LTIMindtree のインダストリアル IoT スペシャリスト リーダーである Deep Dave とのこの啓発的なインタビューで、読者はインダストリアル IoT とデジタル変革の進化する風景を垣間見ることができます。 Deep は、これまでの歩みから得た洞察、製造業における AI と自動化の影響、テクノロジー業界における多様性とメンターシップの重要性について語ります。このインタビューでは、これらのテクノロジーが持続可能な開発と運用効率をどのように形作るかに焦点を当て、主要なトレンドとインダストリー 4.0 および 5.0 の将来に光を当てています。この会話に飛び込んで、産業イノベーションの領域に待ち受ける課題と機会を理解してください。
皆さんは、産業用 IoT とデジタル トランスフォーメーションの分野で素晴らしい旅を続けています。最初にこの分野に興味を持ったきっかけと、この分野でのキャリアを追求するきっかけを教えていただけますか?
人生の初期の段階から、テクノロジーは私にとって魅惑的な魅力を持っていました。これは私が育った環境と、家中に溢れていたイノベーションに関する議論のおかげです。テクノロジーの急速な進化に関する絶え間ない会話に囲まれていると、私は自然とその複雑さを探求することに惹かれるようになりました。
学部で学んでいる間、特にロボット工学と製造オートメーションの分野で、テクノロジーに対する私の興味は深まりました。ナショナル ジオグラフィックの「メガ ファクトリー」などのプログラムは、最先端のテクノロジーを大規模な製造プロセスにシームレスに統合する様子を紹介し、私の想像力に消えない痕跡を残しました。これらのシステムが非常に正確に生産を最適化するのを目の当たりにして、私の中に深い好奇心が芽生えました。
これらの洗練されたシステムの複雑な機能と、業界全体に革命を起こす可能性を理解することが、私の学術的努力とキャリアへの野心を支える原動力となりました。製造業におけるテクノロジーの可能性へのこの早期の接触は、その後の産業用 IoT とデジタル変革のダイナミックな分野への私の旅の舞台を設定しました。
私がこの領域に参入したきっかけは、IoT とデジタル ソリューションの変革力に対する深い信念でした。業務効率を向上させ、リソース利用を最適化し、産業環境でイノベーションを促進する彼らの能力を直接目の当たりにしたのは、本当に感動的でした。これらの最先端のテクノロジーを活用して現実世界の課題に対処し、新たな機会を切り開くという見通しに、私は深く共感しました。
さらに、ハードウェア、ソフトウェア、データ分析、およびドメイン固有の専門知識がシームレスに融合する、インダストリアル IoT の学際的な性質に惹かれるようになりました。多様な背景を持つ専門家と協力し、これらの分野の交差点を探索する機会は、私の飽くなき好奇心と継続的な学習への欲求を刺激しました。
この分野にさらに没頭するにつれて、持続可能な開発を促進し、生活の質を向上させ、ビジネスと社会全体の両方に価値を生み出すインダストリアル IoT の可能性に対する私の情熱はさらに強まるばかりでした。この包括的なビジョンは引き続き私のキャリア選択の指針となり、デジタル変革の領域で達成可能な限界を常に押し上げる動機となっています。
あなたは、ヤング・アチーバーズ・アワードやインターナショナル・アチーバーズ・アワードなど、あなたの仕事に対して数々の賞を受賞しています。これらの評価はあなたにとって何を意味しますか?また、IIoT とデジタル変革の分野に対するあなたの貢献をどのように反映していますか?
