機器メーカーとユーザーは、IoTとセンサーのデータを分析およびモデル化することで得られた洞察を活用して、事後対応型から事前対応型の運用に移行したいと考えています。 新しい接続オプションと組み合わせた機器メーカーによるIoTおよび組み込みスマートセンサーの急速な採用により、豊富な運用データへの容易なアクセスが提供されています。機器メーカーとユーザーは、データの分析とモデル化によって得られた洞察を活用して、リアクティブな操作からプロアクティブな操作に移行することをますます望んでいます。最近、RTInsightsは、PTCのデジタルトランスフォーメーションソリューションのAIおよび分析責任者であ

DevOpsは、より多くのアプリケーションと新機能に対する組み込みソフトウェア市場の需要を満たすための最良の方法と考えられており、すべてがより短い時間で利用可能になります。 組み込みデバイスソフトウェア開発のための完璧な嵐が吹き荒れています。組み込みデバイスは、特に5Gなどの新しい接続オプションによって革新的な接続デバイスアプリケーションが可能になり、新しい分析機能と人工知能機能を利用してその使用が拡大しているため、急増しています。同時に、進化するサイバー攻撃への対応など、デバイスのライフサイクルのニーズにより、ソフトウェアの変更を迅速に作成して展開する必要があります。 これらの条件は

NASAのような組織は、AIやAIOpsの経験を始めたばかりの組織と共有しています。 AIOpsの実装に関心のある組織には、運用およびDevOpsグループでの人工知能の使用に一歩踏み出した他の人のアドバイスから学ぶという利点があります。 アドバイスを共有するそのようなイノベーターの1つはNASAです。これは最近、特にAIOps環境で、金融や調達などの宇宙機関のビジネスアプリケーションにAIを展開するための全体的なアプローチを取ることの重要性を強調しました。 AI運用グループATARCへのプレゼンテーションで、NASAのデータサイエンスグループのリーダーは、AIOpsイニシアチブに必

AIOpsの可観測性は、ITがダウンタイムを削減し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させ、顧客を満足させるのに役立ちます。 2016年、Gartnerは頭字語AIOps（ArtificialIntelligence for IT Operations）を作成しましたが、その数年前、ITプロフェッショナルはすでに自律コンピューティングの要素について聞いて経験していました。このような自動化テクノロジーにより、メインフレームとサーバーは自動で適応性のある決定と調整を行うことができ、運用中に埋め込まれたセンサーがパフォーマンスについて通知していたことに対応できるようになりました。 AIOp

デジタルトランスフォーメーションとクラウドへの移行が1年加速した後、不正検出戦略にクラウドテクノロジーを採用しない理由はもうありません。 過去1年間に発生した無数の社会的および経済的障害により、あらゆる業界で改善の機会が生まれました。詐欺の防止とリスクの軽減を任務とする金融サービスの人々にとって、経済の衰退と不確実性の時代に増加する傾向のある詐欺に取り組むという課題に直面しなければなりませんでした。 昨年は、金融機関とそれらを詐取しようとしている悪意のある人物の両方にとって、デジタル変革と技術採用の加速も見られました。 2021年には、金融機関が安全で競争力を維持するためにテクノロジー

IoTインフラストラクチャは、エッジコンピューティング環境を構築するための1つの可能な方法です。 モノのインターネット（IoT）とエッジコンピューティングは、今日最も注目されている流行語の1つです。また、必ずしも密接に関連しているわけではありませんが、IoTとエッジコンピューティングを組み合わせることは、両方のカテゴリのテクノロジーから最大の価値を引き出すための一般的な戦略の1つです。 IoTは、何らかの方法でインターネットに接続されている非従来型のデバイスのネットワークです。この文脈での「非従来型デバイス」とは、PCやサーバーなどの従来型デバイスとは対照的に、センサー、医療機器、スマ

初期の参入者は、エッジコンピューティングのメリットを享受することに有利なスタートを切っており、すべての人にメリットをもたらすロードマップとレッスンを提供しています。 ゴールドラッシュはエッジコンピューティングを活用するために進んでいますが、特定の業界や種類の企業は、他の業界よりもやや早く結果を確認し始める可能性が高くなります。エッジ実装のリーダーは、クラウドおよびテクノロジーメーカーがサービスを提供する運輸および製造セクターの組織です。 これは、Akash BhatiaとBCG寄稿者のチームからの言葉です。今年の初めに、エッジコンピューティングが主要な業界グループ全体で企業を再構築す

