IoTと業界の出会い

IoTと業界の出会い

IoTについて聞いたことがあることは間違いありません。最近は見逃しがたいようです。現在、産業用IoTもあります。これは、より広範な産業部門への適用性を説明するために流行しています。

IoTは、これまで想像もできなかった方法で新しいデータを利用できるようにします。これにより、新しい市場に拍車がかかり、以前はほとんど重複していなかった既存の市場が接続され、意味のある結果を抽出するために利用可能なデータを理解できるアプリケーションの必要性がさらに高まります。この種の情報の発見と活用を自動化することは非常に大きなことであり、IDCは2020年までに7.1兆ドルの市場を予測しています。マッキンゼーは、2025年までにさらに「予約された」6.2兆ドルの影響を示唆しています。このような数字を見ると、かなり劇的な何かが進行中であることがわかります。

ではなぜ今なのか

手始めに、IoTの動きを可能にし、推進する多くの技術的進歩がなされてきました。それらは：

1. 少なくとも先進国では、無線通信は豊富で安価です。 5gおよび低電力無線通信規格の新しい開発により、これはさらに明確になります。何千もの無料の議事録とテキストメッセージを提供することにうんざりしている携帯電話事業者は、バランスシートを強化し、インフラストラクチャへの投資を活用するための新しいビジネスモデルを模索しています。IoTがその答えです。
2. 安価で分散型のスケーラブルな処理とは、10代の愛好家でさえ、ソーダの缶のコストよりもわずかに高いコストで、膨大な数の処理能力（多くの政府が10年前にアクセスできたはずです）を命令できることを意味します。クラウドだけでなく、実用的な処理は、フォグコンピューティングアーキテクチャとして出現しているエッジデバイスへの道を見つけています。
3. Raspberry Piなどの低コストで「十分に優れた」センサーやデバイスが市場に散らばり始めており、70年代後半から80年代前半のPC時代の思い出を再燃させる興奮した愛好家コミュニティと本格的なハイテクの両方を推進しています。ビジネス。電子機器は、インターネットに接続されたセンサーが標準でインストールされた生産ラインから外れつつあります。私たちがそれを求めるかどうかにかかわらず、物事はセンサーアップされています。また、センサーが必要な場合は、数ドル未満ですぐに利用できます。すばやく検索すると、優れたオープンソースコードの例が見つかり、統合が簡単になります。

M2MはIoTではありません

確かに、航空宇宙、鉱業、石油・ガスなど、一部のセクターはこの種の機能を何年にもわたって活用してきました。 M2M（Machine to machine）は、この初期の作業を説明するために使用されてきましたが、明確にしましょう。これはIoTではありません。この初期の作業を「IoT」として宣伝している多くの業界の支持者にもかかわらず、彼らはIoTの本当の推進力を根本的に誤解しています。テクノロジーと相互接続だけではありません。

IoTとの違いは、規模と野心にあります。 IoTは、デバイスを接続するだけでなく、単純な活動の自律性と、はるかに大きな変化をもたらす新しい方法でデータセットを開いて統合することでもあります。サイロは故障します–または、競合他社があなたをほこりの中に置き去りにするのを見てください。ビジネスモデルが変化し、ニュースモデルが出現します。可用性ベースの契約（または旅客機エンジンの場合は「時間単位の電力」）を考えてください。

スマートシティからインテリジェントな製造業まで、テクノロジーだけでなく、組織や個人の変化も重要です。それはまた、その影響が広範囲に感じられることを意味します。たとえば、スマートシティの設計者は、IoTを使用して都市データを活用し、市民により良い情報を提供し、より透明性の高いガバナンスモデルを提供したいと考えています。 「そうだね」とおっしゃっていますが、「必要のないものについてはもっと広告が出ます」とのことですが、これは日常生活を楽にするための真面目なものです。

製造業におけるIoTの可能性は明らかです。計画外のダウンタイムと事後対応型のメンテナンスは、望ましくないコスト要因です。自動車製造では、1時間のダウンタイムは200万ドルの損失に相当する可能性があることを読みました。 Fortuneは、IoTによって25％のメンテナンスの節約を実現し、計画外のダウンタイムを50％削減し、機械の寿命を数年延長できると計算しました。いいですね