Young Achievers Award や International Achievers Award などの栄誉を受賞したことは、大変光栄なことであり、産業用モノのインターネット (IIoT) やデジタル変革の分野における私の仕事の影響力の証です。これらの評価は、個人的な業績としてだけでなく、私たちがこれらの分野で推進している進歩の重要性と関連性を確認するものでもあります。
Young Achievers Award は、行われている革新的な取り組みだけでなく、デジタル テクノロジーを通じて業界にさらなる革命をもたらす可能性のある将来の貢献の可能性も認識することを象徴しています。これは、テクノロジー業界で若い才能を育成することの重要性を強調し、新世代の思想家や革新者が IIoT とデジタル変革で可能なことの限界を押し上げることを奨励します。
International Achievers Award は、当社の取り組みが世界に及ぼす影響を反映しており、その取り組みが地域や国の境界を超え、よりつながりがあり、効率的でインテリジェントな産業運営への広範な世界的移行に貢献していることが認められます。この賞は、このデジタル時代の進歩を推進するための国際協力と知識と技術の共有の必要性に光を当てています。
これらの賞は単なる個人の栄誉ではなく、デジタル テクノロジーの力を活用して業界を変革するという集団的な取り組みを反映したものです。これらは、産業運営の効率性と生産性を高めるだけでなく、持続可能性と回復力を高める IIoT ソリューションの開発と実装に私のチームと私が投資した勤勉、献身、イノベーションを証明しています。
さらに、これらの認識は、理論研究と実際の応用の間のギャップを埋めることの重要性を強調し、現実世界のシナリオにおけるデジタル変革の具体的な利点を実証しています。これらは継続的な探索、学習、イノベーションを刺激し、テクノロジーの進歩の最前線に留まり、さまざまな分野でデジタル変革を実現する限界に挑戦し続けることを奨励します。
これらの賞は私にとって個人的にも職業的にも大きな意味を持ちます。これらは、私の仕事が IIoT とデジタル変革の分野にもたらした貢献を反映しており、私と私の同僚が業界の未来を形作る上で卓越性とイノベーションを追求し続ける動機となっています。
メンターシップは、将来の人材を育成する上で重要な役割を果たします。後輩の IIoT エンジニアを指導するアプローチと、この指導を通じて達成しようとしている影響について教えてください。
若手の産業用モノのインターネット (IIoT) エンジニアのメンターシップに取り組む際の私の戦略は、IIoT の複雑な状況を乗り切るために不可欠な、継続的な学習、イノベーション、コラボレーションの文化を促進することに中心を置いています。このアプローチは、「エンジニアのための IIoT」および「製造装置のための IIoT システムの実用的な実装」で提供される包括的なリソースから得られた原則と洞察に基づいています。
まず、センサー テクノロジー、ネットワーク通信、データ分析などの IIoT テクノロジーの基礎知識の重要性を強調します。若手エンジニアにとって、IIoT エコシステム内のデバイスとシステムの相互運用性を理解することは非常に重要です。現実世界のアプリケーションを反映した実践的なプロジェクトを促進することで、理論的な知識と実践的なスキルの間のギャップを埋めることを目指しています。この方法は技術力を高めるだけでなく、問題解決能力と革新的な思考を養います。
このメンターシップ プログラムは、若手エンジニアが IIoT システムの効率と有効性について疑問を持ち、分析することを奨励することで、批判的思考を促進するように設計されています。これには、「製造装置向け IIoT システムの実用的な実装」のケーススタディを分析することが含まれており、実際の課題と解決策から学びます。このような演習は、分析スキルを磨くだけでなく、プロジェクト内の最適化と革新について創造的に考えるよう促します。
コラボレーションは、私の指導アプローチのもう 1 つの基礎です。 IIoT プロジェクトは複雑な性質を持っているため、エンジニアがさまざまな分野の専門家と協力して作業する、学際的なアプローチが必要です。協力的な環境を促進することで、若手エンジニアはプロジェクトの目標を達成するための多様な視点とチームワークの価値を学びます。これにより、コミュニケーション能力や対人スキルが向上するだけでなく、将来的にリーダーとしての役割を担う準備も整います。
最後に、IIoT の実装における倫理的配慮と持続可能性に対する責任感を植え付けることを目指しています。将来のテクノロジーの管理人として、若手エンジニアは自分の仕事が社会や環境に与える広範な影響を理解することが不可欠です。 IIoT における倫理的ジレンマと持続可能性の課題についての議論により、技術的に先進的なだけでなく、社会的責任と環境的に持続可能なソリューションを開発することができます。
このメンターシップの最終目標は、若手 IIoT エンジニアに技術的な習熟度を超えた総合的なスキルセットを身に付けることです。私たちは、彼らの知的好奇心、倫理的感性、協調性を育むことで、IIoT 領域における次のイノベーションの波をリードできるよう準備することを目指しています。この総合的な発展は、個人の成長と IIoT 業界の進歩にとって極めて重要であり、テクノロジーが業界と社会の両方にポジティブな変化をもたらす力として機能する未来を確実にします。
ビジネスにおける AI とオートメーションの統合は、変革をもたらす力です。あなたの専門知識から、これまで観察した製造部門における最も重大な影響は何ですか?また、これは近い将来どのように進化すると予想されますか?
