翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 製造業における機械学習とAIの機会は、 計り知れません 。 消費者の需要 と生産のより良い整合性から、 工程管理、歩留まり予測、欠陥検出 の改善まで、 予知保全 、 出荷最適化 、 もっともっと 、ML/AIはメーカーがビジネスを運営する方法を変革する用意があり、これらのテクノロジーは インダストリー4.0構想における主要な注力分野 となっている しかし、この可能性を実現することに課題がないわけではありません。機械学習と AI...

Original Blog : The Lakehouse for Manufacturing 翻訳： junichi.maruyama あらゆる業界が、生成的AI、データ共有、生産性、予測分析といったトピックについてどう考えるかが問われています。しかし、これは製造業において特に何を意味するのでしょうか？なぜこのようなシフトが重要なのでしょうか？なぜ、未来がそれに左右されるのでしょうか？ 製造業は、次のSKU、機械、自動車、飛行機といった主要な生産単位を効率的に提供するだけでなく、より高い成長性、より安定した収益源、外部ショックに対するより高い回復力といった、より高い拡張性を示すテクノロジー対応のビジネスを提供することに常に焦点を当て、ビジネスを再構築しています。 この業界は膨大な量のデータ（小売、メディア、金融サービスなどの業界の2～4倍）を生成し、このデータは今後5年間で200～500％と推定される指数関数的な速度で成長しています。この膨大なデータの増加は、コネクテッドワーカー、ビル、車両、工場から発せられる

Original Blog : Cybersecurity in Manufacturing 翻訳： junichi.maruyama スマート製造への取り組みが進む中、サイバーセキュリティは製造業者のオペレーショナルリスクプロファイルの中心的存在となっています。Deloitteの 調査 によると、製造業者の48％がこのような運用リスクをスマートファクトリー構想の阻害要因として考えていることが明らかになっています。そのため、製造業におけるサイバーセキュリティ市場は成長態勢にあり、 2027年には298億5000万ドル に達すると予想されています。 Databricksがスポンサーを務めるOmdiaによる最近の製造業調査では、「アナリティクスとAIイニシアチブの導入を遅らせ、さらには阻止している課題は何か」という質問がありました。 サイバーセキュリティの脅威 は、上位2つの回答のうちの1つとして登場し、どちらの回答も44％のスコアを獲得しています（下図参照）。実際、さまざまな調査において、サイバーセキュリティは業界

Original Blog : Enabling Computer Vision Applications With the Data Lakehouse 翻訳： junichi.maruyama ブログ「 Tackle Unseen Quality, Operations and Safety Challenges with Lakehouse...