以前にAutomation Worldに掲載したように、最近では誰もが人工知能（AI）や機械学習の話題で持ちきりのようです。実際のところ、IDCはAIの支出は2017年の120億ドルから2021年までに576億ドルに増加すると予測しています。大規模な多国籍産業企業は競争力を維持するためにすでにAIを採用し始めているが、中小規模の産業企業もそろそろこのような考え方を始める時期に来ている。
の台頭により、企業は生産システムからのデータを蓄積し続けています。 IIoTデータ分析だけでは十分ではありません。データ分析だけでは十分ではなく、データを活用して業務を推進する必要があります。ここでは、AIの役割がますます大きくなります。
AIの力＆AIスペンディングの重要性
機械学習は物語の半分に過ぎない。機械学習は、膨大な量のビッグデータをふるいにかけ、パターンやビジネス上の洞察を特定するのに役立つが、本当の価値はAIの力から生まれる。これは、リソースの不足による生産ラインのスケジューリングの自動修正（可用性 ）から、サプライチェーン全体の変更を最初から最後まで管理して競合を防ぎ、中断を回避することまで、あらゆることを意味する。オンデマンド経済が台頭し、グローバル・サプライチェーンがますます複雑化する中、AIが推進するインテリジェンスによって、企業は競争の激しい市場で成功を維持できるようになるだろう。
ちょっと大げさに聞こえるかもしれませんので、噛み砕いて説明しましょう。AIには、基本的に「大きなAI」と「小さなAI」の2種類があります。Big AIは、複数のビジネスにわたる複雑な問題を大規模に解決することを目的としています。そのために、通常はクラウド上にある膨大な量のデータを使用します。一方、Little AIは、人間の介入を最小限に抑えながら、単一の生産ラインを最適化するようなミクロの問題に焦点を当てます。オンプレミスで、自動化されるオペレーションシステムの近くに、Little AIは存在するのです。基本的にLittle AIは、リアルタイムで、エッジ に基づいた分析を、可用性の高いシステム上に展開し、インテリジェントな自動化を推進するものです。
小さなAI」を今すぐ始めよう
AIの力を効果的に活用するためには、まずインフラを整備することが必要です。これは、一般に、ネットワークがアップグレードされ、情報を処理するシステムに容易に流れるようにすることです。 エッジ.次に、データを収集するためのセンサーと、データを理解するためのアナリティクスを導入します。さらに、データサイエンティストを導入して最適化を行い、AIの利点を十分に活用できるようにします。
多くの産業界の企業は、AIの海に足を踏み入れ始めたばかりです。しかし、様々な業界でデジタルトランスフォーメーションのスピードが加速している今、AIをどのようにビジネスに活用できるかを考え始める必要があります。
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