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IoT・エッジ
「IoT・エッジ」に関する記事 38本。
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中小製造業の設備データの集め方:古い設備から少額で稼働を取る5つの方法
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Unified Namespace(UNS)とは:工場データを1か所で購読するアーキテクチャの要点
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保護具(PPE)未着用検知AI:YOLO系モデルの精度と自社の作業服への適応方法
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エッジAIとは:工場で推論をエッジに置く4つの理由とJetson等の機器選定
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OPC UAとは:AI活用で「通信規格」より「情報モデル」が効く3つの理由
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MCP×OPC UA:430のAI-ready仕様は工場AIの何を変えるか
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予知保全のデータ収集計画シート:設備・センサー・故障履歴の整理30項目
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ヒストリアンのデータはそのままAIに使えるか:圧縮・サンプリング・タグの3つの落とし穴
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振動データの予知保全AI:ISO 20816の評価ゾーンから機械学習までの使い分け
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外観検査AIの撮像・照明設計:同軸・ドーム・ローアングルなど照明6方式の選び方
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OPC UAかMQTTか:工場データ収集プロトコルを用途別に選ぶ比較表と組合せ方
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予知保全のセンサ選定:振動・温度・電流・音・油の5種類を故障モード別に選ぶ
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MQTTとSparkplugの違い:ISO/IEC 20237を工場で使う判断基準
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設備タグの命名規則:AIで設備横断分析するための命名ルールと移行の4手順
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中国「工業インターネット×AI融合」行動方案:2028年に5万社改造の中身
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多変量の設備データで異常検知:SWaTデータセットに学ぶ51センサの扱い方
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RockwellのAI戦略:GuardianAI・エッジSLM・自社工場の3点
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UNSのトピック設計:ISA-95階層で名前空間を切る5つのルールと失敗例
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AWS IoT SiteWiseとは:設備データのモデル化と生成AI保全アシスタントの構成
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推論はエッジかクラウドか:タクト・画像サイズ・台数の3軸で決める判断フロー
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MESとAIをつなぐ3方式:DB直接参照・API・イベント配信(UNS)の比較
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古い設備をつなぐレトロフィット:PLCのない設備・通信できない設備の4パターン
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工場のエッジで動く小型言語モデル:RockwellのNemotron-Nano採用が示すもの
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树根互联の工業AI:設備250万台の接続から時系列予測大模型への転換
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OPC UAコンパニオン仕様の選び方:工作機械・射出成形・ロボットなど主要仕様の整理
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中国工場のデータを外に出さないAI:連合学習とエッジ微調整という選択肢
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設備点検のAI化:アナログメータ読取りとカメラ巡回で日常点検を省人化する方法
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外観検査AIのエッジ実装:推論2ms〜32msの差とPC・GPU・PLC連携の設計
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協働ロボットにAIを足す:UR AI Accelerator・Isaac ROS 5.0の構成と用途
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モータ電流で予知保全(MCSA):センサ追加なしで軸受・回転子の異常を捉える方法
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工場データの時刻ずれ対策:PLC・MES・検査装置のタイムスタンプを揃える4つの方法
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振動・画像など高頻度データの扱い:保存期間・圧縮・特徴量化の設計4項目
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産業向けMCPサーバーの現状:Litmus・Sight Machine・Tulipなど5つの対応を比較
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製造業AIのセキュリティ:データ持ち出し・OT接続・クラウドの3つのリスク
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クラウドAIかエッジAIか:製造現場での選び方を5つの観点で比較
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古い設備でもAIは使えるか:後付けセンサー・カメラでデータを取る4つの方法
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スマートファクトリーとAIの関係:IoT・MES・AIの3層で整理する
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IoTとAIの違いと関係:製造現場のデータ活用を4段階で理解する
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