ジョンP.デズモンド、AIトレンドエディター
予知保全（PdM）キラーAIアプリとして登場しました。
過去XNUMX年間で、予知保全はニッチなユースケースから、ユーザーに真の価値を提供する急成長中の高投資収益率（ROI）アプリケーションに移行しました。 これらの開発は、モノのインターネット（IoT）とAIが一体となって、今日の初期段階で検討されている市場の力を示しています。
これらの観察結果は、市場インテリジェンスを提供するコンサルタントであるIoT Analyticsが実施した調査によるもので、最近、6.9億ドルの予知保全市場が28.2年までに2026億ドルに達すると推定しています。
同社は、2016年にドイツのドルトムントで開催された業界保守会議で、IoT主導の予知保全市場の調査報道を開始しました。 あまり起こっていませんでした。 IoTAnalyticsのCEOであるKnudLasse Luethは、次のアカウントで次のように述べています。 IoTビジネスニュース。 「予知保全について話している出展者はXNUMX人もいませんでした。」
世の中変わったんだよ。 IoT分析アナリスト フェルナンドアルベルトブルージュは次のように述べています。 「2021年の私たちの調査によると、予知保全は、かなり静的な状態監視アプローチから明らかに進化しました。 圧倒的にプラスのROIを実現する実行可能なIoTアプリケーションになりました。」
アナリストによると、市場拡大に貢献した技術開発には、IoT資産を接続するための簡素化されたプロセス、クラウドサービスの大幅な進歩、機械学習/データサイエンスフレームワークのアクセシビリティの向上が含まれます。
技術開発に伴い、予知保全市場では、ソリューションを提供するソフトウェアおよびサービスプロバイダーの数が着実に増加しています。 IoT Analyticsは、100年にこの分野で約2016社を特定しました。 現在、同社は世界中で280の関連ソリューションプロバイダーを特定しています。 それらの多くは最近この分野に参入したスタートアップです。 GE、PTC、Cisco、ABBなどの確立されたプロバイダー, シーメンスは過去XNUMX年間に市場に参入し、その多くは買収を通じて市場に参入しました。
市場にはまだ余地があります。 アナリストは、今後500年間でXNUMX社が事業に参入すると予測しています。
2016年、予測分析のROIは不明確でした。 2021年に、産業部門の約100人の上級ITエグゼクティブを対象にした調査では、予知保全プロジェクトが83年にプラスのROIを達成したことがわかりました。% ケースの。 約45% そのうち、XNUMX年以内に投資を償却したと報告されています。 「このデータは、投資が近年どれほど魅力的になったかを示しています」とアナリストは述べています。
より多くのIoTセンサーはより高い精度を意味します
アナリストが2016年に調査した実装プロジェクトは、限られた数のデータソース、通常は振動や温度などの2021つのセンサー値に依存していました。 11年のレポートで説明されているプロジェクトでは、既存のセンサーからのデータやコントローラーからのデータなど、XNUMXクラスのデータソースが説明されています。 より多くの情報源が利用されるにつれて、予測の精度が向上すると、アナリストは述べています。
今日の多くのプロジェクトでは、ドメインの専門知識、仮想センサー、および拡張データに依存するハイブリッドモデリングアプローチを使用しています。 AspenTechとPARCは、ハイブリッドモデリングアプローチを採用しているとレポートで特定された60つのサプライヤです。 AspenTechは、XNUMX以上の企業と協力して、物理学とML /データサイエンスの知識を組み合わせたハイブリッドモデルを開発およびテストし、予測の精度を高めてきました。
エッジコンピューティングへの移行は、データが収集された時点でアルゴリズムを実行できるようにし、応答の待ち時間を短縮することで、予測モデリングプロジェクトにさらにメリットをもたらすことが期待されます。 サプライヤのSTMicroelectronicsは最近、データを収集して分析処理を実行できるスマートセンサーノードをいくつか導入しました。
より多くの予知保全アプリが、エンタープライズリソースプランニング（ERP）やコンピューター化された保全管理システム（CMMS）などのエンタープライズソフトウェアシステムと統合されています。 Litmus Automationは、プログラマブルロジックコントローラー、分散制御システム、監視制御およびデータ取得システムなど、あらゆる産業資産にリンクする統合サービスを提供します。
ダウンタイムの削減により節約が実現
利益は、ダウンタイムの防止からもたらされます。 「予知保全は、運用機器を監視し、潜在的なダウンタイムや予期しないまたは否定的な結果を防ぐための措置を講じた結果です」と、IT戦略会社Enterprise StrategyGroupのアナリストであるMikeLeone氏は次のように述べています。 TechTarget.
