企業はインテリジェントシステムの期限を設定します

インテリジェントシステムに移行するための5年間の期間は、当初の予想よりも厳しい場合があります。

企業全体のインテリジェントシステムへの移行を成功させることを求めている組織は、時を刻んでいます。彼らはそれを機能させるために今から5年の猶予があります。

5年は長い時間のように思えるかもしれませんが、成功するには、企業がいくつかの一般的なハードルをクリアする必要があります。これには、レガシーシステムの存在、データサイロ、エッジでの計算能力の欠如、機械学習とリアルタイムコラボレーションを活用する環境での多様なシステムの統合が含まれます。

これらのインテリジェントシステムは、継続的なインテリジェンスと可観測性の新しい概念など、より広範なデータ中心のイニシアチブの基礎となるインフラストラクチャを提供します。

デジタルトランスフォーメーション企業のWindRiverは、最近発行されたレポートを通じて、主要産業の企業にとっての課題と機会を強調しました。 Wind Riverは、世界中の500人を超える技術リーダーを対象にした調査で、技術リーダーの62％が、自社が「インテリジェントシステム企業になるための旅に出た」と述べていることを発見しました。

さらに、回答者の10人中8人が、5年以内に成功を証明したいと考えており、リーダーの16％が、同業他社の4倍の投資収益率を達成することを期待していると述べています。

回答者は中核産業を代表していました。回答者は、製造業、エネルギーと公益事業、航空宇宙と防衛、医療技術、自動車、電気通信でした。

インテリジェントシステムの特性

では、インテリジェントシステム企業はどのようになるでしょうか？

ウインドリバーは、企業が現在持っている可能性がある、または5年以内に利用できると期待できる13の要素を提案しました。

回答者が最も重要であると評価した特徴は、ウインドリバーが「今後3〜5年の基礎」として引用した「遠端での真の計算」によって導かれました。モノのインターネット環境を例にとってみましょう。これは、組み込みデバイスが自律的に動作し、おそらくより多くのインテリジェンスが中央システムからそれらのエッジデバイスにシフトすることを意味する可能性があります。

その他の重要な特徴には、自動学習と機械学習機能が含まれます。ほぼリアルタイムのシームレスな生態系接続。リアルタイムの共同ワークフロープラットフォーム。製品開発に影響を与えるデジタルフィードバックループ。

回答者は、後者の2つの要素は、今日、インフラストラクチャを整備する必要があると述べました。

個々の業界で必要とされる主要な要素とそれらの要素のステータスはさまざまでした。ここにいくつかの例があります。

関連項目：継続的なインテリジェンスインサイト

製造

270万台のロボットがすでに稼働しており、製造業ではさらに多くのロボットが開発されており、今日ではエッジが重要になっています。 「遠端でのコンピューティングの提供、ストレスの予測、障害の解決、クラウド内のデバイスのカスタマイズ。これらはすべて、単一のリアルタイムの共同ワークフローで提供する必要がある成功のための基本的な機能です」とレポートは述べています。 P>

それでも、調査によると、製造会社のわずか11％が「すでにインテリジェントシステムのデジタルビジネス会社と見なしている」とのことです。残りの55％は、そこにたどり着くために努力しています。

エネルギーとユーティリティ

ウインドリバーは、エネルギーの5年間のビジョンは、自動学習と機械学習に焦点を合わせていると述べました。 「製造業のリーダーは、クラウドベースのデバイスのカスタマイズ、予測システム管理、および必要なワークフロープロセスの順序付けを組み合わせて、実用的な成功への明確な道を切り開くことを目指しています」とレポートは述べています。

エネルギー部門の回答者は、「遠端での計算の基礎能力は、学習システムとして実験を実行できるよりも10倍以上重要である」と述べています。

報告書によると、エネルギーとユーティリティの回答者の41％が、インテリジェントシステムが環境資源の使用方法を慎重かつ効率的に変えることができると確信しています。

航空宇宙と防衛

この分野では、人工知能が非常に重要です。ウインドリバーは、レポートデータについてコメントしている調査会社CB Insightsを引用しました。「航空宇宙および防衛産業では、サポートソフトウェアはリスクの高いシナリオで迅速な意思決定を行う必要があります。人工知能は、企業や政府機関がロボット工学や自律システムからサイバーセキュリティや国家安全保障のための電気通信までのテクノロジーの使用を模索するにつれて、8.7兆ドルのスペースに不可欠になりつつあります。」

回答者は、航空宇宙および防衛におけるインテリジェンスの最も重要な特性として、遠端での真のコンピューティングの必要性と、リアルタイムでエミュレートおよびシミュレートする機能の必要性を強調しました。

