタビュー: 人工知能(AI)とデジタルツインによってサポートされる自律システムは、産業組織にとって画期的なものです。今日、私たちは機械に何をすべきかを指示する人々から、機械が人々に何をすべきかを指示する世界へと移行しています。

この独占インタビューでは、 GE Digital のCEOであるBillRuhが 編集ディレクターのジェレミー・コーワン氏は、PredixプラットフォームとAIベースのアプリケーションを工場、発電所、航空機、エネルギータービンに使用することで生産性が向上したことで、2017年に彼の会社が10億米ドル(8億5000万ユーロ)を節約したと語っています。

IoT Now: AIとデジタルツインによってサポートされ、現在使用されている自律システムはどの業界と地域で使用されていますか?

ビルルー: デジタルツインはすべての業界でますます一般的になり、世界中で使用されています。中東の石油・ガス(O&G)パイプラインから北海の風力タービンまで、複数のセクターにまたがって実施されています。 GE Digitalは、現在120万のデジタルツインを運用しています。当初、GE Digitalはエネルギーおよび航空セクターで最も強い牽引力を示しましたが、今日では、製造業だけでなく、FMCG(日用消費財)や自動車への関心も高まっています。

今日のデジタルツインは、主に、大量のデータを生成し、産業用インターネットまたは産業用モノのインターネット(IIoT)に接続されている産業用資産に使用されています。これは、会社のクリティカルパス上にある資産に特に当てはまります。機器のダウンタイムは莫大な利益の損失を生み出すため、資産の動作を予測するためにデータからの価値を活用することが適切です。

たとえば、このテクノロジーは、航空機エンジンやIoT対応の産業用ロボットなど、複雑でデータ集約型の物理資産の仮想レプリカを作成するために、エンジニアリングや製造でますます採用されています。このようなインテリジェントシステムは、自動車、重工業、エネルギーおよび発電、航空などで特に普及しています。

ただし、デジタルツインはインテリジェントなシステムですが、必ずしも完全に自律的であるとは限らないことを理解することが重要です。 AIベースのアプリケーションとデジタルツインは、特にマシンの仮想レプリカを使用して物理資産の新機能や変更をテストするシナリオでは、依然として多くの人間の介入を必要とします。業界では、人間(インテリジェンス)ではなくAIが必ずしも効率的であるとは限りません。しかし、AIの分析と推奨によって強化された人間のスキルは、より生産的です。

IoT Now: 今後5年間でAIが最も成長すると予想される業界はどれですか?

BR: 産業用インターネットは、AIとデジタル技術の幅広い採用を可能にすることで、産業企業の生産性とイノベーションの前例のない向上を促進します。私たち自身の見積も​​りによると、インダストリアルインターネットは2020年までに2250億ドル(1920億5000万ユーロ)の市場になる可能性があります。 3616.7億)2030年までに英国のGDPに。

これは、組織にとって、社会にとって、そして経済にとって大きなチャンスです。セクター別の成長という点では、私たちの経験から、産業用インターネットは製造業だけでなく、航空および運輸業界にも大きな影響を与えていることがわかります。

自動車とFMCGは、IIoTテクノロジーを採用する次の大きな産業です。大手エネルギー企業はすでに採用を開始しており、その分野の他の企業にプルスルーを生み出しています。航空、O&G、ヘルスケアでも同じことが言えます。

IoT Now: GEのPredixプラットフォームのUSPとは何ですか?なぜユーザーはそれを選ぶのでしょうか?

BR: プラットフォームはそのアプリと同じくらい良いだけです。 Predixを利用した業界向けの「キラーアプリ」は、APM(資産パフォーマンス管理)とFSM(フィールドサービス管理)です。これらは、ほとんど箱から出してすぐに顧客が生産性を劇的に向上させ、価値を生み出すまでの時間を短縮するのに役立ちます。これは、購入を決定する際に不可欠です。

長期的には、お客様はPredixのオープンアーキテクチャに惹かれます。これにより、当社のソリューションを既存のソフトウェアインフラストラクチャに統合でき、テクノロジーを世界中の資産や工場に比較的簡単に拡張できます。

