３月7日「AIで進化するIoT」セミナーレポート

記事をシェアする:

 

３月7日に開催された、名古屋 JPホールに約100名が集ったセミナー「AIで進化するIoT – ものづくりとデータ活用ビジネス」。
当日の様子を、いくつかのセッションをピックアップし、骨子やキーフレーズをダイジェストでお伝えします。

なお、3月14日（木）には東京都中央区の野村コンファレンスプラザ日本橋にて、同テーマのセミナーが行われます。

3月14日開催  AIで進化するIoT – ものづくりとデータ活用ビジネス

 

---

■ オープニング・スピーチ | Watson IoT事業部長 村澤 賢一

IoT（インターネット・オブ・シングス）は今、概念/技術検証（PoC）を行って自社における有用性を確かめるというフェーズから、日々の業務というビジネスへの落とし込みのフェーズへと変化している。

Watson IoT事業部は、ビジネスにおけるシステム、データ、人、プロセスとIoTの一体化/最適化を進め「競争優位の源泉」を生みだそうとしているお客さまを、これまで以上にパワフルに支援し続けていきたい。

 

---

■ スマートファクトリーの現状と次世代に向けた構想 | グローバルビジネスサービス事業 富田 祐司

製造業コンサルタントとしての豊富な経験をベースに、スマートファクトリーでできるようになること/なったことを、7つの観点から個別に解説。

さらに「チョコ停対策のヒント」と称して、MES（製造実行システム）導入時の抜け漏れ発生対策のコツなどが紹介された。

 

---

■ Watson IoTアップデート | Watson IoT事業 磯部 博史

急速に成長するIoTの国内市場規模は、2025年に11.7兆円に達すると予想されています。
2018年には多くの企業がIoTの本番稼働を開始し、新しい協業の枠組みやサービスも多く発表されました。
一方で「PoC貧乏」という言葉にみられるように、本番導入に至らないケースが多いのも事実です。
PoC(コンセプト・技術検証)だけでなく、同時にPoB(ビジネス検証)も実施すること、またアジャイルで小さく本番導入をスタートし、徐々にその対象を広げていくことが成功のポイントだと考えます。

Watson IoTのソリューションは、「Watson IoT プラットフォーム」をベースに「製造」「モノづくり」「モビリティ」「施設」という４つの軸でAIによる高度解析ソリューションをラインナップしています。
どれも、IBMの業界に特化した知見をベースに構築されており、「使うAI」と「作るAI」を組み込んだソリューションです。

また、IoTとAIによる顧客価値の向上は、1社では実現できません。Watson IoTは、エコパートナーとの共創に力を入れています。
IoTを活用した新サービスの確立を目指すお客さまと共にB2B2Xという共創モデルを推進していきます。

 

---

■ 分科会#1 : スマートファクトリー デジタル匠 AIによる匠の技術継承 | 村田 大寛

熟練技術者の高齢化と人手不足により、各技術者が持つ「ノウハウ」の社内共有が喫緊の課題となっています。
この課題に対応するソリューションとして、機器のマニュアルや過去の作業報告といった文書類をAIに学習させ、自然言語を解析して、音声でガイダンスする技術を解説しました。
また、画像解析や音声解析、異常発生の早期検出アルゴリズムを活用して、匠の五感を継承する方法を紹介しました。

 

■ 分科会#2 ： スマートファクトリー 製造プロセス変革 AIによる製造プロセス最適化 | イ ヘリン

製造業におけるロスは、年間５兆ドルとも言われています。この製造ロスを最小化するために、AIの活用に期待が集まっていますが、製造業の業務を理解したAI開発者は不足しているのが現場です。
このセッションでは、総合設備効率(OEE)に注目して製造プロセスを最適化することを目指して、現場リーダーと開発者が連携しながらAIを開発できる基盤と、ゼロからAIを開発するのではなく、IBMの製造業向けの知見を取り入れた分析テンプレート・モデルを活用するソリューションを解説しました。

 

■ 分科会#3 ： データ活用ビジネス モビリティサービス 走行ビッグデータ解析が創る新サービス | 徳島 洋

IoTで収集されるデータのパターンが増える一方で、それをどのように活用すればいいか？に悩んでいるかたは多いのではないでしょうか。
このセッションでは、期待が高まるモビリティデータを例に、テレマティクス 保険といった実ビジネスでの活用事例やユースケースをご紹介するとともに、走行ビッグデータを解析するための基盤ソリューションについて解説しました。

 

■ 分科会#4 ： モノづくり CASEをリードする車づくりの基盤 | 藤巻 智彦

CASEの広がりによって、車づくりの現場では、自動運転を実現するためのソフトウェアの割合が増加しています。またガソリン・ハイブリッド・EVなどの機能パターンが広がる一方で燃費や排出ガスに関する規制に対応するなど、開発における複雑さは増大しています。複雑さに対応するためのキーワードとして「モデルベース開発/MBSE」「デジタルツイン 」「DevOps」「AIによる要求品質の向上」をあげ、それを実現する設計・開発基盤である、IBM Engineeringソリューションを紹介しました。

 

---

 

 

問い合わせ情報

お問い合わせやご相談は、Congitive Applications事業 cajp@jp.ibm.com にご連絡ください。