この調査では、「関係するすべての関係者が1つのプロセスでワークフローを合成し、新製品やサービスの開発にデジタルフィードバックループなどのツールを使用する」機能の必要性も浮き彫りになりました。

医療技術

「アランチューリングの模倣ゲームのアイデアは、医療業界内のインテリジェントシステムに関する現在の考え方の前兆でした。予防保守と革新のためのインテリジェントシステムの適用は非常にエキサイティングです」とウインドリバーのレポートは述べています。そして、今日の医療技術分野は、他のどの分野よりも多くの投資を必要としていると述べました。

レポートは、5年間で「AIだけで米国の医療費を年間1,500億ドル節約できる」ことを示すアクセンチュアのデータを引用しています。

medtechの鍵には、リアルタイムの共同ワークフロープラットフォームと、フィードバックループ内のデータを製品開発に循環させ、イベントを検出して解決し、完全な自動化を実現する機能が含まれています。

報告書によると、マイナス面は次のとおりです。「医療技術企業のリーダーの78％はインテリジェントシステムの構築に向かっていますが、その3分の1は成功していません」。そのため、medtechにはまだ多くの作業と革新が必要です。

自動車

インテリジェンスシステムに関しては、自動車業界は少し先のことです。もちろん、自動車は過去数十年にわたって一連の革命を経験してきました。その傾向は続くでしょう。

レポートは、「自動車メーカーが最初の3年間に実装するインフラストラクチャの特性は、インテリジェントシステムが業界に与える影響全体の70％を占めると述べています。」

さらに、「シーケンスを正しくすることと、インテリジェントシステムの特性の適切なセットを構築することに集中することは、どちらも成功の鍵です。」

レポートでは、自動車の「ますます多様化する収益機会の世界」を引用し、短期的には大きな影響がないとしても、コラボレーションワークフロープラットフォームが必要であると述べています。

自動車セクターにおけるその「多様な世界」は、ビジネスがもはや自動車の製造だけでなく、自動車が消費者に関する貴重な情報源になり、自動車所有ビジネスモデルの進化などの発展ももたらす世界です。

レポートによると、自動車は今後3〜5年でインテリジェントシステムの3つの重要な要素を構築する必要があります。遠端で真のコンピューティングを実現する機能、ストレスと障害を予測して解決する機能、デバイスエクスペリエンスをカスタマイズする機能です。クラウドで。

主要産業の中で自動車を特別なものにしている要因の1つは、レポートで指摘されています。 「自動車業界には成功への独自の推進力があります。組織の成功のためのインテリジェントシステムの最も重要な特徴は、シミュレーションまたはエミュレーションを使用して構築、開発、および運用できることです。これにより、生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。」

電気通信

テレコム企業向けのテレビコマーシャルは5Gへの移行に焦点を当てていますが、レポートによると、このセクターの鍵は「完全なインテリジェントシステム企業」になることです。それは、「リアルタイムの共同ワークフロープロセスと、エッジ上のデバイスをカスタマイズする機能」から始まります。

調査では、米国の通信事業者のリーダーの3分の1が、組織が将来のコアとしてインテリジェントシステムのアイデアに取り組んでいると信じていると述べました。 「それでも、そのグループ内でさえ、成功の可能性はわずか54％です。アイデアにコミットすることは保証ではありません」とレポートは述べています。

調査の回答者は、3年以内に、電気通信セクターはインテリジェントシステムの未来を創造することに明確に焦点を合わせ、インテリジェントシステムの未来に貢献するコアビジネスプラクティスを導入し、インテリジェントシステム向けに組み込みの製品/サービスを完全に開発すると述べました。 「これは他のセクターと比較して積極的な短期的見解です」と報告書は述べています。

「自動車セクターだけが、現在必要とされる主要なインテリジェント特性に等しく焦点を当てています。エッジでの真のコンピューティング、ほぼリアルタイムでのシミュレーションとエミュレートの機能、データを製品やサービスに接続するデジタルフィードバックループです」とWindRiver氏は述べています。

テレコムリーダーの90％は、埋め込まれた製品とサービスの50％以上が、3年以内に遠縁のクラウドで動作する必要があると考えていると付け加えました。 63％が、自社の製品とサービスに今後3年間でAIとMLが注入されると考えています。

「5年以内に、2つの重要な特性が現実になる可能性があります。それは、完全な自動化と、感覚データとアルゴリズムに基づいて行動する能力です」とレポートは締めくくりました。