可観測性戦略は、AIOpsを活用することでエンタープライズITおよびDevOpsチームに豊富なメリットを提供します なぜ可観測性をIT戦略の一部にする必要があるのですか？メリットには、従業員の生産性とビジネスの運営を維持することが含まれます。 それはすべて十分に単純に思えますが、その背後にある「方法」については、クラウドの約束が始まったばかりの10年を振り返る必要があります。インフラストラクチャをクラウドにオフロードすると、稼働時間が改善されると同時に、資本コストと運用コストが削減されます。一方、クラウドベースのアプリケーションに切り替えることで、開発費とパッチの必要性を最小限に抑えなが

デジタルツインテクノロジーの力は、ディスクリートデバイスのモデルをシステムレベルの操作ビューに組み合わせると増幅されます。 インダストリアルIoT（IIoT）の大規模な採用により、デジタルツインテクノロジーへの関心が高まっています。 IIoTは、組織がシステムとプロセスに関する貴重な新しい洞察を監視、収集、交換、分析、および提供できるように、接続されたインテリジェントデバイスと分析を統合します。これらの洞察は、よりスマートで迅速なビジネス上の意思決定を促進するのに役立ちます。 物理システムをデジタル表現と組み合わせると、得られた洞察は、スマート製造からサプライチェーンの最適化、製品やサー

DataOpsは、ヒースケア組織が最新のデータ分析手法を使用し、コストを効果的に削減して収益を増やす健全なビジネス手法を推進するのに役立ちます。 医療機関はデータ関連の問題に取り組んでいます。大量のデータを処理してリアルタイムの洞察を引き出すことができないため、データを最高レベルの効率で運用できません。データは内部システムと外部システムの両方に存在するため、データの抽出、統合、および標準化は継続的な課題です。統合を監視および管理するためのリソースが必要になるため、予算上の制約と人員配置の問題が複雑さを増します。医療機関は、このような誤って管理されたシステムの矢面に立たされています。適切な使

AIと拡張分析の進歩は、エンタープライズチームがデータをより効果的にコンテキストに組み込むことができることを意味します。 ビッグデータが流行語になる前から、ビジネスリーダーやデータ専門家をかなり苛立たせてきた課題があります。分析におけるコンテキストの欠如です。 このユースケースがおなじみのように聞こえるかどうかを確認してください。ビジネスリーダーは当初、地域の売上が落ち込んでいる理由の分析を求めていました。データアナリストは、モデルの作成、データの取得、ビジネス側のレポートの作成に2か月間懸命に取り組みました。 問題 結果が戻ってきたとき、結果は残念ながら一次元であり、その売上の減速

コネクティビティの産業革命は進行中の作業ですが、モノのインターネットテクノロジーは、あらゆる場所で進歩と変化を推進し続けています。 モノのインターネット（IoT）は、垂直市場全体でデジタル時代に重要で影響力のある変化をもたらしています。 IoTデバイスは、音楽を聴いたり、照明をつけたり、食事を作ったりするために、私たちの家のいたるところにありますが、産業環境全体に展開されているIoTデバイスの数も同時に増えています。 IoTは、効率を高め、グローバルな生活を向上させるために不可欠になっているように見えます。これに伴い、組織は、関連性、競争力、効果を維持するために、技術の進歩にピボットして適

知識グラフの推論機能を活用して、組織は新しいデータ接続を推定し、作成した新しい接続を説明できます。 デジタルトランスフォーメーションは大流行しており、ほとんどの場合、デジタルトランスフォーメーションの目標はデータを資産のように扱うことです。場合によっては、それはデータの収益化を意味し、他の場合には、目標はデータをより効率的に活用して、より良い意思決定を行うための洞察を引き出すことです。ただし、実際には、両方を達成するのは困難です。デジタルトランスフォーメーションでは、ますますハイブリッド化、多様化、変化するデータからの迅速な洞察が求められますが、従来のデータ統合プラットフォームは、今日の

