産業用IoTにおける機械学習の応用

産業用IoTにおける機械学習の応用

産業用 IoT (IIoT) に機械学習を適用すると、企業の予測分析機能と予測保守機能が向上し、企業の時間とコストが節約されます。

モノのインターネット (IoT) は、さまざまな有線および無線テクノロジーを通じて人々が相互に通信できる、接続されたモノの広大なネットワークです。

産業用 IoT (IIoT) とは、産業内でのみ使用されるモノのインターネットを指します。 IoT は消費者向けに使用されるのに対し、産業用 IoT は製造、サプライ チェーン、物流、農業などの業界で使用されます。ビッグデータ分析や機械学習の台頭により、さまざまな業界で多くの革新的な成果が達成されています。 IIoT は、センサーを通じてリアルタイム データを収集することを目的としています。IIoT に機械学習を適用することで、組織は製造業界に関する驚くべき洞察を得ることができます。フォーブス誌のルイス・コロンバス氏によると、IIoT は 2025 年までに製造業に 11 兆ドル以上の節約をもたらすと予想されています。これは、産業界で IIoT を使用することで得られるコスト削減のメリットを示しています。

機械学習の利点

機械学習は、組織とエンドユーザーに多くのメリットをもたらします。機械学習の最も魅力的な利点の 1 つは、システムが以前は完全に静的なデータセットでトレーニングされていたとしても、最終的には特定のタスクに対して新しい環境を学習して適応することです。機械学習により、ビジネス担当者は顧客の行動を理解し、顧客の閲覧履歴や購入履歴に基づいて最適なオファーを提供できるようになります。これにより、組織はビジネス担当者のマーケティング スキルを向上させることができ、顧客は素晴らしいオファーや割引を受けることができます。

さらに、機械学習は予測メンテナンスを提供し、企業がビジネスにおける洞察や隠れたパターンを発見できるようにし、企業が直面する可能性のあるリスクとコストの増加を軽減します。機械学習やその他のモデリング アルゴリズムを使用すると、手動でデータを入力するときに発生するエラーを排除できるため、従業員はより多くの時間を会社の生産性向上に充てることができます。さらに、機械学習はサイバー脅威を克服し、顧客関係管理を改善するのに役立ちます。

産業用IoTにおける機械学習の応用

産業用 IoT における機械学習の応用は、新しい環境に適応し、そこから学習する能力を持つ業界にプラスの結果をもたらします。予測分析は機械学習の主な用途の 1 つです。機械学習は予測分析を使用してデータを分析し、以前の類似データセットを分類することで将来の結果を予測します。さらに、組織が収集したデータの価値を測定するのにも役立ちます。機械学習で使用されるモデリング アルゴリズムは、さまざまな業界がビジネスで精度を達成するのに役立ちます。

予測メンテナンスは機械学習のもう一つの最も重要な利点です。システムの異常検出に関する質問は、あらゆる組織で発生します。機械学習は予測メンテナンスを使用してシステム内の異常を識別します。さらに、機械学習は、設備の稼働パターンの変化を分析することで、設備に発生する可能性のある災害を予測することができます。たとえば、航空業界では、機械学習によって航空機の性能履歴に基づいてフライトの遅延やキャンセルを説明できます。

産業用 IoT に機械学習を応用することで、組織はリアルタイム センサーを通じてさまざまな分野から収集されたデータからパターンや隠れた洞察を発見できるようになります。これにより、ビジネスの時間とコストが節約され、ビジネスに多大な利益がもたらされます。