分析とAIがIoTの成長を牽引

「未来の工場には、男性と犬の2人の従業員しかいないでしょう。男性は犬に餌を与え、犬は男性を監視して機械に触れないようにします。」テクノロジーの世界の急速な発展のペースを考えると、私たちはウォーレン・ベニスのビジョンからそれほど遠くないと思います。

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モノのインターネットは、かつては製品、機械、物体の接続に関するものでしたが、現在は、接続されたデバイスによって生成されるデータから得られる価値について語っています。 IoT プラットフォームは成熟しており、企業はテクノロジー ソリューションを迅速に拡張し、テクノロジーの大規模な導入を実現しています。モノのインターネットは「モノの知能化」になりつつあり、デバイスをインテリジェントにし、接続性だけでなく IoT データを理解してビジネス価値を生み出すことにも重点を置いています。

データの真の可能性は、新しい、効率的な、顧客中心のビジネス モデルを作成することにあります。データ分析、人工知能、機械学習などの新興技術は、IoT ソリューションによって生成されたデータから有用な洞察を抽出するのに最適です。

このように、IoT はこれらのテクノロジーと共生関係にあります。 IoT は分析するデータを生成し、AI はデータの意味を理解し、これらすべてのテクノロジーを使用して新しいビジネス モデルを作成するのに役立ちます。

効果は何ですか?

分析、人工知能、機械学習は IoT の可能性を解き放ち、モノのインターネットの成長を促進します。

これらのテクノロジーに加えて、IoT の真の可能性を反映したいくつかの参考ユースケースがあります。

• 故障が発生する前に予測する予知保全
• リアルタイムの生産計画とサプライチェーンの追跡
• ワークショップの自動組立ライン

最大限に活用しましょう

IoT デバイスによって生成されたデータからビジネス価値を引き出す方法を見つけることで、ビジネス効率が大幅に向上し、あなたと顧客にとってより優れたビジネス モデルが実現します。

ユースケースから始めて、イノベーションに重点を置いた新しい考え方を提供します。

そのため、AI に関する当社の立場に関する記事では、企業が AI ソリューションを導入するための必須事項を 3 つ挙げています。

ユースケース – どのようなビジネス上の問題を解決する必要がありますか、またはどのようなビジネス成果を望んでいますか?

コンピューティング能力と分析 – IoT デバイスやその他の場所から取得したデータを確実に管理する方法。

信頼とコンプライアンス – 持続可能なビジネス モデルには、信頼できるシステムが必要です。データの価値に大きく依存し始めると、データが安全で規制されていることを確認する必要があります。

これらを用意すると、接続されたデバイスを大規模に（最大数百万台）展開し、データ分析プラットフォームも拡張できるようになります。

テクノロジーの領域を超えて、変化する環境を反映したビジネス戦略と、データの可用性とデータ品質をサポートするエンドツーエンドの IoT サービス管理フレームワークを確保してください。 (モノのインターネット ホームから) 従業員への影響と、これらの新しいソリューションに基づいて企業が従業員をどのように育成し強化する必要があるかを理解します。

私たちは AI の新しい時代を迎えていますが、企業が AI を最大限に活用するには、関係するすべての組織 (企業、従業員、顧客、パートナー) が恩恵を受けられるように適切なロードマップを策定する必要があります。