ユースケース:自動車での IoT と AI の活用

ビッグデータとAIのアプローチを活用してプロセスの自動化、予知保全、異常検知を行うことは、自動車業界の研究開発活動の最前線にあります。しかし、これらは全体像の一部に過ぎません。長期的に真の最適化を推進するには、モノのインターネット (IoT)、ビッグデータ、人工知能の戦略を組み合わせる必要があります。IoT、ビッグデータ、AI という 3 つの要素にバリューチェーン全体で十分に対応できれば、自動車企業は AI と機械学習 (ML) を持続可能な方法で最大限に活用できるようになります。

AIと機械学習の手法をIoTテクノロジーと組み合わせて採用することで、自動車会社は車両を最適化し、パフォーマンスに影響する条件を特定し、乗客の体験と安全性を向上させ、途中で可能な限り自動化することができます。

モバイル IoT も増加傾向にあります。車両の動きや異常な挙動が発生する状況を追跡して分析できるIoTセンサーが接続されれば増えるほど、自動車企業は影響を最大化するために最適化する方法と場所をより深く理解できるようになります。

なぜこれが重要なのか?重要な事実をいくつかご紹介します。

• 平均的な自動車メーカーでは、年間約800時間のダウンタイムが発生しています。これは、約100万ドルの収益損失に相当します。

• 2014年には、米国では6,400万台を超える車両が欠陥により市場から撤退しました。

• 自動車サプライチェーンは数十年前のもので、非常に細分化されています。差し迫った課題は、更新、統合、障害の解消です。

同時に、自動車製品の需要は減少しているようには見えません。

• コネクテッドカーの出荷台数は、2025年までに7,700万台以上に増加すると予想されています。

• 自動運転技術は交通機関におけるAI採用の最大の推進力となり、2026年までに5,560億ドルの機会をもたらすでしょう。

• 2025年までに、米国では1,400万台を超える半自動運転車または完全自動運転車が道路を走るでしょう。

これらすべてにおけるIoTとAIの役割とは？このような複雑なメッシュの中で生き残る鍵は、インサイトの統合と高品質なデータです。

最終的には、すべての自動車会社はデータ主導型企業として自らを改革する必要があります。そして、IoT と AI のプラットフォームが役に立ちます。

IoT と AI を単一のプラットフォームに統合

では、どのように機能するのでしょうか？IoT と AI (AIoT) の力を組み合わせて活用するには、車両と関連資産を 1 つのプラットフォームに接続できます。これにより、リアルタイムかつほぼリアルタイムで洞察を得ることができるようになります。車両が接続されたら、データを抽出してプラットフォームに読み込み、さらに分析できるようにします。プラットフォーム上で、複数の異なるデータソースからのデータを組み合わせて統合し、洞察を生み出すことができます。手順は次のとおりです。

1. データのクレンジングと変換 車両や機械からリアルタイムまたはほぼリアルタイムで来ます。
2. 機械学習アルゴリズムの構築。データが高品質のデータに変換され、長期的なデータ履歴を形成できるようになったら、そのデータを使用して機械学習アルゴリズムの構築を開始できます。
3. インサイト生成の準備をしましょう。 または、データマイニングを開始してより深い洞察を得て、カスタマイズ可能なダッシュボードでインサイトや ML モデルのパフォーマンスを視覚化することもできます。これにより、目前のプロセスの全体像を把握できます。
4. デプロイ。データと ML アルゴリズムに基づいて得られた知見を活用して、本番環境にデプロイする IoT アプリを構築します。プラットフォーム内から、ボタンをクリックするだけで、これらを世界中のさまざまな車両に分散できるのが理想的です。
5. 監視と更新。 IoTおよびAIプラットフォーム（AIoTプラットフォームとも呼ばれます）では、資産とパフォーマンスパラメータの継続的な監視を含む反復プロセスを確立できます。これにより、変化する状況に適応し、アプリケーションのアップデートを即座に展開できます。

IoT と AI サービスを組み合わせた業界標準プラットフォームの可能性の詳細については、以下を参照してください。 」プラットフォームへのAIoTの導入：なぜこれが重要なのか？」

