Kai Hackbarth Kai Hackbarthは、Bosch.IOのビジネスオーナーである産業用IoTです。彼は、さまざまなIoTドメインでのIoTミドルウェアとデバイス管理に焦点を当てたエバンジェリストおよびプロダクトマネージャーとして20年以上の経験があります。 Onalyticaが最近発表したレポートによると、Kaiは「IIoTインフルエンサートップ100」の1つです。 LinkedInで彼を見つけてください ソフトウェアの更新は、私たちのつながりのある日常生活の重要な要素になっています。通常、スマートフォンのアプリやコンピューターのソフトウェアを最新の状態に保つには、ボタ

ボッシュは、2020年半ばから、GENIVI / W3C Common Vehicle Interface Initiative（CVII）の共同の一環として、Vehicle Signal Specification（VSS）にソフトウェアを積極的に提供してきました。 VSSは、車両信号を記述するための一般的な語彙であり、標準データポイントの名前とセマンティクスがソフトウェアスタック全体で同じであることを保証します。私たちは、車両のデータと機能のための業界全体の共通インターフェースを確立するというCVIIの目的をサポートするために参加しました。 次世代の自動車における自動車産業の変革とソフト

Digital Twinsという言葉を聞くと、多くの人がそれを資産や機械のシミュレーションと関連付けます。ただし、これは1つのアプローチにすぎません。ボッシュでは、デジタルツインに関する全体的な見方を共有しています。デジタルツインは、資産がそのライフサイクル全体にわたって生成するすべてのデータを蓄積します。製造ドメインからの異種データをまとめて、このデータを一般的に理解できる情報に処理することがすべてです。そのために、コンテキストに結合され、セマンティックモデルが提供されます。 これはまさに、2020年9月からセマンティックデータ構造化ワーキンググループが取り組んでいることです。これは、製造

Eclipse Honoは、多数の異種デバイスを（クラウド）バックエンドに接続するためのオープンソースプロジェクトです。 Honoは、ビジネスアプリケーションだけでなく、大きく異なるプロトコルを使用する可能性のあるデバイス間の均一な通信を可能にするサービスインターフェイスを定義しています。このプロジェクトはしばらく前から存在しており、BoschIoTデバイス管理で数年間使用されています。新しいのは、メッセージング用にApacheKafkaをサポートするようになったことです。この記事では、Honoの使用によるメリットと変更点を紹介します。 デバイスからのデータは、プロトコルアダプタによ

車両ソフトウェアの複雑さは継続的に高まっています。 2010年にコンパクトカーを開発するには10,000行のコードで十分でしたが、今日ではこの数は1億に達します。さらに、現在のパラダイムは、孤立したハードウェアアイランドとしての車両から、エコシステム内のアクティブなソフトウェアベースのプレーヤーへと移行しているため、開発と保守のプロセスを再考する必要があります。一言で言えば、自動車業界とIT業界がオープンになり、コラボレーションする時が来ました。 どこに向かっているの？ソフトウェア定義の車両は、最新のE / Eアーキテクチャとクラウドベースのサービスを備えており、データの送信者と受信者の両方

インダストリー4.0は、製造業への抜本的な変更を先導し、それを実現しています。未来の工場は自律的に運営されています。人間の介入を必要とせずに、工場自体とそのプロセスを整理し、誤動作や問題を解決することができます。 スマートファクトリーの基盤は、関係するすべてのエンティティ（マシン、製品など）のインテリジェンスにあり、この基盤はソフトウェアによって実現されます。マシンのコンテキスト（つまり、マシンの動作に影響を与える可能性のあるすべての情報）を継続的に評価することにより、ソフトウェアは、特定の状況ごとにマシンが実行または開始するアクションを決定できます。このコンテキスト評価は、豊富な生産データ

ボッシュの工場での生産プロセスを改善するために、分析を長年使用してきました。では、製造業における分析の新機能と次のステップは何ですか？ 要件分析の方法論がすべての違いを生む データ分析プロジェクトを立ち上げて実行するには、さまざまな方法があります。出発点は通常、お客様の生産施設でのキックオフワークショップです。そこでは、お客様のチームと会い、製品と製造プロセスの視覚的な印象に基づいて、プロジェクトの目的と根本的な問題について話し合い、理解します。 生産エンジニアは、問題を引き起こしていると思われる特定のプロセスステップに焦点を当てて深く掘り下げ、一般的な問題解決アプローチを適用する傾向が

