10年以上の間、メーカーは収益を改善するために自動化されたソリューションに目を向けてきました。自動化とマシンビジョンは現在拡張されており、AIに取って代わられています。これが2020年のAIベースの目視検査の価値です。 AIベースの目視検査の価値 AIに取って代わられることは、目視検査に関しては特に当てはまります。 AIベースの目視検査技術の使用は、製造業の業務を改善する能力を変革しています。 AIベースの視覚検査は、コンピュータービジョンとディープラーニングというAIの2つの主な強みに依存しています。すべてのAIシステムは、その環境を認識し（コンピュータービジョン）、それらの認識に基づ

ロボットと自律性の未来について考えることはエキサイティングです。自動運転車、消灯工場、都市の空中移動、ロボット外科医は世界中どこでも利用できます。ビルディングブロックが倉庫、小売店、農場、そして道路上で一緒になっているのを見てきました。今こそ、人間に取って代わるのではなく、人間のためのロボットを作る時です。 まだ h 長い道のりを歩んでください。どうして？物理的な世界で完全に自律的に動作することを目的としたロボットを構築するのは難しいからです。 人間は、目標を達成するために動的な状況に適応するのが非常に得意です。ロボットおよび自律システムは、非常に正確で応答性の高い多変量操作で非常に強

プロジェクトマネージャーの仕事は、建設プロジェクトであろうとソフトウェア開発プロジェクトであろうと、それ自体が課題です。プロジェクトを狂わせる恐れのある障害がしばしばあります。リソースの管理から予算の順守の確保、タイムラインの維持まで、プロジェクトマネージャーがプロジェクトを正常に完了するために必要なことはたくさんあります。プロジェクト管理を確実に成功させるための効果的なヒントは次のとおりです。 全体像とは別に、要点を理解し、効果的に計画し、すべての段階でプロジェクトのパフォーマンスを評価する必要があります。プロジェクト管理ソフトウェアソリューションを採用することは素晴らしいアイ

リモートで作業する企業や組織の増加に伴い、リモート採用が大幅に増加しています。当然のことながら、これにより組織構造と採用チームと採用マネージャー間のコミュニケーション手段に変化が生じました。 HRの専門家と採用担当者は、チーム間の情報フローの効率を維持しながら、リモート採用に適応しようとしています。このようなシナリオでは、適切なツールセットを選択し、リモート採用に役立つベストプラクティスに従うことが不可欠です。 そうしないと、自分の側からの適応性がまったくないために、最高の才能を失うリスクがあります。 2020年に使用する適切なHRツールのセットを選択するにはどうすればよいですか？

IIot、または産業用モノのインターネットという用語は、モノのインターネットの産業用アプリケーションを指すために使用されます。工場の機械から車内のエンジンまで、あらゆる分野でこのテクノロジーを使用することについて話し合っています。これらはすべて、ワイヤレステクノロジーを備えた高度なセンサーで満たされています。これらはデータを収集および共有できるため、さまざまな業界でデジタルインテリジェンスを幅広く使用できます。産業用IoTについて知っておくべきことはこれだけです。 産業用IoTのユースケース プロセスの自動化 産業用モノのインターネットの最良の使用例の1つは、多くの産業にわたる自

近年の製造業のトレンドは、インダストリー4.0ほど話題になり、有望なものはほとんどありません。このデータ主導の産業革命は、工場をより安全で効率的な場所にすることを約束しますが、今日のテクノロジーはそれを完全に理解することはできません。現在接続されている工場は著しく改善されていますが、製造業ではインダストリー4.0を完全に体験するために、より優れたセルラー接続が必要です。 世界には500億を超えるIoTデバイスがあり、今日の接続はまもなく不十分になります。メーカーはすでに多くのIoTテクノロジーを施設に統合できますが、最近の接続ではより大規模なネットワークをサポートしていない可能性があります。

米国のパンデミック、政治、社会的争いに影を落としているのは、大規模な住宅不足です。住宅需要は供給を推定250万ユニット上回っています。これは主に、建築基準法の制限と材料費の高騰によるものです。 近年、低借入コストに支えられて新築住宅建設が増加しているものの、住宅危機は続いています。政策立案者が問題の解決に苦労しているため、建設会社は創造性を発揮しています。規模の効率を達成するために、革新的なニューヨークの新興企業を含む多くの企業がモジュール化を進めています。 モジュラーホームとは何ですか？ モジュラー住宅を従来の住宅と一線を画すのは、その製造方法です。完全に敷地内に建てられた家とは異なり、

バーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR）テクノロジーにより、個人はコンピューターで生成されたグラフィックスや情報オーバーレイを自分の部屋に追加できます。ユーザーは完全にデジタル化されたインタラクティブな環境に身を置くこともできます。 以前は、テクノロジーは学術および研究での使用に限定されていました。最近では、消費者向けテクノロジーがビデオゲームや仮想チャットプラットフォームなどのアプリケーションで使用されています。 VR / AR業界の大規模な成長と、急速に下落するハードウェアの価格により、テクノロジーははるかに利用しやすくなっています。現在、テクノロジーのビジネスでの使用ははるかに

製造における手動操作は、多くの場合、コストの増加と成長の低下につながります。メーカーは、運用の最適化、コスト削減、生産品質の向上、需要予測という4つの重要な課題を解決する必要があります。 1つまたは2つのプロセスのデジタル化はある程度しか機能せず、完全なデジタルソリューションのみが役に立ちます。特に、需要予測などの重要な課題には、運用データ分析に基づく堅牢な予測システムが必要であり、このメーカーがなければ、将来の計画を立てることはできません。 製造業における予測分析–それが重要である理由とその仕組み では、これらの課題に対処するための最善の方法は何でしょうか？ この課題を克服するための

事業部門全体でのデジタル化の重要性について長引く疑問があった場合、パンデミックはそれらを平手打ちし、沈黙させました。ウイルスはまた、人々の通常の生活を混乱させました。それは私たちの食事、買い物、輸送、コミュニケーションの方法を劇的に変えました。パンデミックにより消費者のニーズと好みが進化し続ける中、ブランドは顧客の期待に焦点を合わせる必要があります。結局のところ、彼らは彼らが将来繁栄するのを助けるものです。 パンデミックにより、よりデジタル化されたビジネスが推進されました。 いいえ、デジタルトランスフォーメーションは新しい概念ではありません。パンデミックが発生する前はすでに存在していました

従来、メーカーは資産を追跡するために、SCADAまたはEAMアプリケーション、RFID /バーコードまたはGPSソリューションなどのテクノロジーソリューションを使用していました。これらはテクノロジーソリューションですが、個別に機能し、さまざまな利害関係者によって制御されます。 すべてのメーカーはIoT資産管理に注意を払う必要があります さまざまな利害関係者がさまざまな目的で収集した技術データを使用して、正確でスマートな意思決定を行うための資産の集中データリポジトリを用意することは、製造部門の責任者にとって依然として数百万ドルの問題です。 古い学校のプロトコル内で操作する場合、多くのハード

人工知能と機械学習は、ほぼすべての業界で道を開いています。その次のターゲットはハイテク産業です。工学および機械の世界における人工知能の出現は、多くの疑問を提起しました。ハイテク産業における人工知能の範囲は何ですか？ AIに投資するのは良い考えですか？ AIはエンジニアに取って代わりますか？人工知能がすべてのハイテク分野を追い抜くのは簡単ですか？ 人工知能が急速に発展していることは間違いありません。用途が広く、多くの業界で目覚ましい変化を遂げています。 Google、Amazon、Facebookのアルゴリズムの例が目の前にあります。しかし、AIの現在の開発により、AIはハイテク機械およびエン

ブロックチェーンは、ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨ネットワークの背後にあるデジタル記録管理テクノロジーです。これは、金融サービスや、ヘルスケア、自動車、政府、保険、小売および消費財、製造、サプライチェーンなどのその他の産業分野の潜在的なゲームチェンジャーになっています。そして今日は、サプライチェーンにおけるブロックチェーンテクノロジーの適用について見ていきます。 サプライチェーンにブロックチェーンを導入することで、製品のトレーサビリティと配信、パートナー間の調整、および財政援助へのアクセスをよりコスト効率が高く、迅速に行うことができます。この概念をよりよく理解するには、ブロックチェ