データセンスコンサルタントであるValkyrieのシニアデータサイエンティストであるFelipeParages氏は、今日の予知保全をより実用的にした進歩には、センサーテクノロジーの普及、産業機械のリアルタイム監視機能などがあります。 センサーの数が増えると、データの量は飛躍的に増加し、クラウドサービスを介したデータ分析が利用できるようになりました。
以前は、専門家が分析を実行して、マシンが最適な方法で動作していないかどうかを判断する必要がありました。 「現在、活用できるデータの量と、機械学習とAIに基づく新しい技術により、すべてのデータのパターンを見つけることができます。これは非常に微妙で、人間が気付かないものです」と述べています。パレージ。
その結果、XNUMX人で数百台のマシンを監視できるようになり、企業は履歴データを蓄積しているため、より詳細な傾向分析が可能になります。 「予知保全は「非常に強力な武器です」と彼は述べました。
プロジェクトの例では、イタリアの主要な鉄道事業者であるトレニタリアが、高速列車の予知保全を採用しました。 システムは10からXNUMXを節約することが期待されています% 調査会社ForresterのアナリストであるPaulMiller氏は、このプロジェクトに関するレポートを最近発行したと述べています。
「列車が故障する前に列車を停止することで、メンテナンスを直接節約できることが多い計画外の障害を排除できますが、同様に重要です。-それ より良い顧客サービスとより幸せな顧客を意味します」とミラーは述べました。 彼は、組織がパイロットプロジェクトを実施することによって予知保全から始めることを推奨しました。
予知保全プロジェクトが生み出すと予想される協力の種類の例として、ヨーロッパのいくつかの自動車および電子機器会社のCEOは最近、インテリジェントモビリティの革新のための新しいエコシステムである「ソフトウェアレピュブリック」を形成するために力を合わせる計画を発表しました。 Atos、DassaultSystèmes、Groupe Renault、STMicroelectronics and Thalesは、市場を加速するために専門知識をプールするという決定を発表しました。
GroupeRenaultの最高経営責任者であるLucade Meoは、次のように述べています。 プレスリリース STMicroelectronicsから、 「新しいモビリティバリューチェーンでは、オンボードインテリジェンスシステムが新しい原動力であり、すべての研究と投資が集中しています。 この技術的な課題に直面して、私たちは集合的かつオープンにプレーすることを選択しています。 セントはありませんe重力のr、それぞれの値は他のもので乗算されます。 サイバーセキュリティ、マイクロエレクトロニクス、エネルギー、データ管理の専門知識を組み合わせることで、ヨーロッパ製の低炭素で共有された責任あるモビリティのための独自の最先端ソリューションを開発できるようになります。」
SoftwareRépubliqueは、フランス中北部のルノーテクノセンターにあるコミューンであるGuyancourtに拠点を置き、環境に配慮した12,000平方メートルのスペースであるOdysséeと呼ばれる建物にあります。 たとえば、内部と外部の構造は100％木材で、建物は太陽光発電パネルで覆われています。
のソース記事を読む IoTビジネスニュース, TechTarget, プレスリリース STMicroelectronicsから。
コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典：https：//www.aitrends.com/predictive-analytics/predictive-maintenance-is-a-killer-ai-app/