製造分野における人工知能 (AI) とオートメーションの統合は極めて重要な変革をもたらし、前例のない効率、イノベーション、カスタマイズの時代の到来を告げます。このデジタル革命を乗り越えていく中で、いくつかの重大な影響が現れ、製造業の状況を根本的に変えています。
まず、AI を活用した予知保全の出現は、ゲームチェンジャーとして際立っています。予期せぬダウンタイムや非効率性によって悩まされることが多かった従来の事後対応型メンテナンス戦略は、AI アルゴリズムを活用した予測モデルに置き換えられつつあります。これらのモデルは、機械のセンサーからの膨大なデータを分析して、機器の故障を発生前に予測し、予防的なメンテナンスを可能にします。その結果、「製造における AI」の概要で強調されているように、計画外のダウンタイムが大幅に削減され、装置の寿命が向上し、大幅なコスト削減が実現します。この移行により、生産プロセスが最適化されるだけでなく、製造作業の信頼性と効率も大幅に向上します。
AI と自動化のもう 1 つの重要な影響は、大規模なパーソナライズされた生産の促進です。これらのテクノロジーの統合により、メーカーは大量生産の効率や費用対効果を犠牲にすることなく、カスタマイズされた製品を提供できるようになりました。 AI アルゴリズムが顧客データを分析して個人の好みに合わせて製品を調整し、自動化された生産ラインがこれらの仕様にリアルタイムで調整します。パーソナライズされた製品に対する需要の高まりに効率的に対応できるこの機能は、大きな競争上の優位性をもたらし、顧客満足度とロイヤルティの向上をもたらします。
AI とオートメーションは製造における品質管理に革命をもたらしました。従来の手動検査は時間がかかり、人的ミスが発生しやすいため、AI を活用した目視検査システムに取って代わられています。これらのシステムは、高度な画像認識技術を利用して、人間の検査員では達成できない速度と精度で製品を注意深く検査します。欠陥を迅速に特定して修正できるため、製品の品質が向上するだけでなく、無駄が削減され、全体的な生産効率も向上します。
近い将来に目を向けると、テクノロジーの継続的な進歩とモノのインターネット (IoT) の統合の増加によって、製造における AI と自動化の進化が加速する見込みです。 IoT デバイスの普及により、データ収集と分析機能がさらに強化され、より高度で効率的な AI アプリケーションが可能になります。サプライチェーン管理から最終製品の納品まで、生産プロセス全体にわたる意思決定に AI を活用する、完全自律型のスマート ファクトリーの出現が予想されます。これらのスマート ファクトリーは、市場の需要の変化や環境への配慮に動的に対応できる適応性、回復力、持続可能性を特徴としています。
テクノロジーにおける多様性と包括性を主張するあなたの取り組みは称賛に値します。これらの価値観を自分の仕事やリーダーシップにどのように組み込んでいますか?また、テクノロジー業界にとってダイバーシティとインクルージョンを優先することが重要であるとなぜ信じていますか?