インダストリー4.0とIoTアナリストのArnoldVogtが、キラーアプリから、標準化されたIoTソリューション、IoTエコシステムの役割まで、8つのトレンドトピックについて説明しています。 今後数年間で最もトレンドとなるトピックは何ですか？これは、コンサルタントやアナリストによく寄せられる質問です。彼らは通常、高度な技術中心の観点から対応し、どの新技術が期待できるか、そしてそれらが何をするかを具体的に引用します。それでも、これらの新しいテクノロジーによって動き始めている市場の変化のダイナミクスは、それほど興味深いものではありません。市場に定着する新しいテクノロジーはそれぞれ、その適応性の

インダストリー4.0ソリューションは、製造における予防保守の概念に最適なサポートを提供できます。メンテナンスの専門家は新しいテクノロジーの恩恵を受けます。彼らの作業スケジュールが的を絞ってより効果的になり、機械のダウンタイムと修理時間が短縮され、生産フローを継続的に改善できます。 従来の予防保守 予防保守とは、特定の損傷に関連する機械の状態または制御されていない機械の故障が発生する前に、保守対策を計画および実行することです。 予期しないマシン障害を修正するために必要な修正メンテナンスは、時間厳守の予防メンテナンスよりも必然的に時間がかかります。これを防ぐために、 2種類の予防保守を利用

世界中で、すべての食品の3分の1は、消費者に届く前に台無しにされています。国連食糧農業機関によると、これは13億メートルトンに相当します。これのかなりの割合は、輸送中の商品の品質の低下によるものです。発展途上国では、食品の40％が輸送中に死んでしまいます。 これには、さまざまな収穫条件、収穫から冷却までの時間、または冷蔵コンテナや車両の局所的な温度偏差など、いくつかの理由があります。これらはすべて生鮮食品の品質を損なう可能性があります。 幸いなことに、商品の品質をさらに監視することで、これらの問題を解決できるだけでなく、輸送管理と保管のまったく新しい可能性が開かれます。このようなアイデアを

外国に休暇をとるとき、私はよく現地の言葉を少し学びます。時間はなく、完全に流暢である必要もありません。しかし、いくつかの簡単なフレーズを知っておくと便利です。基本（こんにちは、お腹が空いたなど）を含むこれらのミニフレーズブックがあります。そして、時間をかけて、私は私を大いに助けてくれたコレクションを集めてきました。インダストリー4.0でも同様の状況に直面しています： 「さまざまな言語やアクセントを使用して、さまざまなマシンが世の中に出回っています。」これをツイートする 特に古いマシンは、新しいプロトコル（OPC-UAなど）を話しません。それでも、彼らの状態を監視する方法や特定の測定値を解釈す

生産の専門家が以前の投稿で初期の議論で通常提起する最初の質問をカバーした後、今回は製造環境でのデータ分析のより技術的な側面をより深く掘り下げたいと思います。

新しいベンダーベンチマークの調査フェーズは、常にエキサイティングな時期です。特に、インダストリー4.0やIoTなどの比較的若くて非常にダイナミックな市場を扱っている場合はなおさらです。この場合、驚きは例外ではなく、ルールです！新しいI4.0 / IoTベンダーベンチマークの最近完了した調査フェーズでは、期待に反する2つの大きな驚きが生まれました。 1。 IoTプラットフォームベンダーの数は予想どおりに急増していませんが、むしろ崩壊しています 以前のI4.0 / IoTベンダーベンチマークの調査フェーズは12か月以内に行われたため、劇的な変化があったとはほとんど予想できません。しかし、

最近のCapgeminiの調査によると、ヨーロッパのビッグデータイニシアチブの15％が失敗しています。あなたのプロジェクトが成功した85％に属することを確実にするために、私は注意すべき4つの主要な落とし穴を要約しました。 （このブログ投稿には最初の2つの落とし穴が含まれており、他の2つは別のブログ投稿で公開されます。 ） これらを認識し、考慮に入れると、データ分析プロジェクトが成功する可能性が大幅に高まります。心配しないでください。これらの課題や落とし穴に直面しているのはあなただけではありません。私たちの最初のデータ分析ワークショップでは、プロジェクトの最後まで、彼らに遭遇している参加者