自動車におけるIoTとAIの応用分野

自動車セクターにおけるIoTデータ分析は、垂直方向と水平方向の両方のプロセスを合理化および改善することにより、組織を最先端に保ちます。これには、プロセスの自動化とリーン・マニュファクチャリングの進歩への対応、製品設計の最適化、異常検出による安全性とパフォーマンスの懸念への対処、サプライチェーンや販売の難題に至るまで、そして最終的には革新的な製品開発が含まれます。

IoTとAIは、あらゆる段階ですべてをよりスリムにし、最終的にはより良い消費者体験を目指す自動車の新しい力です。

では、自動車製造にとって最も影響の大きい分野は何でしょうか。さらに、IoT ともいう IoT と AI を組み合わせた力が、どのような点で大きな違いを生むのでしょうか。

自動車製造における自動化

機械学習と AI は、自動化によるプロセスの最適化において重要な役割を果たします。これには、業務の合理化、生産サイクルの短縮、以前は人間の手作業が必要だった手順の撤廃が含まれます。業務レベルでの最適化により、自動車会社は研究開発、戦略、システム改善に創造力を集中させることができます。

予知型自動車メンテナンス

カスタム機械学習は、IoT と AI の組み合わせを活用する典型的な応用分野です。ここでは、機械学習アルゴリズムによって摩耗や損傷をタイムリーに検出できます。しかし、予知保全はそれだけではありません。資産の変化をリアルタイムで示すデータ視覚化ダッシュボードのおかげで、堅牢な AIoT プラットフォームは、きめ細かくカスタマイズされたアラートメカニズム、ライフサイクルモニタリング、資産償却の監視のための基盤を構築するのに役立ちます。これは単に車両の故障を事前に予測することだけではありません。つまり、資産のライフサイクルを最適化し、持続可能かつ予測可能な方法でメンテナンスを実施することです。

異常検知

予知保全の特別なサブカテゴリである異常検知は、盲点を排除し、一般的でない事象の背後にある根本的な原因を調査するのに役立ちます。IoT と AI を組み合わせることで、車両の円滑な運用に対する脅威の検出、優先順位付け、対処が可能になります。

コンチネンタルAGとのコラボレーションの詳細については、以下をご覧ください。 レコード・エボリューション・プラットフォームによるブレーキシステムの最適化。テスト車両から収集された IoT データに対するビッグデータと AI のアプローチを使用して、ブレーキの鳴き音を識別して対処する手法をどのように開発したかがわかります。

ユーザーエクスペリエンス:コネクテッドカー

コネクテッドカーのIoTサービスは増加傾向にあります。車載マーケットプレイスでは、消費者が豊富なサービスで運転体験を補完できるようになっています。これには、パーソナル・コネクテッド・ビークルの利便性から直接提供されるパーソナル・リテール・セラピー、ウェルネスおよびウェルビーイング機能、エンターテイメントと安全性の向上の両方を網羅するマルチメディアサービス、車両のコックピット内から利用できるさまざまな快適性向上シナリオなど、多岐にわたります。

IoTとAIの力には、次の可能性が秘められています。」パーソナライゼーションの限界に挑む」これにより、コネクティビティを通じて消費者体験を徹底的に変革できます。フィーチャー・オン・デマンドは消費者の利便性にプラスの影響を与え、最適な車両性能と安全性を目指しながら、ドライバーと同乗者の両方に完全なマルチメディア体験を提供する道を開くでしょう。同時に、コネクテッドカーとコンシューマーエクスペリエンスの向上により、自動車企業にとって予想外の新しいビジネスモデルが明らかになるでしょう。

コンチネンタルAGとのコラボレーションの詳細については、以下をご覧ください。 ネットワークモビリティ:インダストリアルUIにおけるヒューマンマシンインタラクションへの新しいアプローチ。将来のモビリティシナリオにおける新しいドライビング体験を実現するために、一体型コックピットディスプレイをどのように開発したかを学ぶことができます。

自動車サプライチェーンの最適化

IoT と AI が 1 つのプラットフォームに統合されれば、自動車企業はデータへの取り組みの潜在能力を最大限に活用できるようになります。これにはサプライチェーンの最適化も含まれます。IoT と AI のプラットフォームは、企業がプロセスフローを簡素化し、連携を強化してサイロ化を解消し、アジリティを確保しながら、安全性と説明責任の徹底を図るのに役立ちます。