90年代から00年代にかけて、工場の自動化とコンピューター化が進むにつれ、コアインフラストラクチャの多くはすでに整備されています。現在、多くの企業がこのインフラストラクチャをIoT対応に「アップグレード」しています。ThingWorxとXivelyの顧客を調べて、誰が主導権を握っているのかを確認してください。メリットは、データの分析と、より基本的には将来のマシンの劣化の予測から得られます。

資産集約型の大規模な業界には、何年にもわたって予知保全体制を実装する十分な理由があり、センサーとデータ取得テクノロジーのわずかな財産は言うまでもなく、そのタスクを満たすために複雑で特注のシステムに依存してきました。彼らは本質的に高度に技術的な組織であるため、診断システムエンジニアのチームを使用してデータを解釈することについて2度考えさえしません。しかし、これらの高い障壁は、中小企業または隣接するセクターの企業が単に締め出されていることを意味しています。さらに、このレガシーテクノロジーは、産業用IoTが製造業を席巻し、何百万もの中小企業がオンラインになるため、基本的に拡張できません。

これは、IoTの採用が非常にエキサイティングであり、ハードウェアの価格を押し下げ、データアクセスを民主化するため、障壁を下げるのに大きな役割を果たすことにもなります。したがって、問題は、予後能力が手の届く範囲にあるかどうかではなく、いつである可能性が高いです。それはデータサイエンスの分野を去ります…そして私は「21番目の ^st の最もセクシーな仕事について読むのにうんざりしています 世紀'。これらの人たちは25万ドルです。そうです、私はとても嫉妬していますが、それは重要ではありません。

この分野が（少なくとも現時点では）コアではないことには異論はありませんが、IoTが進化するにつれて、人間の分析に対するこの依存関係に基づいて、どのように需要を満たすことができるでしょうか？多くのデータサイエンスタスクを自動化する巧妙な方法を考案することは、IoT、特に予知保全を実現するために必要な予測などのデータサイエンスの重いソリューションを成功させるために、絶対に基本的であり、重要でさえあると信じています。それがなければ、いくつかの本当にクールなテクノロジーは「ビッグボーイ」だけが利用できるようになります。

Senseyeで、産業用IoTに合わせて拡張できる、よりアクセスしやすい予知保全ソリューションを作成する製品を開発していると聞いても驚くことはありません。私たちは、以前は機械の予測を手ごろな価格ではない、または実装や操作が難しすぎると考えていた組織にメリットを提供したいと考えています。

これは確かに課題であり、最先端のテクノロジーの適用だけでなく、業界が進化し、IoTを採用するにつれて克服する必要のある障壁です。セキュリティは重要なものですが、それに対処するためのテクノロジーは大部分が存在しますが、商業的および政治的な障害は残っています。それで、あなたはそれについてどうしますか？故障に対処するための対応的なアプローチに精通している保守チームが、最終的に保守スタッフ数の合理化につながる改善に抵抗するため、文化的な課題も明らかです。

ただし、私たちが綿密に追跡しているさらに3つの領域があり、私たち自身の製品を超えて、より広範囲に及ぶ結果をもたらします。まず、データ前処理タスクの一部をオフロードできるエッジ（またはシスコが好むフォグ）デバイスの必要性。特にモバイル接続に依存するリモート環境では、潜在的に大量の生データを毎秒クラウドに送信することは不可能です。特に革新的な新興企業から、この分野での活動のレベルが高まっています。

第二に、センサーとノードのコストは劇的に低下し続ける必要があります。高品質の加速度計が必要とされる産業分野では、これらは依然として数千ドル（デバイスあたり！）であり、小規模な企業だけでなく、あらゆる企業にとって大きな障壁となっています。誇大広告が私たちに信じさせたのと同じくらいIoTが普及するためには、これらは100ドルをはるかに下回る価格で提供される必要があります。

そして第3に、相互運用性の標準とプロトコルがほぼ完全に欠如しているため、独自のサイロと領地が再び作成されています。これは、IoTが崩壊することになっていることそのものです。この互換性の欠如は、通信からアプリケーションメタデータまで、テクノロジースタック全体に及びます。 Hypercatのようないくつかのイニシアチブは、潜在的に有望ですが、クリティカルマスを達成するための規模または速度でまだ採用されていません。

IoTバブルとしか言いようのないものに関わるのは確かに魅力的でダイナミックな時間です。私たち企業は、すべてが進化するにつれて、曲がったり織り込んだりする必要があることは間違いありません。

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