前回のブログ投稿では、データ分析プロジェクトを成功させるための最初の重要な手順について説明しました。 まず、定義されたプロジェクトの目標を達成するには、アイデアプロバイダー（部門）とデータサイエンティストの間の緊密な協力が絶対に必要です。次に、データサイエンティストが始める前に、データの質と量を確認する必要があります。 この投稿では、いくつかの推奨事項を更新します。データ分析プロジェクトは実際にどのように機能しますか？ボッシュの予測モデルをユースケースにどのように適用できますか？ 1。データ分析プロジェクトの目標は達成されましたか？ 出典：Bosch.IO プロジェク

今年の私の最もエキサイティングなプロジェクトの1つは、製造会社（ドイツ、オーストリア、スイス）の生産マネージャーの調査でした。さまざまな点でエキサイティングでしたが、何よりも、顧客、ユーザー、およびインダストリー4.0とソフトウェアソリューションについて話し合うときに本当に必要な知識に非常に近いためです。これは私たち全員がよく耳にすることですが、Bosch.IOは専門家から学び、ストーリーに適切な構造を与えたいと考えていました。 この目的のために、私たちは過去数か月間、市場調査機関と協力して製造会社の190人のユーザーを調査し、どのソフトウェアソリューションが意味のあるインダストリー4.0プ

市場調査の結果について話し合っている間 製造の専門家から、非常に良い質問がありました： 「組織に関して、プロセスの再設計に関する研究はありますか？ほとんどの組織は垂直に構造化されていますが、インダストリー4.0プロセスには水平構造とプロセス指向の組織が必要です。企業はこれを知っていますか？」 ローカル最適化はすでに有益であることが証明されています インダストリー4.0ソリューションを実装するためにお客様と協力し始めるとき、私たちは主に「ポイント情報」と呼ばれるものを考慮します。私たちの目的は、最初にプロセス全体の概要を提供し、次に必要な製造ステップを実行するためのより効率的な方法を見つ

「インダストリー4.0」、「インダストリアルインターネット」、「モノのインターネット」、「ビッグデータ」は、機械工学セクターのすべての見本市で目立つように使われている流行語です。 Bosch.IOはアクションに関する具体的な推奨事項を提供します 多くの企業は、インダストリアルインターネットとしても知られるインダストリー4.0の実践にまだ躊躇しており、決定的なキーテクノロジーが到着するのを待っているようです。 「インダストリー4.0：ビジョンの実践」というタイトルのホワイトペーパーで、Bosch.IOはすでに可能なことを示しています。オプションは、物理オブジェクトを仮想世界に接続するための

インダストリー4.0（I4.0）/ IoT市場は、驚異的なスピードで発展を続けています。新しい製品はキノコのように生まれており、多くの場合、共通の目標を追求しています。それは、インダストリー4.0 / IoTソリューションの高度な技術的複雑さをさらに軽減することです。この投稿では、現在の開発の概要を簡単に説明します。これらの調査結果は、2015年後半の包括的な調査フェーズに基づいており、ドイツ市場向けの最初のインダストリー4.0 / IoTベンダーベンチマークの公開に至りました。 インダストリー4.0、IoT、デジタル化：コンセンサスの検索 インダストリー4.0、IoT、デジタル化–過去数

Bosch ConnectedWorld 2016は、コネクテッドマニュファクチャリングの最新トピックやトレンドを感知するのに適した場所でした。業界の利害関係者が集まり、市場がどこに向かっているのかを話し合いました。 インダストリー4.0アプリケーションストアに向けて ボッシュは最近、IoTクラウドを立ち上げました。これにより、多くの新しいロジスティクスおよびサービスとしてのソフトウェア（SaaS）製品の基盤として、新しいインダストリー4.0マイクロサービスを提供するオプションが提供されます。新しいサービスを動的に展開するメカニズムは、IoT Platform as a Service（P