サプライチェーン業務におけるIoTとAI主導のプロセスは、全社的な取り組みの成果です。したがって、インサイトを一元化し、すべての関連データを調査し、プロセスに不可欠なアクティビティを単一の場所で監視できる単一のコラボレーションプラットフォームは、プロセス改善に向けた必要なステップです。IoT と AI のプラットフォームにより、リアルタイムの分析とデータの視覚化が可能になり、レポート作成と意思決定を迅速に行うことができます。機械学習アルゴリズムは運用上の問題を解決するのに役立ち、セキュリティ上の懸念はその過程全体にわたって解決されます。

Record Evolutionプラットフォームで解き放たれたコラボレーションの可能性について詳しくは、こちらをご覧ください。」IoT コラボレーション:IoT（モノのインターネット）の新しい力」。

エッジからクラウドまでの IoT と AI プロセス

では、IoT と AI 機能の複雑な融合についてはどうでしょうか。これらはどのように連携し、どのようなプロセスを考慮しているのでしょうか。

自動車データ収集におけるIoTの役割

繰り返しになりますが、AI 搭載システムによって活用される可能性は計り知れません。これらの可能性を引き出すには、まず車両や機械からデータを読み取る必要があります。多くの場合、このデータはサイロ化されていてアクセスが困難です。しかし、このデータを収集することは、車載IoTソリューションを構築するプロセスにおいてまず重要な要素です。

コンテナテクノロジーを搭載したハードウェアにとらわれないIoTプラットフォームを使用することで、今日ではあらゆるものをコネクテッドデバイスに変えることができます。これにより、ブラウンフィールド環境での運用に必要な準備が整います。レトロフィットはかつてないほど容易になりました。あらゆる車両や機械にアクセスして、さまざまなレガシーデバイスからデータを読み取ることができます。

そのための第一歩は、車両をIoT対応にすることです。

分析における収集された IoT データの役割

車両や機械から必要なデータを収集したら、そのデータをクレンジング、モデル化、変換する必要があります。データは高品質のデータに変換され、すぐに長期的に使用できます。さまざまな IoT データソースのデータセットを調べることができます。これらから得られた洞察に基づいて、さらなる洞察を得るためのデータソリューションを構築して展開してください。このようにして、反復的なサイクルが形成されます。

資産を IoT & AI プラットフォーム (AIoT プラットフォーム) に接続すると、保有する車両から常に最新の IoT データを受け取ることになります。そのデータを使用してデータソリューションを改善しています。ここで、IoT と AI を真に創造的に活用し、既存の IoT インフラストラクチャからより多くの価値を引き出すことができます。

しかし、そのためには、まず自社の車両からIoTデータを収集する必要があります。次に、デバイスと車両の管理プロセスを設定して、そのデータの可用性を保護します。また、必要に応じていつでも車両が IoT と AI プラットフォームに接続されていることを確認できます。

IoT と AI でクリエイティブに

フリートがプラットフォームに接続されると、そのデータの使用を開始できます。独自の AI および IoT ソリューションを設計して本番環境にデプロイすると、より多くのインサイトがほぼリアルタイムで得られます。ワークフローを作成して自動化することで、データを最大限に活用し、不要な動作を防ぐための車両を監視し、機械学習モデルを無線で更新し、世界中の同僚と協力して既存のソリューションを強化できます。

考えられるAI開発シナリオには、カスタマイズされたデータ収集アプリ（つまり、IoTアプリとしてパッケージ化された機械学習モデル）、異常検知、メンテナンス通知、またはIoTエッジに直接展開されるイベント認識アプリケーションが含まれる場合があります。繰り返しになりますが、IoT エッジの車両からのデータを使用すると、短い反復サイクルでアプリを継続的に改善し、アップデートをリリースできます。

これが最終的に価値を高める方法です。1 つのプラットフォームだけで、データの抽出から展開まで、IoT と AI のバリューチェーン全体をカバーできます。

自動車産業におけるより多くのIoTとAI：部門別のアプリケーションシナリオ

自動車メーカーは、研究開発、製造、サプライチェーンの業務にIoTとAIを活用できます。しかし、車載IoTは、マーケティング、営業、財務など、IoTデータ分析が自動化と効率の向上につながる、やや直感に反する分野でその効果を示し始めています。

