インダストリーAIoT：インダストリー4.0向けの人工知能とIoTの組み合わせ

ブロックチェーンやエッジコンピューティングなどの他の最先端テクノロジーの中でも、AIとIoTは、産業生態系を混乱させる頂点に立っています。企業や企業は現在、競争力を獲得し、効率を高めるために、これらのトレンドテクノロジーに投資しています。

これらの技術自体が産業にとって非常に有益である個人レベルでは、それらの融合は、より大きな規模でさらに大きな前例のない利点をもたらします。集合的に、これらのテクノロジーは、互いに情報を共有し、人間の介入なしに十分な情報に基づいた意思決定を行う、接続されたインテリジェントマシンの開発を可能にします。

AIは現在成長しているテクノロジーです。今年の終わりまでに、それは1,530億ドルの市場評価に達すると予想されています。その採用により、生産率を高め、人件費を30％削減することができます。

IoTもユビキタスに拡大しています。接続されたデバイスは、2025年までに800億のベンチマークを超え、約180ゼタバイトのデータを開発すると予測されています。この大量のデータを管理し、それらから有用な洞察を開発するために、近い将来、AIはアジャイルで高性能なソリューション。

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IoTのチャレンジターミネーターとしてのAI：

セキュリティの問題以外に、IoTシステムが現在直面している最大の課題は、エンドデバイスからの大量のデータの取り込みと管理です。このデータから有用な洞察を管理、分析、作成するために、人工知能の処理機能が現在調査されています。

人工知能の実装により、デバイスとマシンはさまざまなレベルでスマートかつインテリジェントになります：

1）アシストインテリジェンス：

このレベルでは、AIによりリスクを特定し、企業が故障を予測または予測できるようになります。マシンをリアルタイムで監視し、ダウンタイム状態を防ぎ、全体的な効率を高めることができます。

2）拡張インテリジェンス：

このレベルでは、AIはマシンにインテリジェンスを提供して、自己決定を行い、潜在的な誤動作やボトルネックについて人間に警告します。

3）自律インテリジェンス：

機械は自律性の力を獲得するため、このレベルの知能で必要な行動を取ることができます。彼らは物事を行うための新しい方法を学び、それゆえ会社の生産率を高めるのに効果的な役割を果たします。

業界は、マシンに組み込みたいインテリジェンスのレベルに基づいて、AIを（機械学習とともに）使用して、IoTデバイスまたは接続されたマシンから送信されたデータを処理できます。

業界におけるIoTとAIの利点：

1）完全な自律環境：

モノのインターネットにより、企業は完全なエンドツーエンドの操作とプロセスを完全に監視できます。テレマティクス機能を使用して異常を検出し、日常の手順に関する有用な洞察を得ることができます。ただし、従来の方法によるデータ処理は非常に一般的で時間がかかります。

AIはより速いペースでデータを処理し、企業がリアルタイムで必要なアクションを実行できるようにします。この迅速な対応は、企業が生産率を高めるのに役立ちます。さらに、AIは、機械とさまざまな機器が相互に作用し、人間の介入なしに必要なアクションを実行できる自律的な環境も作成します。

2）全体的な効率の向上：

データ分析とデータマイニングは、企業が有用な洞察、パターン、および傾向を開発するために探求する最も投資された分野の1つです。 IoTは、エンドデバイスからデータの継続的なフローを作成できるようにすることで、データサイエンティストやアナリストに対する企業の依存度を下げます。

人工知能は、個々のコンポーネントのパフォーマンスを評価するために使用できる高度なレベルの分析を企業に提供します。 AIベースのデータ分析は、従来のシステムよりもはるかに効果的であるため、施設の全体的な効率を高め、生産率を高めるために使用できます。

3）予知保全：

人工知能は、機械やその他の機器を十分にスマートにして、異常を検出し、望ましくない誤動作やボトルネックを引き起こす可能性のあるパラメーターを監視します。したがって、企業は、定期的または条件ベースのメンテナンスから、修理や復元を行う予防的な方法に移行できます。

予知保全は、突然の故障やダウンタイムの可能性を減らし、企業の効率をさらに向上させるのに役立ちます。デロイトの調査によると、AIとIoTは次のことができます。

•メンテナンス計画時間を20％から50％短縮します。

•機器の可用性と稼働時間を10％から20％向上させます。

•メンテナンスコストを5％から10％削減します。

4）スケーラビリティの向上：

IoTデバイスは、ハイエンドコンピューターからマイクロセンサーやチップセットまで多岐にわたります。ただし、標準のIoTシステムには、大量のデータの開発に寄与するバッテリー駆動のセンサーの使用が含まれています。人工知能は、大量のデータの流入を識別して要約し、必要な情報を精査して、他のデバイスに渡してクラウドプラットフォームに保存します。これにより、ビッグデータの洪水を便利なレベルで管理し、IoTエコシステムの規模をレベルアップできるようになります。

IoTとAIブレンドの一般的なアプリケーション：

1）ロボット：

製造業は、AIやIoTなどの典型的なテクノロジーの最大の産業採用者です。今日、ロボットは生産会社にとって重要な機器です。彼らは、材料の移動、製造、および機械加工のタスクを担当します。センサーの組み込みにより、ロボットはスマートで自立するようになりました。 AIテクノロジーに加えて、これらのロボットは、情報に基づいた意思決定を行い、共同で製造ユニットの生産を増やすことができるようになりました。

2）自動運転車：

自動運転車または半自動運転車は、IoTとAIが連携する最良の例です。それらは接続されたネットワークの一部になり、道路上のさまざまな状況に基づいて動作します。車両のAIシステムは、ドライバーの行動を予測し、歩行者を特定し、道路状況を判断し、交通渋滞を監視して車両の運転を制御できます。

3）キューの検出：

小売業者は、多くの場合、チェックアウトカウンターの長い列に対処する必要があります。 AIは、カメラやセンサーなどのさまざまなデータポイントを使用して、顧客の動きを検出し、それに応じて長いキューを管理します。 AIシステムは、動的な人員配置レベルを提案して、顧客の継続的な流れを維持し、チェックアウト時間を短縮し、レジ係の生産性を向上させることもできます。

4）スマートサーモスタット：

スマートサーモスタットは、AIおよびIoTを利用したシステムを使用するもう1つの良い例です。ユーザーはスマートフォンを使用して、個人の好みに応じて離れた場所から部屋の温度を確認および管理できます。このシステムは、周囲の状況や部屋の人数に基づいて部屋の温度を管理するためにも使用できます。

結論：

AI技術とIoT技術の融合に基づいた新製品やサービスが開発されています。ブロックチェーンやエッジコンピューティングなどの他のテクノロジーも普及しつつあり、IoTとの融合も新しいアプリケーションを提供します。スマートコントラクトソリューションは、IoTとブロックチェーンを組み合わせたそのようなアプリケーションの1つです。間もなく、これらのテクノロジーは爆発的に発展し、接続されたスマートでインテリジェントな世界の構築を促進する新しいメリットがもたらされます。