Intelligent systems research

産業機器業界

製造業におけるインテリジェントシステムの成功は、バックボーンインフラストラクチャに別途投資するのではなく、今後3年間で基盤を構築することに重点を置くことです。

今これを得ることに対しての危機感を、他のより広い市場の企業より、大きなプレッシャーに感じています。

Intelligent systems research

産業機器業界

製造業におけるインテリジェントシステムの成功は、バックボーンインフラストラクチャーに別途投資するのではなく、今後3年間で基盤を構築することに重点を置くことです。

今これを得ることに対しての危機感を、他のより広い市場の企業より、大きなプレッシャーに感じています。

今やるべきこと

71％は、今後3年間でインフラストラクチャと基本要素を組み合わせることに焦点を当てています。現在、6人に1人しか、これを正しく理解していません。

インダストリアル企業のうち、すでに自らをインテリジェントシステムデジタルビジネス企業として捉えている企業はわずか11％ですが、残りのうちの55％はそこに到達するための戦略に着手しています。その成功に何が必要かを知ることは、非常に重要なことです。

270万台のロボットがすでに世界中の工場で稼働しています¹。産業および製造業界は現在、インテリジェントシステムの基本的な機能の構築に重点を置いており、マスカスタマイゼーションの急増と、COVID-19の影響による人的リソースの代替または強化の必要性から、より緊急性が高まっています。

ファーエッジでのコンピューティング、ストレスの予測、障害の解決、クラウドでのデバイスのカスタマイズ など、これらはすべて成功のための基本的な機能であり、単一のリアルタイムかつ協調的なワークフローで提供されなければなりません。これらの必須要件は、アプリケーションのエコシステムを開発し、新製品開発にデジタルフィードバックループを使用しながら、今日のインダストリアルおよび製造業のリーダーの70％が焦点を当てています。

関連リソース

>> Forbes Report: Characteristics of an Intelligent Systems Future >> On the Cutting Edge: Robots Join the Sensor Revolution >> Unlocking the Business Value of Industry 4.0 >> Wind River Industrial Solutions

長期的（5年後）なビジョンとしては、自動学習と機械学習（AL/ML）の能力を構築することです。 製造業のリーダーは、クラウドベースのデバイスのカスタマイズ、予測システム管理、および必要なワークフロープロセスの順序付けを組み合わせて、実用的な成功に向けた明確な道を切り開くことを目指しています。その他の機能、例えば完全なシステムの自動化や、学習システムを推進するための実験などは、あると便利ではありますが、近いうちに利用できるようになるとは思えません。

こうしたリーダー達は、インテリジェントシステム、AL/ML、感覚データおよびアルゴリズムよりも後の投資が、成功に導く中核となる特性であり、焦点を当てることの必要性を理解しています。例えば，学習システムとして実験ができることよりも，ファーエッジでの演算機能という基礎的な機能の方が10倍以上重要であるという報告があります。

投資を増やす主な促進要因は、インテリジェントシステムで働く従業員の満足度、新しい製品やサービスを革新する能力の証明、顧客満足度の向上という3つの要因の組み合わせからなります。これら3つの要因は、インダストリアル企業が新しいビジネスモデルのすべての要素をインテリジェントシステムに結びつける必要性を強調しています。

製造業においてインテリジェントシステムを取り入れる緊急性は、ファーエッジでの演算能力から始まりますが、リーダーたちは、他の4つのインテリジェントシステムの特性に関する影響力がある機能を、迅速に追加したいと述べています。この分野では、さまざまな能力が成功の基盤になると考えています。

インテリジェントシステムを構築するエグゼクティブにとって、本当に重要なことは何なのか？

インテリジェントシステムには13の主要な特性がありますが、すべての特性が同じプラスの影響を与えるわけではありません。特に65%以上がビジネスの成功のために組込み機器に依存している場合、成功のためにはファーエッジが不可欠であると、あらゆる分野の同業者はいいます。

下記の図は、各インテリジェントシステム特性がそのシステムに与える影響の大きさを表しています。ブロックが大きいほど、影響が大きいことを意味します。このデータは、勢いと成功によってグループ化された企業、または特定の業界ごとに見ることができます。