Predixは、インダストリアルインターネット専用に構築された世界初で唯一のプラットフォームであり、マシン、データ、および人々を接続して、将来のデジタルインダストリアル企業に電力を供給します。これは、エッジからクラウドへの完全な接続と、産業用ソフトウェアスタックのすべてのレベルでのコンピューティング機能を提供する唯一のソフトウェアプラットフォームです。

そのため、このテクノロジーの主な差別化要因の1つは、データの計算能力です。 Predixは、ビッグデータの最も意味のある統計分析、データマイニング、および取得プロセスを管理および実装して、組織が重要な洞察と傾向を特定するのに役立ちます。つまり、組織はクラウドの大規模なコンピューティング能力を活用して、膨大な数のアルゴリズムを同時に実行し、「エッジ」で直接、つまり資産のある場所で超高速のリアルタイム分析を実行できます。この組み合わせは、特に産業環境で非常に強力です。

さらに、Predixを使用すると、組織はパートナーや開発者の大規模なエコシステムを利用できるため、より迅速かつ大規模なイノベーションを実現できます。現在、Predixプラットフォームは100を超える産業用アプリケーションで構成されており、このテクノロジーを使用しているパートナーは1,100を超え、開発者は38,000を超えています。全体として、120万のデジタルツインと31万の運用資産がPredixに接続されています。

IoT Now: 工場、発電所、航空機向けのAIベースのアプリケーションの範囲について説明してください。

BR: 機械学習アルゴリズムは、Predixを利用した製品を通じて構築されています。業界向けの最初の「キラーアプリ」は、Predix Asset Performance Management(APM)です。 APMソリューションは、世界中の何十万もの産業資産を監視するのに役立ちます。このテクノロジーにより、お客様はマシンがいつ故障するかを予測し、資産のメンテナンスを改善することができます。

私たちが焦点を当てている2番目の分野は、フィールドサービス管理です。当社のフィールドサービス管理ソリューション(Predix ServiceMax)は、組織が最も効率的な方法でフィールドサービス技術者を割り当て、派遣し、装備して、作業効率を改善し、運用結果を最適化するのに役立ちます。

また、GE Brilliant Manufacturingもあります。これは、工場や工場全体の効率、品質、運用管理を改善するのに役立つAIを活用したソフトウェアソリューションのスイートを提供します。

そして最後に、お客様がAIを通じて資産を最大限に活用できるように設計された専門的なサービスを提供しています。たとえば、パリにはヨーロッパの鋳造チームがあり、産業資産をリモートで監視するエンジニアとデータサイエンティストの専任チームが含まれています。

彼らは、デジタルツインやその他のデジタルアプリからのAIベースのデータ洞察を使用して、お客様が潜在的な問題を特定し、主要なビジネス上の課題を解決するのを支援します。私たちのデジタルファウンドリーは、デザイン思考、データサイエンス、開発者の専門家のサポートを受けて、このプロセスのどこにいても、デジタル化の過程で産業企業を支援します…

IoT Now: 英国とヨーロッパの新しい戦略的パートナーは誰ですか?彼らはエコシステムに何を追加しますか?

BR: 英国とヨーロッパには多くの戦略的パートナーがおり、パートナーシップのエコシステムを拡大し続けて、この地域のさらなる革新と成長を推進しています。

主なパートナーには、キャップジェミニが含まれます。 、 Novotek 、英国と北ヨーロッパの主要なチャネルパートナーであり、 Vodafone ヘルスケアプロジェクトにPredixを使用している人。 Irlynx とも連携しています –インテリジェント照明プロジェクトでVodafoneと協力している、Foundryアクセラレーションプログラムの卒業生の新興企業の1つ。

また、 Manufacturing Technology Center(MTC)とも提携しています。 アクティブなPredixアカウントとテクニカルサポートでMTCをサポートする。 MTC開発者は、サンラモンのGE Digital Foundryに移動して共同プログラムに参加し、エンジニアと協力してPredixアプリを迅速に追跡し、開発者のPredixでの作業能力を高めます。当社のプラットフォームは、デモンストレーター、バーチャルファクトリー、およびファクトリーインボックスオファリング内のデジタルツインのデータサービスのユーザーインターフェイスおよびプラットフォームとしても使用されます。

Bill Ruhは、編集部長のJeremyCowanと独占的に話していました。 IoT Now、IoT Global Network、IoT NowTransportの


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