産業用IoTを簡単に活用する方法

包括的で最先端の IIoT ポートフォリオによる「データから価値まで」の実現。

IIoTの簡単な方法は準備できていますか？

産業用IoTへの道が複雑である必要はありません。貴重なデータへのアクセスが必要な場合でも、新しいデータ駆動型サービスを生成する必要がある場合でも、ワイドミュラーが「データから価値へ」簡単に移行するのを可能にします。

ワイドミュラーの包括的で最先端のIIoTポートフォリオは、未開発地域の用途および商工業地域の用途の両方に適用します。ワイドミュラーは、データの取得、データの前処理、データ通信、データ分析などのコンポーネントとソリューションを提供します。

1つ明らかなことは、産業用IoT自体は目的ではありません。この付加価値は、エネルギー効率を高めるか、リモートメンテナンスのおかげでサービス技術者をより効率的に導入するかにかかわらず、特定の用途で活用されます。最後に、お客様が人工知能を使用して新しいビジネスモデルを開発できるようにします。ユーザーと一緒に、そしてユーザーのために、産業用IoTを簡単かつ効率的に設計しましょう。

メリットの一覧

簡単

IoTソリューション、オープンでWebベースのエンジニアリング、またはデータ科学のスキルを持たない機械学習モデルの構築を容易かつ迅速に改良できるかどうかにかかわらず、産業用IoTへの簡単な方法を見つけることができます。

エンド・ツー・エンド

「データから値へ」:ワイドミュラーの包括的で最先端のIIoTポートフォリオにより、お客様がセンサーからクラウド、そしてその他の分野に移行することができます。データの取得、データの前処理、データ通信は、データ分析の基になるインフラストラクチャから行われます。

将来に向けたより良い位置づけ

柔軟性とオープン性は、産業用IoTの主な成功要因です。オープンプラットフォームに焦点を当てるだけでなく、明確な目標を持って既存および新規のパートナーシップを採用し、お客様を将来に向けて可能な限り最善の位置に配置します。

ワイドミュラーの産業用IoT製品の概要

詳細

産業用IoT – ファクトと数値

産業用IoT – お客様にとってのメリットは何ですか？

産業用IoTは何を表していますか？ワイドミュラーの立場と具体的な提案は？そして最も重要な点：お客様にとって何が役に立ちますか？答えを見つけるために、自動化製品およびソリューション担当エグゼクティブバイスプレジデントであるThomas Bürger博士とのビデオをご覧ください。

例示的な使用例

Webベースのエンジニアリングを簡単に行う方法

最新のIoTアプリケーションでは、自動化技術がより強力で適応性の高いものになる必要があります。u-control webなどのローカルスタンドアロンコントローラは、個別に、追加のデバイスを使用せずに制御タスクを実行できます。これらは、幅広いアプリケーションの中央ソリューションと比較して利点を提供します。システム全体のデータトラフィックを削減し、ネットワーク内の干渉に耐性があり、トラブルシューティングを容易にし、手動プロセスと組み合わせるのに非常に適しています。u-control webは、オープンなWebベースのコントローラであり、スタンドアロンアプリケーションのプログラミングプロセスを簡素化します。IoTのリアルタイムの自動化と通信を統合し、以前は別々だった情報技術（IT）とオペレーショナルテクノロジ（OT）の世界の間の理想的なインターフェイスを形成します。

リモートメンテナンスの簡単な方法

スムーズな生産がビジネスの核心です。エラーの場合は、できるだけ早く対応する必要があります。しかし、そのシステムの専門家が現場にいられない場合は？デジタル化のおかげで、この場合のマジックワードはリモートメンテナンスです。推定では、エラー事例の最大60%を解決できるか、少なくともリモートアクセスを介してサポートできると想定しています。これにより、年間数千ユーロを節約できます。プラントを最適化作業に設定する際に、さらに優れた利点が得られます。ワイドミュラーのu-link Remote Maintenance Toolは、取り付け、設定、管理が容易なシステムを提供し、常に高レベルのセキュリティを保証します。

機械学習の簡単な方法

人工知能を使用するには、データ科学の分野で特定のノウハウが必要です。しかし、データ科学のノウハウだけでは不十分です。データ科学とアプリケーションの知識の組み合わせることで、生産を最適化する完璧な基盤となります。すでにいくつかの賞を受賞しているワイドミュラー産業用AutoMLツールをご紹介します。データ科学の専門知識を持たないドメインの専門家がMLソリューションを自ら生み出せる程度に、MLを標準化して、産業アプリケーションで使用を合理化します。