IXON Cloud：機械（PLC）データロギングとダッシュボードを数分でマスター

ITとOTの境界が曖昧になり、運用の可視化が実現 情報技術（IT）は数十年にわたり、製造企業の成功に不可欠な要素でした。これにより企業はプロセスを改善し、利用可能な最高のテクノロジーを活用した自動化を追加してきました。 しかしテクノロジーは動き続け、産業制御システムで稼働する機械・設備からのデータ拡張性、すなわち運用技術（OT）が、ITシステムに追いつきました。 インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）と組み合わせることで、産業機器上の物理デバイスのデータ収集と制御能力が、製造の概念に革命をもたらし、運用全体への深い可視化を可能にしました。 この記事では、ITとOTの概念を

組織はデータ品質を自動化してAIとMLを改善できるか？ 過去10年間で、企業は人工知能（AI）と機械学習（ML）がもたらすポテンシャルを理解し、解き放ち始めました。まだ初期段階ですが、企業はこの技術がもたらす大きなインパクトを理解し始めており、より良い、より速い、より効率的な意思決定を支援します。 もちろん、AIとMLはビジネスのイノベーション受容の特効薬ではありません。実際、これらのアルゴリズムの成功は、その基盤、具体的には質の高いデータの質しかありません。 それがなければ、企業はAIとMLを導入した目的そのものが失敗し、悪いデータの予期せぬ結果が、効率とレピュテーションの両面でビジネスに取

データサイエンティストはデータサイエンスプロジェクトの成功に不可欠だ。だが、彼らは単独ではできない。他のスキルセットと自動化ソリューションからの支援が必要だ。 データ——現代機械の歯車を潤すオイル。だが問題がある。組織はこの新たな力からビジネスインサイトを得るのに苦労している。 慢性的な不足 市場では、多くのエンタープライズ顧客が非常に大きなデータサイエンスチームを構築しようとしている。中には、顧客入力からIoTデバイスまで——これがメインチャネルになる——データ爆発に対処するため、数百人を採用しようとするところもある。 だが容易ではない。データサイエンティストは大幅に不足している。 Gar

Rockwell Automationの物理情報AIで閉ループ制御を実現 農業エネルギー系エタノールメーカーが、乾燥機性能最適化のためRockwell Automationの物理情報AIモデルを導入。閉ループコントローラーが乾燥負荷を工場乾燥機から蒸発器へシフトし、熱損失低減にカスタマイズ。結果：**スループット12%増、エネルギー効率約10%向上**を達成。 「ブラックボックス」ANNから物理情報AIへのパラダイムシフト 物理情報ニューラルネットワーク（PINN）等の物理情報AIシミュレーションが、人工ニューラルネットワーク（ANN＝ブラックボックスモデル）に取って代わりつつある。物理