今日のIoTシステムは、大量のデータを選別して、エンタープライズリソースプランニングや製造実行などのプロセスに関する洞察をもたらしています。 しかし、モノのインターネット（IoT）データを取得して、エンタープライズリソースプランニング（ERP）および製造実行システム（MES）と統合することは別の話です。 ERPおよびMESシステムは、元々、それぞれ独自のデータリポジトリを備えた自己完結型のモノリシックエンティティとして設計されました。センサー、カメラ、その他のIoTデバイスから継続的にデータを収集するようには設計されていません。これは、さまざまなエンタープライズ環境で頭を悩ませてきた問題で

2021年8月、Forescout ResearchLabsとJFrogSecurityResearchが特定組織がINFRA：HALTと名付けたNicheStack TCP / IPスタックに影響を与える14の脆弱性。 TCP / IPスタックにより、ベンダーは、IT、オペレーショナルテクノロジー（OT）、産業用モノのインターネット（IoT）デバイスなど、IP接続システムの基本的なネットワーク通信を実装できます。 実際、NicheStackは、製造工場、水処理、発電など、いくつかの重要なインフラストラクチャセクターで一般的に使用されている無数のOTデバイスに存在します。 新しい脆弱性に

産業用IoTとスマートファクトリーの出現により、運用データを斬新な方法で解き放つための次世代分析システムに新しい要件が課せられました。スマート産業分析は比較的最近のユースケースですが、活動は熱くなり始めています。課題は、単にコンテンツを運用ログに保存するだけでなく、複数の産業用IoTタッチポイントから抽出されたデータから意味のあるトレンドを見つけることです。 モノのインターネット（IoT）センサーによって生成されたスマートファクトリは、他の企業データポイントと相関させる必要があり、意味の検索は、一瞬ではなく、日常のワークフローの通常の部分になる必要があります。 IoTデータを通常のプロセス

フィナンシャルエクスプレスによると、インドに本社を置く製造コングロマリットのタタは、産業用モノのインターネット（IIoT）市場での足場を拡大しようとしています。 ビジネス新聞は、Tata CommunicationsのIoT（ビジネスユニット）の責任者であるAlokBardiyaからのコメントを引用しました。 このニュースは、パンデミックの過程で大きな混乱に見舞われた東アジアの製造会社から足場を固めるために、タタが半導体製造に参入する準備をしていることを示しています。 しかし、スタンフォード大学のAIインデックスレポートによると、インドはソフトウェアエンジニアリングの世界的大国であり、米

IoTデバイスがますます小型化するというデモンストレーションで、ネバダを拠点とするベンダーは、表面積がわずか0.9平方インチの可燃性ガスセンサーを発表しました。 NevadaNanoのMPSMiniは、国内のガス漏れやその他の可燃性ガスの事故、および一酸化炭素やラドンなどの有毒物質を対象としたガス監視センサーの生産者から関心を集めていると言われています。 このセンサーは、IoT対応の分散型ガス検知システムと組み合わせて、可燃性ガス、冷媒漏れ、メタン漏れ、室内空気質を検出するように設計されています。 MPS Miniは、温度、圧力、湿度センサーと、水素、オクタン、プロパンなどの19種類のガ

産業用IoTテクノロジーを採用する組織の成熟度は急上昇していますCOVID-19の登場以来、英国を拠点とする通信衛星オペレーターのインマルサットによる新しい調査によると。 「COVID-19の時代の産業用IoT」は、農業、電力会社、鉱業、石油とガス、輸送とロジスティクスなどの業界からの450人の世界的な回答者を調査しました。 回答者の約77％が、組織が少なくとも1つのIoTプロジェクトを完了まで展開し、別の41％が2020年第2四半期以降の12か月で成果を上げたと述べています。 回答者の23％はまだIoTプロジェクトを完全に展開していましたが、全員がコネクテッドテクノロジーを試しているか

IoTツールセットの決定 企業は、ターンキーテクノロジーを購入し、それらをカスタマイズすることでIoTを実装しています。しかし、運用、収益の増加、コスト削減を最適化できる企業固有のユースケース向けに、独自のモノのインターネット（IoT）アプリケーションの開発を模索している企業も増えています。 これにより、IoTソフトウェア開発ツールを探している組織があります。 企業には、オープンソースIoT開発を選択する理由がいくつかあります。ベンダーにとらわれず、世界中のコミュニティによってサポートされており、通常は無料です。しかし、特に企業がこれらのベンダー環境で大量のIoTを使用している場合は、