私の仕事では、誰もが歓迎され、受け入れられていると感じられるようにすることが私にとって非常に重要です。私はあらゆる背景を持つ人材を雇用し、彼らがチームの一員になったらサポートされていると感じられるように努めています。これは、私たちがいつもの場所だけでなくあらゆる場所で人材を探していることを意味し、私たちのチームが全員のアイデアや経験に耳を傾け、尊重していることを確認します。
また、私たちは職場がオープンで誰にとっても歓迎される雰囲気を醸し出すことにも重点を置いています。これには、多様性に関するトレーニング、メンターシップ プログラムの設定、全員が発言して意見を聞く機会を確保することが含まれます。こうすることで、誰もが自分が重要であると感じ、独自のアイデアを共有できるため、チームはより創造的になり、より良く連携できるようになります。
チームの意見に耳を傾けることも私の仕事の大きな部分を占めています。全員を巻き込んでサポートする方法を改善し続けることが重要なので、私は常にフィードバックを求め、人々の意見に基づいて変更を加えるように努めています。これにより、私たちは、より歓迎的で公正な職場としての向上を続けることができます。
多様で包括的なチームを持つことは、単に正しいことだけではありません。それは私たちのビジネスにも役立ちます。さまざまな背景を持つ人々がいるチームは、より良いアイデアを思いつき、顧客をより深く理解することができます。これは、さまざまな人々を理解し、迅速に変化できることが成功の鍵となるテクノロジーの世界に特に当てはまります。ダイバーシティとインクルージョンに重点を置くことで、私たちは職場をより良くするだけではありません。ビジネスとしても改善しています。
したがって、誰もが参加し、大切にされていると感じられるようにすることが、私の指導方法と物事の進め方の重要な部分を占めています。私たちの違いを尊重し称賛することで、より革新的で強力なチームを作ることができると信じています。テクノロジー業界には、より包括的かつ公平になることで他の業界に模範を示す大きなチャンスがあり、私はその変化に参加することに大賛成です。
あなたは、デジタル変革やニューラル製造などのトピックに関する複数の論文を執筆しています。論文の中で、インダストリー 4.0 および 5.0 の将来にとって特に影響力があると思われる洞察を共有していただけますか?
インダストリー 4.0 および 5.0 の将来にとって特に影響力があると私が考える私の論文の 5.0 つは、医療機器製造におけるエッジ コンピューティングとインダストリー XNUMX の融合に関するものです。このホワイトペーパーでは、この統合によって医療機器の製造プロセスがより効率的かつ安全になり、個々のニーズに合わせて調整できるようになり、どのように大幅に改善されるかについて詳しく説明します。
エッジ コンピューティングにより、実稼働サイトで直接リアルタイムのデータ処理が可能になります。これは、メーカーが生産プロセスをリアルタイムで監視し、問題を迅速に診断し、問題が発生する前にメンテナンスが必要な時期を予測することもできることを意味します。これにより、ダウンタイムが減り、製品の品質が向上し、製造プロセス全体の効率が向上します。
インダストリー 5.0 は、産業プロセスに人間のタッチを取り戻し、人間とロボットのコラボレーションを強調します。この人間とロボットのコラボレーションと、高度なデータ分析および AI を組み合わせることで、よりパーソナライズされたヘルスケア ソリューションを実現できます。たとえば、医療機器は個々の患者に合わせてカスタマイズでき、その有効性と安全性が向上します。
ただし、この統合は、サイバーセキュリティとプライバシーの問題、スケーラブルなネットワーク インフラストラクチャの必要性、異なるシステム間の相互運用性の問題などの課題にも直面しています。この論文では、これらの課題を克服するために、標準化された通信プロトコルとデータ形式を開発することの重要性を強調しています。
医療機器製造の未来は、エッジ コンピューティングとインダストリー 5.0 の両方の力を活用して、より効果的で個別化された安全な医療ソリューションを作成することにあります。このホワイトペーパーでは、リアルタイム分析、サイバーセキュリティ対策の改善、人間とロボットのコラボレーションの強化など、さらなる研究開発の重要な分野について概説します。これらはすべて、インダストリー 4.0 および 5.0 の時代の医療機器製造の進歩に不可欠です。
ADPlist 組織のシニア コーチおよび承認済みメンターとして、IIoT とデジタル トランスフォーメーションに関する指導を求める専門家の間で遭遇する最も一般的な課題は何ですか?また、それらにどのように対処しますか?
