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市場調査レポート
商品コード
1516021
産業用IoTモニタリングのための組み込みML：技術の進化Embedded ML for Industrial IoT Monitoring: Technology Evolution |
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価格
| 産業用IoTモニタリングのための組み込みML：技術の進化 |
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出版日: 2024年04月30日
発行: ABI Research
ページ情報: 英文 13 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
概要
当レポートでは、産業用IoTモニタリングのための組み込みMLの動向を調査し、組み込みMLのエコシステム、主要ベンダー、主要コンポーネント、組み込みMLを大規模展開する上での障壁と解消法、コンディションベースモニタリング (CBM) の使用事例などをまとめています。
実用的なメリット：
- 産業用IoT (IIoT) における組み込み機械学習 (ML) の主な活動領域を理解できます
- ソリューションを市場に投入するために必要な主要コンポーネントを特定できます
- 制限のあるエッジ環境におけるモデルの構築と展開に関する課題と開発機会を理解できます
主な質問への回答：
- 組み込みMLの主要ベンダーは？
- 組み込みML開発者が直面する主な問題は何か？
- 組み込みMLを大規模に展開する上での障壁は何か、また、どのように克服できるか？
調査ハイライト：
- コンディションベースモニタリング (CBM) の使用事例における組み込みMLの導入可能機会の予測
- 組み込みML技術サプライヤー間の主要動向と論点の特定
- 組み込みML市場の主要コンポーネントとベンダーを示すエコシステムのマッピング
目次
第1章 主な調査結果
第2章 主要予測
第3章 主要企業とエコシステム
第4章 IIoT向け組み込みMLエコシステム
第5章 IIoTにおける組み込みMLの進化
- 開発者向けツールセット
- 導入重視のサービス
目次
Product Code: AN-5894
Actionable Benefits:
- Understand the key areas of activity for embedded Machine Learning (ML) in the Industrial Internet of Things (IIoT).
- Identify the key components required to bring a solution to market.
- Understand the challenges and development opportunities for building and deploying models in constrained edge environments.
Critical Questions Answered:
- Who are some of the key vendors in embedded ML?
- What are the key issues facing embedded ML developers?
- What are the barriers to deploying embedded ML at scale, and how can these be overcome?
Research Highlights:
- Forecasts on the addressable opportunity for deploying embedded ML in Condition-Based Monitoring (CBM) use cases.
- Identification of key trends and discussion points among embedded ML technology suppliers.
- Mapping the ecosystem to demonstrate the key components and vendors in the embedded ML market.
Who Should Read This?
- Strategy and development teams at embedded ML companies looking to understand where they should focus on developing their products.
- Software leaders at embedded hardware companies looking to understand how to build their ecosystem and ML product strategy.
- Application providers and System Integrators (SIs) looking to understand the key discussion topics around embedded ML, and how they fit into the picture.
TABLE OF CONTENTS
1. KEY FINDINGS
2. KEY FORECASTS
3. KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS
4. EMBEDDED ML ECOSYSTEM FOR THE IIOT
5. EVOLUTION OF EMBEDDED ML IN THE IIOT
- 5.1. DEVELOPER-FOCUSED TOOLSETS
- 5.2. DEPLOYMENT-FOCUSED OFFERINGS
