産業用IoTとAI：設備・ビル・車両で巨大な価値を解き放つ

企業は工場、キャンパス、車両フリートに数十億のセンサーを搭載し、産業用モノのインターネット（IIoT）として知られる巨大で相互接続されたエコシステムを構築しています。IBM Watson IoTは、そのデータを行動可能なインサイトに変えることを支援します。

2017年のIBM Institute of Business Value（IBV）研究「インテリジェント・コネクションズ」によると、調査対象の産業企業の60%がIoTを運用モデルに積極的に統合しており、主に効率向上を目的としています。しかし、IIoTデータの80%が非構造化のままであり、組織は意味の抽出に苦心しています。AIがこれらのインサイトを解き放つ鍵であり、人とシステムがより賢く働くことを可能にします。

同じIBV研究では、最高レベルのIoT導入企業（先見的戦略を採用する企業）の3分の2が、IoTの潜在能力を最大限に引き出すにはAIが不可欠だと同意しています。

IBMはクライアントと、産業用設備、ビル・施設、車両という3つのコアアセットカテゴリーで提携し、IIoT、高度分析、AIを組み合わせます。目標は明確です：運用コスト削減、稼働率向上、製品納期短縮、新たな収益源の発掘。

産業用設備

今日の製造業は、労働力流出、スキルギャップ、原材料費高騰、頻繁な設備ダウンタイムといった生産性課題に直面しています。IoTとAIを融合することで、エネルギー浪費から設備故障までの損失を特定・予測し、一貫した製品品質を確保できます。

IBMのMaximoエンタープライズアセット管理には、生産最適化、生産品質インサイト、設備メンテナンスアシスタントが含まれます。これらのツールは予知保全、視覚・音響検査、処方的修理推奨を提供し、スループットと品質を最大化します。

ビル・施設

メンテナンスとエネルギー費用は、ビルの総所有コストの約70%を占めます。IIoTとAIにより、不動産管理者はスペース、エネルギー、トラフィック、アセット使用パターンを分析し、無駄を削減し不動産収益を最適化する活用戦略を立案できます。

IBMのTRIRIGA施設管理ポートフォリオには、ビルディングインサイトが加わり、エクサバイト級のビルデータを解読し、エネルギー使用を可視化し、気象と過去のパフォーマンスデータを統合してより賢明な投資決定を支援します。

車両

自動車業界は、自動運転、電動パワートレイン、リアルタイムテレメトリで変革期を迎えています。現代の車両には1億行以上のコードと数千のエンジニアリング要件が含まれ、前例のない複雑さを生み出しています。

IBMのソフトウェア&システムエンジニアリングポートフォリオには、要件品質アシスタントが導入されました。これは要件品質を評価し、実用的な改善ガイダンスを提供するAI対応ソリューションで、システムエンジニアの負担を軽減します。

IBMの深い業界専門知識、AI能力、業界をリードするWatson IoTプラットフォーム（Forresterの2018年産業用IoTソフトウェアプラットフォーム評価でリーダーに選出）が、アセット集約型ビジネスのIIoT野心のスケーリングを支援します。

Watson IoTプラットフォームは多様なデータソースを安全に接続し、トレーサビリティのためにブロックチェーンを適用し、リアルタイムでAI駆動分析を提供します。この基盤を活用し、IBM Servicesは戦略、実装、セキュリティ、マネージドサービスを網羅するコネクテッドマニュファクチャリング提供を開始し、クライアントが設備、センサー、システムを統合して設備総合効率、品質、リードタイム、生産性を改善できるよう支援します。

本ブログの著者はKareem Yusuf博士、General Manager、IBM Watson IoT