【分析レポート：リサーチ】産業用IoTモニタリングのための組み込みML：テクノロジーの進化

Embedded ML for Industrial IoT Monitoring: Technology Evolution

実用的なメリット産業用モノのインターネット（IIoT）における組込み機械学習（ML）の主な活動分野を理解する。ソリューションを市場に投入するために必要な主要コンポーネントを特定します... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
ABI Research ABIリサーチ	2024年4月30日	US$1,950 ベーシックライセンスライセンス・価格情報・注文方法はこちら	13	英語

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サマリー

実用的なメリット

産業用モノのインターネット（IIoT）における組込み機械学習（ML）の主な活動分野を理解する。
ソリューションを市場に投入するために必要な主要コンポーネントを特定します。
制約のあるエッジ環境におけるモデルの構築と展開に関する課題と開発機会を理解する。

重要な質問にお答えします

組込みMLの主要ベンダーは？
組込みML開発者が直面する主な問題とは？
組込みMLを大規模に展開する上での障壁は何か？

リサーチハイライト

コンディションベースモニタリング（CBM）ユースケースにおける組込みML導入の対応可能な機会に関する予測。
組込みML技術サプライヤー間の主要トレンドと論点の特定。
組込みML市場における主要コンポーネントとベンダーを示すエコシステムのマッピング

誰が読むべきか？

組み込みML企業の戦略および開発チーム。
エコシステムとML製品戦略の構築方法を理解したい組込みハードウェア企業のソフトウェアリーダー
アプリケーションプロバイダやシステムインテグレータ(SI)の方で、組込みMLに関する主要な話題と、それらがどのような位置づけにあるかを理解したい方。

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Summary

このレポートでは、組込み機械学習（ML）のの主要ベンダー、組込みML開発者が直面する主な問題、組込みMLを大規模に展開する上での障壁は何かなど、組込みML市場について分析しています。

Report　Description

Actionable Benefits

Understand the key areas of activity for embedded Machine Learning (ML) in the Industrial Internet of Things (IIoT).
Identify the key components required to bring a solution to market.
Understand the challenges and development opportunities for building and deploying models in constrained edge environments.

Critical Questions Answered

Who are some of the key vendors in embedded ML?
What are the key issues facing embedded ML developers?
What are the barriers to deploying embedded ML at scale, and how can these?

Research Highlights

Forecasts on the addressable opportunity for deploying embedded ML in Condition-Based Monitoring (CBM) use cases.
Identification of key trends and discussion points among embedded ML technology suppliers.
Mapping the ecosystem to demonstrate the key components and vendors in the embedded ML market.

Who Should Read This?

Strategy and development teams at embedded ML companies looking to understand where they should focus on developing their products.
Software leaders at embedded hardware companies looking to understand how to build their ecosystem and ML product strategy.
Application providers and System Integrators (SIs) looking to understand the key discussion topics around embedded ML, and how they fit into the picture.

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1. KEY FINDINGS

2. KEY FORECASTS

3. KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS

4. EMBEDDED ML ECOSYSTEM FOR THE IIOT

5. EVOLUTION OF EMBEDDED ML IN THE IIOT

5.1. DEVELOPER-FOCUSED TOOLSETS

5.2. DEPLOYMENT-FOCUSED OFFERINGS

Companies Mentioned

AWS

Edge Impulse

Qeexo

SensiML

STMicroelectronics

TDK

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