IIoT がもたらす商機を逃すまいと、最も早く対応しているのはどの業種でしょうか?
業績を伸ばすために、 IIoT をどのように活用していますが?
製造のユース ケース:
混在する複数のシステムや機器からデータを収集することで、リアルタイムに 情報を提供し、製造プロセス全体が監視できるダッシュボードを用意。
製造のユース ケース:
稼動中の設備から情報 (センサーの読み取り値、サービス履歴、環境条件) を収集し、解析モデルに通すことで、事後対応 (故障修理) のメンテナンスではなく、機器の点検に最も適した時期を予測。
製造のユース ケース:
生産設備の状態とパフォーマンスを監視・追跡し、機械学習を導入して非標準的なアクティビティを検出できるよう、統合され、可視化されたKPIのリアルタイム情報を入手する。
製造のユース ケース:
検知した異常に関する通知やアラートにより、製品の品質をリアルタイムに監視。
製造のユース ケース:
デジタル コンテンツ (作業指示、製造プロセス、安全性に関する手順など) を 3D または拡張現実によって提供することで、トレーニング、品質の検証、メンテナンスの実施、オペレーションの監視などを改善。
サービスのユース ケース:
場所、パフォーマンス、使用状況、状態に応じて製品をリモートで追跡し、問題の監視、トラブルシューティング、診断に活用。
サービスのユース ケース:
機器や機械をリアルタイムで監視することで、稼動中の資産に対してオンサイトでの予防保全と修理を実施。
サービスのユース ケース:
診断機能を埋め込んだ製品や機器をリアルタイムで監視することで、双方向ファイル転送やリモートでのソフトウェア アップデートなど、資産にリモートからアクセスして保守することが可能。
サービスのユース ケース:
サービス製品の情報 (センサーの読み取り値、サービス履歴、環境条件) を収集し、解析モデルに通すことで、事後対応 (故障修理) のサービスではなく、機器のメンテナンスに最も適した時期を予測。
オペレーションのユース ケース:
KPI を統一的にリアルタイムで可視化することで、稼動中の設備の状態と パフォーマンスを監視 / 追跡し、機械学習により通常パターンを外れたア クティビティを評価 (異常検出)
オペレーションのユース ケース:
複数の多様なシステムと資産からデータを収集して、運用プロセスを監視してリアルタイムの情報を提供するダッシュボードを作成。
オペレーションのユース ケース:
稼動中の資産の情報 (センサーの読み取り値、サービス履歴、環境条件) を収集し、解析モデルを使用して、事後対応型 (故障修理) のメンテナンス アプローチではなく資産のメンテナンスに適した時期を予測。
企業内で IIoT に最初に取り組むのは、どの部署でしょうか?
IIoT 技術はどこでホスティングされ、どこで展開されていますか?
企業が IIoT の試験運用から本格運用に移行するのはいつですが?
IIoT ソリューションでは、どのようなデータ ソースが使用されていますか?
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