2018 年の IIoT の状況

混在する複数のシステムや機器からのデータを収集することで、リアルタイムに情報を提供し、製造プロセスが監視可能ダッシュボードを用意。

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。

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。

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。

物流の最適化、在庫レベルの維持、品質の問題の予防、盗難の検知などを目的として、在庫を監視。

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。

作業員や機器の安全に関する懸念や危険を特定するため、生産現場における稼動状態と環境を監視・追跡。リアルタイムの情報、警告、修正指示を、可能な場合には AR 体験を通じて提供。

製品の使用状況とパフォーマンスに関するデータを統合することで、使用状況、パフォーマンス、結果に基づく価格設定とサブスクリプション モデルを実現。その結果、革新的なビジネス モデルが実現し、得られるビジネス価値が高まり、シェア獲得の機会が増大。

使用状況や状態に関するデータをあらゆる製品および顧客から収集。その分析結果に基づき、クロスセルやアップセルの機会を逃さないよう自動的にアラートを発信。また、新たな市場セグメントの開拓や、顧客のニーズに合った製品とサービスの提供にも寄与。

接続された製品から、使用状況や消耗品に関するデータを収集。その分析データに基づいて消耗品を補充することで、顧客満足度を高め、新たな収益源を創出。

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。

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。

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。

複数の多様なシステムからデータを収集することで、サービスに関するリアルタイムの情報を提供するサービス ダッシュボードを作成。

KPI を統一的にリアルタイムで可視化することによって有用な情報を提供できるように、稼動中の資産 (モバイルまたは固定) 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、既知のパターンに基づいて非標準的なアクティビティを評価 (異常検出)。

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。

複数の多様なシステムからデータを収集するためのダッシュボードを作成し、運用に関するリアルタイムの情報を提供。

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。

物流の最適化、在庫レベルの維持、品質の問題の予防、盗難の検知などを目的として、在庫を監視。

作業者や資産の安全に関する懸念または危険を特定するために、オペレーション プロセスとその周辺における稼動状態と環境を監視、追跡。リアルタイムの情報、警告、修正指示を、可能な場合には AR 体験を通じて提供。

顧客が製品や機器をリモートから制御・最適化できるようにし、運用コストの削減、安全性リスクの軽減、業務プロセスの改善、従業員や顧客の満足度向上を実現。

顧客が機能の追加と削除、ほかのアプリケーションとの統合、操作パラメータの変更などをリモートから行えるため、業務効率が高まり、製品のパフォーマンスが向上。

顧客が製品の使用状況や状態を監視し、収集したデータの分析や他社製品との比較を行えるため、改善可能な点を特定できる。

顧客が AR 体験やコネクティッド アプリケーションを通じて自ら問題を診断して解決できるため、製品の可用性が大幅に向上して稼動時間が長くなり、顧客満足度が向上。