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市場調査レポート

産業用途におけるAI

AI in Industrial Applications

発行 ABI Research 商品コード 893716
出版日 ページ情報 英文 27 Pages
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産業用途におけるAI AI in Industrial Applications
出版日: 2019年07月25日 ページ情報: 英文 27 Pages
概要

当レポートでは、インダストリアルマニュファクチュアリングにおける各AI開発企業の役割と提供製品について調査し、工業生産におけるAIの概要、主要動向、ベストプラクティス、市場予測、主要ベンダーのプロファイル、および主な提言などをまとめています。

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 人工知能 (AI) の定義

第3章 工業生産におけるAIの概要

  • 利用例
  • AIのロケーション

第4章 主要動向

  • 適切な構成要素を持つことが重要
  • 教師なし学習は事実上のインダストリアルマニュファクチュアリングにおけるML技術
  • 新しいAI技術が出現し始める
  • 市場導入率の変動

第5章 インダストリアルマニュファクチュアリングにおけるAI展開のベストプラクティス

第6章 市場予測

第7章 主要ベンダーのプロファイル

  • クラウドサービスプロバイダー
  • スマートマニュファクチュアリングプラットフォームベンダー
  • ピュアプレイ産業用AIプラットフォーム・サービスプロバイダー
  • 産業用エッジAIゲートウェイ・サーバーベンダー
  • チップセットベンダー
  • システムインテグレーター
  • コネクティビティベンダー

第8章 主な提言・結論

  • AIの全体的な視点
  • AI開発には企業全体の賛同が必要
  • 社内専門家もしくはサードパーティーのシステムインテグレーター

本文中で言及した企業

  • ABB Ltd
  • Ability Inc.
  • ADLINK
  • Alibaba Group
  • Amazon
  • Azure
  • Baidu, Inc.
  • Bosch
  • C3
  • EMC Corporation
  • Foxconn
  • Google
  • Hitachi Ltd
  • HPE
  • Huawei
  • IBM Corp
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Movidius
  • Myriad Group
  • NN, Inc.
  • NVIDIA
  • Oracle Corporation
  • Qualcomm Inc
  • SAP
  • Sight Machine
  • Tencent
  • Xilinx, Inc.
目次
Product Code: AN-5119

For the longest time, Artificial Intelligence (AI) has been touted as a powerful technology that will revolutionize the industrial manufacturing space. The sentiment has its validity, but there is no shortcut to AI. Firstly, AI in industrial manufacturing is an ensemble of various use cases at various phases of manufacturing, such as generative design in product development, production forecasting in inventory management, machine vision, defect inspection, production optimization and predictive maintenance on production phase. Secondly, the right data and personnel are needed for AI implementation. Many existing equipment and tools on the factory floor remains unconnected. In addition, manufacturers are facing enormous competition in building and training in-house data science team for AI implementation.

Once the right foundations are in place, including data architecture, AI frameworks, AI engines and on-premise hardware, manufacturers can start to leverage the capabilities that AI can offer. At the moment, most AI solutions are able to collect data and perform unsupervised machine learning to generate insights and recommendations, with supervision from AI experts. The rise of automated machine learning will free AI experts from the more mundane AI optimization tasks and allow them to explore new use cases for AI. However, not all AI models need to be complex. There are many low-hanging fruits that simple AI models are more than capable to address in today's factory.

To provide a clear picture on commercial AI applications, this report explores the roles and offering from different implementors of AI in industrial manufacturing, including cloud service providers, industrial cloud platform vendors, pure-play AI startups, system integrators, chipset and industrial server manufacturers and connectivity service providers. Manufacturers who want to implement AI will definitely need to engage with these companies and partner with them in their AI journey.

Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

2. DEFINITION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

  • 2.1. Classes of Machine Learning

3. OVERVIEW OF AI IN INDUSTRIAL MANUFACTURING

  • 3.1. Use Case-Centric
  • 3.2. Location of AI

4. KEY TRENDS

  • 4.1. Having the Right Building Blocks Matters
  • 4.2. Unsupervised Learning Is the De-Facto ML Technique in Industrial Manufacturing
  • 4.3. New AI Techniques Are on the Horizon
  • 4.4. Variation in Market Adoption Rate

5. BEST PRACTICES OF AI DEPLOYMENT IN INDUSTRIAL MANUFACTURING

6. MARKET FORECASTS

7. PROFILE OF KEY VENDORS

  • 7.1. Cloud Service Providers
  • 7.2. Smart Manufacturing Platform Vendors
  • 7.3. Pure-Play Industrial AI Platform and Service Providers
  • 7.4. Industrial Edge AI Gateway and Server Vendors
  • 7.5. Chipset Vendors
  • 7.6. System Integrators
  • 7.7. Connectivity Vendor

8. KEY RECOMMENDATIONS AND CONCLUSIONS

  • 8.1. Holistic View of AI
  • 8.2. AI Deployment Requires Company-Wide Buy-Ins
  • 8.3. In-House Expertise or Third-Party System Integrators

Companies Mentioned

  • ABB Ltd
  • Ability Inc.
  • ADLINK
  • Alibaba Group
  • Amazon
  • Azure
  • Baidu, Inc.
  • Bosch
  • C3
  • EMC Corporation
  • Foxconn
  • Google
  • Hitachi Ltd
  • HPE
  • Huawei
  • IBM Corp
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Movidius
  • Myriad Group
  • NN, Inc.
  • NVIDIA
  • Oracle Corporation
  • Qualcomm Inc
  • SAP
  • Sight Machine
  • Tencent
  • Xilinx, Inc.
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