コンディションベースモニタリング (CBM) 向け組込みMLの動向と戦略：エコシステム・ロードマップ・導入

当レポートでは、コンディションベースモニタリング (CBM) 向け組込みMLの市場を調査し、組込みMLのバリューチェーン、各種CBM市場における組込みMLの導入予測、組込みMLサプライヤーのケーススタディ、需要サイドの要件の分析などをまとめています。

実用的なメリット：

• 組込み機械学習 (ML) に対するIIoTベンダーの戦略とロードマップを理解できます
• 市場参入戦略のターゲットとなるパートナーを特定できます
• OEMやセンサー製造業者の視点から、需要サイドの要件に関する洞察を得られます

重要な質問への回答：

• コンディションベースモニタリング (CBM) アプリケーション向け組込みMLの市場参入戦略はどのように進化しているか？
• どの組込みMLサプライヤーとパートナーがもっとも成熟した製品を提供しているか？
• IIoTバリューチェーンにおける各サプライヤーの優先事項は何か、また、組込みML製品を顧客に提供するためにどのように相互作用すべきか？

調査ハイライト：

• 各種CBM市場における組込みMLの導入予測
• 複数のサプライヤータイプのケーススタディ：組込みMLを使用したアクテビティの実証
• エコシステムの各種参入事業者の優先事項と、組込みMLを顧客に提供するためにパートナーとどのように協力したいかについての分析

目次

主な調査結果

主な予測

主要企業

導入動向

CBMセンサーの使用事例：クラウドがAIMLを支配

エッジでのAIMLへの移行：CBMアプリケーションは移行が遅い

組込みMLのバリューチェーン

サプライヤーの視点：アプリケーションプラットフォーム

サプライヤーの視点：エッジモデル開発ツール

サプライヤーの視点：ネットワークおよび自動化機器ベンダー

導入企業の視点：OEM

導入企業の視点：レトロフィットセンサー

導入企業の視点：運用管理者

Actionable Benefits:

• Understand Industrial Internet of Things (IIoT) vendors’ strategies and roadmaps for embedded Machine Learning (ML).
• Identify target partners for go-to-market strategies.
• Gain insight into demand-side requirements, with the perspectives of Original Equipment Manufacturers (OEMs) and sensor manufacturers.

Critical Questions Answered:

• How are go-to-market strategies evolving for embedded ML for Condition-Based Monitoring (CBM) applications?
• Which embedded ML suppliers and partners are most advanced in their offering maturity?
• What are the priorities of different suppliers across the IIoT value chain, and how should they interact to bring embedded ML products to customers?

Research Highlights:

• Forecasts on embedded ML adoption in different CBM markets.
• Case studies of multiple supplier types to demonstrate their activities in using embedded ML.
• Analysis of different ecosystem participants’ priorities and how they want to work with partners to bring embedded ML to customers.

Who Should Read This?

• Strategy and development teams at embedded ML companies looking to understand how they should bring their products to market in the industrial space.
• Product and strategy teams at IIoT software companies looking to understand how to incorporate embedded ML offerings into their marketplaces.
• Application providers and system integrators looking to understand the key discussion topics around embedded ML, and how they fit into the picture.

TABLE OF CONTENTS

Key Findings

Key Forecasts

Key Companies

Adoption Trends

Cloud Dominates AIML for CBM Sensor Use Cases

Shift Towards AIML at the Edge - CBM Applications Slower to Move

Embedded ML Value Chain

Supplier Perspective Application Platforms

Supplier Perspective Edge Model Development Tools

Supplier Perspective Networking and Automation Equipment Vendors

Adopter Perspective Original Equipment Manufacturers OEMs

Adopter Perspective Retrofit Sensors

Adopter Perspective Operation Managers