故障予知ソリューション動向に関する調査(2017年) 

2017年08月30日
矢野経済研究所は、国内の故障予知ソリューションの動向に関する調査を実施した。

【調査結果サマリー】

◆製造・保全分野へのAI活用は、慎重さが求められる
 これまで、ビッグデータを背景として、AIは主にWebマーケティング等の商業向けで活用されてきた。現在、製造・保全分野においてもAI活用の取り組みが進められているが、商業向けと比較すると、データの扱いや解析結果に対して高い精度が要求されていることなどから、その開発状況はゆるやかなものとなっている。

◆AIを使った故障予知には、課題も多く進展は緩やか
 製造・保全分野では、特に故障予知に対するAI活用が注目されているが、現状では課題も多い。具体的には、故障予知ソリューションにおいてAIは「精度の問題」や「因果関係の問題」、「個別性の問題」をかかえている。故障予知ソリューションはまだ萌芽期であり、今後、研究が進めば、課題も解消されていくと考える。

◆CPS(サイバー・フィジカル・システム)実現に向け、故障予知への取り組み進む
 今後、製造業はCPS(サイバー・フィジカル・システム)という、現実世界にある実体とサイバー空間にあるデータとが密接に連携した世界観の実現に向けて動き出す。そうした世界観を実現していくためには、物理現象のモデル化、メカニズムの解明といったことが必要となるが、故障予知ソリューションの研究を通じて解明されることも多くなるはずで、中長期的にみると故障予知への取り組みは重要な意味を持つと考える。


【調査概要】
調査期間:2016年12月~2017年7月
調査対象:設備機器ベンダー、プラント事業者、ITソリューションベンダ
調査方法:当社専門研究員による直接面談ならびに文献調査を併用

詳しいリサーチ内容はネタ元へ
[矢野経済研究所]
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