IIOT
デバイス、コントロール、エッジ、クラウドのバランス最適化
適切なバランスは各ユースケース(システムを介した価値の流れ)に深いドメイン知識に基づいて適切なツールとテクノロジーを適用すること
クラウドに偏ると、大量のデータを生成しているのに一部のデータしか使わないということになる
⇒決定が「どこで」おこなわれるかは「どのように」おこなわれるかと同じく重要
⇒意思決定はできるだけソースの近くが良い
⇒俊敏性と生産性を向上させる
エッジでのコンテキスト化とモデリングによって、豊富な分析インサイトが可能
⇒現場で起こっていることからの洞察
データとデータの関係性に基づいたモデリング
⇒何がわからないかわかる
不足しているデータがわかる
しかし
エッジソリューションに依存するだけというほど単純ではない
⇒分析は論文や専門家と組み合わせると強力
目に見えない価値や機会が理解でき
その解決策を導く
クラウドの価値は、少数の特定種類の問題にある
・エコシステムとサプライ チェーン全体でのデータ共有
・リアルタイム アクションが不要な場合のデータ集約と視覚化 (エネルギー監視)
・ハイ コンピューティング アプリケーション
・機械学習モデルの開発とトレーニング
現在の生産物よりも多くのことを知り、多くのことを行うためには、分析から初めて、問題が存在する場所に関する洞察を得るべき
⇒問題に対する洞察と定量化
分野の知識を活用して最も重要な問題に対する戦略を作れる
その時構築されるモデルは創造性が必要
状況に適したツールを使用しないといけない
⇒解決しようとしている問題と達成しようとしている結果を理解
⇒すでに知っていることだけでなく、データの全体像を見て適切なモデリングとシミュレーションを適用
重要なのは、エッジ、クラウド、さらにはハイブリッド ソリューションなど、オール オア ナッシングではない
⇒つまり、その状況によってモデリングとシミュレーションを実行
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