将来を見据えたインテリジェントな工場組織は、新しいテクノロジーを採用し、労働力開発に強い関心を持っています。 インテリジェントファクトリーの約束は現実にはほど遠いです。 「70％以上の企業が依然としてパイロット煉獄で立ち往生していますが、大手メーカーの選択されたグループのみが高度な製造を大規模に展開し、工場内またはバリューチェーン全体で新しい価値と顧客体験を生み出すことができます。」 これは、デジタルトランスフォーメーションや人工知能などのイニシアチブを通じてインダストリー4.0の促進を目指す、最近立ち上げられた「グローバル灯台ネットワーク」に関連して発行された世界経済フォーラムのレポ

エンタープライズITシステムの可観測性は、デジタルトランスフォーメーションの時代において重要です。 組織がデジタルトランスフォーメーションを採用するにつれて、関連するビジネスプロセスの自動化により、ITチームはより積極的かつ柔軟になるよう圧力が高まっています。 DevOpsの実践者とサイト信頼性エンジニア（SRE）には珍しい焦点があります。これらは、重要なアプリを作成して実行し続ける専門家だからです。デジタル化されたビジネスは、運用システムのパフォーマンスによって存続または消滅するため、情報に基づいた迅速な対応が不可欠です。 最新のシステムに組み込まれている複雑さと膨大な運用データ量によ

人々中心のインターネットは、計り知れない革新と社会の変化を生み出しました。インターネットの次の機械中心の章に何も期待しないでください。 今日のインターネットは人間のために構築されました–明日は機械のために作られます。エンドユーザーのこの変化は、ネットワークの構築方法に関するすべてを変更し、投資とイノベーションの「エッジ」、つまりエッジコンピューティングへの大規模なシフトに拍車をかけます。 モビリティのブームの激化に後押しされて、エッジコンピューティングは、より速く、より機敏で、明らかにより分散化されたデータ処理およびコンピューティングパラダイムに対する高まるニーズを満たしています。そして

製造プロセスにデジタル戦略を採用することで、中小規模の製造業者は競争力を維持できます。 エンタープライズインダストリアルマニュファクチャリングがデジタルトランスフォーメーションの先駆者となる可能性がありますが、中小規模の製造業者は、新しいテクノロジーを活用して、持続可能で成功するオペレーションを構築できます。ユビキタスIoTとローコード開発手法は、あらゆる規模のメーカーが近代化と変革のメリットを享受するのに役立ちます。 ただし、製造業のデジタル化は、テクノロジー自体とは関係のないいくつかの基本的な課題を提示する可能性があります。米国国立標準技術研究所（NIST）やその他の機関は、いくつ

NISTは、相互運用性とセキュリティ標準に焦点を当てたスマートグリッドフレームワークの更新バージョンをリリースしました。 完璧なタイミングの場合について話します。先週、寒波がテキサスの電力網を不自由にしたように、米国国立標準技術研究所（NIST）はスマートグリッドフレームワークの更新バージョンをリリースしました。 具体的には、新しいリリースは、スマートグリッドの相互運用性標準のフレームワークとロードマップです。このリリースに関するNISTのレポートでは、「近年、グリッドの大幅な近代化が行われていますが、テクノロジーと関連する標準の普及により、相互運用性はわずかに改善されています。

産業用IoTの成功を達成するには、企業が現代の産業用アプリケーションで通常使用される多くのテクノロジーを統合するのに役立つアプローチが必要です。 インダストリアルIoT、より広義にはインダストリー4.0の約束は、「スマートファクトリー」を作成することでした。これは、機械やハードウェアのセンサーを活用して、工場や倉庫に遍在する認識を生み出すものです。希望と信念は、この計装技術が、AIがプラントの超最適化を推進するために活用できる膨大なデータセットを作成できるようになることです。 涼しい。いいね。サインアップしてください。それが欲しいです。私たちは皆そうします。 IoTは、Waze、Ye

今後、インテリジェントエッジのレイテンシーのないパワーは、企業がデジタルトランスフォーメーションなどの可能性を実現するのに役立ちます。 私がこれまでに行った最初の計算は、Sinclairコンピューターで行われました。大学卒業後の最初の仕事は、DECPDPIIでした。それは私を老化させます。私が最初にPDPIIを体験してから9か月後、DECはDEC Rainbowデスクトップを発表しました。それから、EDIが世界中でお金を動かす方法をどのように変えたかを見ました。 PayPalが今や携帯電話からほぼ瞬時に行うこと。それは1980年代でした。変化、計算方法の急速な進化は、私たちの世界の一般的