研究開発

IoTとAIの融合は、研究開発イニシアチブに新たな息吹を吹き込み、研究開発プロジェクトを活性化させ、その可能性を最大限に引き出すことを可能にするに違いありません。IoT と AI は、さまざまなイニシアチブの成功率を予測し、完了までに必要な時間とリソースをより正確に見積もるのにも役立ちます。これにより、自動車企業はコストを節約しながら最先端を維持することができます。可能性が高く実現可能性の高いイニシアチブを特定して注力することこそ、AI が創造的で型にはまらない方法でIoTを補完できるところです。

製造業

AI 主導のシステムは、あらゆる自動車メーカーがより効率的にワークフローを作成および監視するのに役立ちます。さらに、自社で製造された自動車部品や外部サプライヤーから仕入れた欠陥のある自動車部品を、車両に取り付けて道路に向かう前にタイムリーに特定できます。また、IoT と AI (AIoT) の組み合わせは、応力測定や変形識別技術、安全コンセプトの開発、予知保全のユースケースの基礎にもなります。

サプライ・チェーン・オペレーション

サプライチェーンのデータ分析はしばらく前から行われています。しかし、フロントエンドのAIシステムをIoTテクノロジーで補完することで、さらに大規模で多様なデータセットを分析したり、大規模なロジスティクスを監視したり、リスクを管理したりして、新しいデータソースを活用する場合に大きな違いが生まれます。自動車企業は、配送実績やプラットフォームのコラボレーション機能などの従来の指標を使用することで、サプライチェーン業務の透明性を高め、配送障害の一般的なシナリオを特定し、共通の目標に向けてサプライヤーとの協力を強化することができます。

まとめ:自動車向けIoTおよびAIプラットフォームのメリット

IoT と AI の複合的な力は変化しつつあり、今後も自動車業界のほぼすべての面でイノベーションが促進されるでしょう。産業用 IoT の可能性を解き明かし、収益機会を見極めることは、自動車メーカー、サプライヤー、イノベーターにとって究極のゲームチェンジャーとなり得ます。

まとめると、IoTとAIの融合により、バリューチェーン全体で自動車生産を最適化できます。さらに、IoT と AI は自動車の安全性を高め、顧客ロイヤルティを高めるのに役立ちます。自動運転と半自動運転、自然言語処理 (NLP) に基づく車載音声認識システム、コンピュータービジョン、ナビゲーションを改善するディープラーニングアルゴリズム、または物体検出やコース計算などの自動車安全管理のための自動車メーカーの AI ソリューションによって開かれる可能性については誰もが知っています。可能性は無限大です。

革新的なビジネスモデルと収益源

IoTとAI主導のイノベーションは、予想外の新しい収益源を開拓するのに役立ちます。さらに、IoT と AI を組み合わせたプラットフォームで開発されたデジタル製品を中心に、まだ見えないビジネスモデルを開発できます。

コスト削減

IoTをAIで補完することは、自動車のあらゆる分野で業務効率の向上と収益の増加を意味します。しかし、多くの場合、IoT と AI を組み合わせたソリューションの導入によって実現されるすべてのコスト削減と節約の話は語られません。これには、自動化、運用の合理化、デジタルアシスタントなどによるリソースの節約が含まれます。

リスク軽減

車両安全に関する革新的なモデルの開発において、予知保全、異常検知、スマートオブジェクト認識、組み込みのAI搭載セキュリティシステムは、ますます重要な役割を果たしています。自動運転や半自動運転などの新興分野では、実行可能なリスク軽減シナリオの導入が特に重要です。これらすべての分野にわたって、より安全でストレスのない運転のためのコンセプトを開発するには、IoTとAI主導のイノベーションが鍵となります。

カスタマーエクスペリエンスの強化

カスタマイズされたIoT&AIテクノロジーは、持続可能な方法で顧客と関わり合うのに役立ちます。カスタマイズされたデジタルサービスのおかげで、顧客ロイヤルティを高め、圧倒的にポジティブな顧客体験を生み出すことができます。データ主導型の製造業者は、顧客維持ソリューションを開発する準備が整っています。顧客離れを事前に把握し、望ましくない展開に対応するための的を絞ったオファーを開発することで、長期的な関係を築くことができます。

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