ADPlist 組織のシニア コーチおよび認定メンターとして、私は IIoT とデジタル トランスフォーメーションに関する指導を求める専門家の間でさまざまな課題に遭遇することがよくあります。共通の課題の 1 つは、テクノロジーの変化の圧倒的なスピードです。専門家は、最新の進歩を常に把握し、それを特定の状況にどのように適用できるかを理解するのに苦労することがあります。もう 1 つの課題は、新しいテクノロジーを既存のシステムに統合することです。これは複雑になる可能性があり、古いシステムと新しいシステムの両方について微妙な理解を必要とします。
これらの課題に対処するには、多面的なアプローチが必要です。まず、継続的な学習と適応力の重要性を強調します。専門家が継続的な教育や専門能力開発の機会に参加するよう奨励することで、技術トレンドを常に把握できるようになります。第 2 に、新しいテクノロジーを代替品としてではなく、既存のシステムの機能強化とみなす、統合への体系的なアプローチを提唱します。これには、現在の業務の基本原則を理解し、新しいテクノロジーが最大の価値を付加できる戦略的ポイントを特定することが含まれます。
私は、チームや組織内でイノベーションの文化を育むことの重要性を強調します。これには、実験が奨励され、失敗が学習の機会とみなされる環境を促進することが含まれます。最後に、メンタリング セッションは各専門家の特定のニーズと課題に合わせて調整され、個別のアドバイスと仕事で実行できる実行可能な戦略を提供します。
これらの分野に焦点を当てることで、専門家が IIoT とデジタル変革の複雑さを乗り切るだけでなく、組織内の変化を積極的に推進し、イノベーションと効率を推進できるよう支援することを目指しています。
「IoT による高度な製造とサプライ チェーン」に関するあなたの新しい本が非常に期待されています。読者があなたの本の中で期待できる重要なテーマと洞察を少しだけ教えていただけますか?
私の近刊の著書「IoT による高度な製造とサプライ チェーン」では、モノのインターネット (IoT) が工業製造とサプライ チェーンの状況をどのように再構築し、リアルタイムの可視性と洞察が欠如しているという重大な課題に対処しているかを詳しく掘り下げています。プロセス。この本は、効率、運用の最適化、前例のないビジネス洞察を促進する IoT の変革力を明らかにし、それによってインダストリー 4.0 および 5.0 の新時代の到来をもたらします。
読者は、リアルタイムの監視、予知保全、品質管理を通じて生産と物流を強化する上での IoT の極めて重要な役割を包括的に理解できるようになります。このテキストでは、IoT インフラストラクチャのセキュリティ保護の重要性を強調し、スマート ファクトリー、パーソナライズされた交通機関、持続可能な実践など、製造部門全体にわたる実践的な例を示しています。
このコンテンツは、産業製造とサプライ チェーンを大幅に進歩させるために IoT を活用するための知識を専門家に提供するように設計されています。 IoT を適用して生産効率を向上させ、サプライチェーンの最適化と透明性を確保し、セキュリティを維持しながら実装上の課題に対処するための戦略について説明します。さらに、本書では、IoT と AI、予測分析、3D プリンティングを統合して、技術戦略をビジネス目標に合わせて最高のパフォーマンスを実現する可能性についても探求しています。
読者は、IoT の概念に関する強固な基礎を身につけ、プロセスを最適化し、統合の課題に対処し、製造およびサプライ チェーンの運用の大幅な改善を推進する準備が整い、製造業における IoT と AI が持つ将来の可能性に備えることができます。
最後に、将来を見据えて、今後 10 年間の産業用 IoT とデジタル変革の未来を形作るのはどのような新興テクノロジーやトレンドだと思いますか?また、これらの発展にどのように貢献または影響を与える準備をしていますか?
インダストリアル IoT (IIoT) とデジタル変革の将来は、新たなテクノロジーとトレンドによって大幅な進歩を遂げる準備が整っています。今後 5 年間で、IIoT システム内での人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の統合がさらに進み、予知保全、運用効率、意思決定プロセスが強化されることが予想されます。さらに、XNUMXG テクノロジーの採用により、リアルタイムのデータ分析と通信に必要な帯域幅と速度が提供され、より効率的で柔軟な製造プロセスが可能になります。エッジ コンピューティングも、ソースに近い場所でデータを処理し、遅延を削減し、重要な操作の応答時間を改善することで重要な役割を果たします。私の貢献に関しては、私はこれらのテクノロジーの最前線に留まり、IIoT 内の革新的なアプリケーションを継続的に探索し、研究、出版物、指導を通じてこれらの洞察を共有することに尽力しています。このアプローチにより、準備を整えるだけでなく、業界のデジタル変革の方向性に影響を与えることができます。
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- 情報源： https://www.aitimejournal.com/deep-dave-industrial-iot-specialist-lead-at-ltimindtree-exploring-the-future-of-industrial-iot-and-digital-transformation-ai-in-manufacturing-sustainable-development/48074/
