【IoTトレンド】「自動化されたマシーンラーニングがIoTにもたらすもの」など最新の解説記事まとめ

IoTトレンド】「自動化されたマシーンラーニングがIoTにもたらすもの」など最新の解説記事まとめ – 記事

話題の記事とは、SNSでシェアが多くトレンドとなっている記事のことです。モノWatchでは、毎日区分けされた話題コンテンツを発信しております。

Rockwell AutomationとPTCの10億ドルのディールが意味するもの

Rockwell AutomationとPTCが戦略的パートナーシップを結びました。RockwellがPTCに10億ドルを支払い、PTCの経営陣に参画する、というものです。これによりRockwellはPTCの株主の第3位となります。このディールは、次世代の製造業、コネクテドファクトリーや自動化がいかにあるべきかということを明確に示します。
Rockwell AutomationとPTCは両社のソフトウェア製品5つをパッケージ化し、顧客に販売します。それらは、PTCのVuforia AR、Kepwareデータインテグレーション・ソフトウェア、Rockwell のFactory Talk Analyticsソフトウェア及びFactory Talk MESソフトウェアと抱き合わせたThingWorx’s IoTプラットフォームです。Rockwellの参画により、製造業及びプラントマネジメント・ソフトウェアの部門でのより制度の高い解析が可能になります。
PTCにとっても、Rockwellと協力関係を築くことにより、同社の産業型IoTをより大規模な製造業者に販売する機会を得ます。
このディールにより、現時点での産業型IoTのプラットフォームとサービスにおける理想形を提供することが可能になります。

話題の元記事はこちら: What Rockwell Automation’s $1 billion deal with PTC means – Stacey on IoT | Internet of Things news and analysis

Hashgardとは何か

Hashgardとは、Fenbushi Capitalが主導・管理する最初のプロジェクトです。Fenbhshi Capitalは中国のプレミアブロックチェーン・ベンチャーキャピタルで、世界で最もアクティブな組織の一つです。創業者のCharlie XuはFenbushi Capitalの取締役社長で、共同創業者のTom Huangはシニアアナリストを勤めています。
Charlie XuはBKFUNDのマネージングパートナーでもあり、多くの金融機関が現在直面しているデジタル資産に取り組んでおり、Hashgardのデジタル資産の領域での成功をリードするユニークな位置づけを得ています。

話題の元記事はこちら: What is Hashgard?

自動化されたマシーンラーニングがIoTにもたらすもの

ビックデータの課題は、兎に角量が多すぎるということです
Internet of BusinessはOpleの創業者でありCEOのPedro Alvesに、AutoMLが真のビジネス価値を探り出す核となるのかを尋ねました。
自動化されたMLを使えば、今までデータサイエンティストが手作業で行っていたことを自動で行うことが可能となります。これにより、初期のメソッドアセスメントテストに費やしていた時間が削減できます。唯一のマイナス要素は、それ自体にインテリジェンスがあるわけではないので、データサイエンティストのように進歩する、という事がない点です。
AutoMLの目標は、データサイエンティストがもっと効率的に自分の時間を使うことを可能にしプロジェクトをもっと早く稼動することができるようにすることです。
IoTとAutoMLの関係については、IoTはかつて無いほどの量のデータを創出しており、IoTがメインストリームとなるためには、数多くの雑音の中から必要なデータを探り出し、デバイスにインテリジェンスを植え付けることが必要です。IoT企業はモデル開発段階からインテリジェンスを取り入れ、軽量モデルを開発できるようにするべきです。

話題の元記事はこちら: What automated machine learning brings to the IoT | Q&A Pedro Alves, CEO Ople | Internet of Business

IoT/Industry 4.0が製造業に意味するもの

Industry 4.0とは、工場や製造施設の完全デジタル化を表し、最終的には個々の顧客の特殊ニーズを併せ、カスタマイズされた製品デザインや製造工程、最終のデリバリーまでの顧客満足度を高めることです。更に、コスト、生産性、収益性やオペレーションなどの分野での利益も期待できます。
Industry 4.0の登場により、製品とサービスに関するフィードバックが蓄積する時間を大幅に短縮することが可能になりました。
今日の、めまぐるしく変化するビジネス環境の中では、先進国及び新興国の産業が生き残っていく為には、第4の産業革命が突きつける挑戦に対応していかなければなりません。

話題の元記事はこちら: What does IoT/Industry 4.0 mean for Manufacturers?

IoTが必要とするのはデータレイヤー

IoTが巨大なものであるということに疑いの余地はありません。ここで重要なのは、どれだけの数のデバイスが接続しているかではなく、デバイスからどれ程の量の情報が生み出されているかです。大量のデータが我々に向かって押し寄せてくる現状、IoTに対応する新たな方法の模索が必要とされます。
データコレクションやプロセス、解析などは高度に分散されなければなりません。エッジでのデータ収集が必要となります。クラウドでのデータ対応も効果的ですが、それだけに頼ることは出来ません。
そこで、注目すべきはデータレイヤーです。データレイヤーを採用する際には、以下のフィーチャーが含まれることを確認する必要があります。

  • 高効率のデータ摂取
  • パーパスビルドの高パフォーマンスストレージエンジン
  • 分散されたダッシュボードシステム
  • 高パフォーマンスデータ解析

いずれにしても、すべてのインフラにおいてレイヤーを持つことが重要です。

話題の元記事はこちら: What IoT Needs is a Data Layer – IoT Innovator

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