AI導入の最適化
AIを業界特有の用途に適用することで、より強力なイノベーションの機会が創出できる可能性があります。
これまで、企業におけるAI導入は、データ分析や業務プロセスの効率化、品質保証など基本的な作業に限定されてきました。
しかし、すでに多くの企業が、各業界特有の高度な業務にAIを導入しています。例えば、データ、AI、クラウド・コンピューティング業界では、85％の企業がAIで自動データクリーニングを実施しており、エネルギー・ソリューション業界では、74％の企業がAIを活用してエネルギーの需要予測を行っています。
業界に最適化されたAIアプリケーションを開発することにより、企業はAI主導のイノベーションやビジネス変革に向けた新たな可能性を広げることができます。
業界・分野別の主なAI活用事例
5G/ワイヤレス の
73%
ネットワーク監視・障害検知
の
74%
需要予測
自動車・商用輸送 の
69%
車両開発・設計
製造業
の
71%
予知保全システム
データ、クラウド・コンピューティング、AI の
85%
自動データクリーニング
TEの見解
産業用予防保全システムは、AIとリアルタイムのセンサデータを活用して、設備や機械のメンテナンス時期を予測し、突発的な故障や停止を未然に防ぎます。このシステムは、過去のデータを分析しながらIoT統合を活用して機器の状態を継続的に監視し、異常の兆候を早期に検知します。AIの進化により、機械学習アルゴリズムの予測精度が向上し、過去のデータを基に高度な予測が可能になります。AIの発展に伴い、メンテナンスの最適化、リスクに基づく業務の優先順位付け、迅速な問題解決が実現し、産業界における効率向上・コスト削減・信頼性の向上に貢献します。
Thomas Schoepf
バイスプレジデント兼CTO
インダストリアル・オートメーション