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이 보고서는 조건 기반 모니터링(CBM)을 위한 임베디드 ML 시장을 조사하여 임베디드 ML의 밸류체인, 다양한 CBM 시장에서의 임베디드 ML 도입 예측, 임베디드 ML 공급업체 사례 연구, 수요 측면의 요구사항 분석 등을 정리하였습니다.

실용적인 장점:

• 임베디드 머신러닝(ML)에 대한 IIoT 벤더의 전략과 로드맵을 이해할 수 있습니다.
• 시장 진입 전략의 목표 파트너를 식별할 수 있습니다.
• OEM 및 센서 제조업체의 관점에서 수요 측면의 요구 사항에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

중요한 질문에 대한 답변:

• 컨디션 기반 모니터링(CBM) 애플리케이션을 위한 임베디드 ML의 시장 진입 전략은 어떻게 진화하고 있는가?
• 어떤 임베디드 ML 공급업체와 파트너가 가장 성숙한 제품을 제공하는가?
• IIoT 가치사슬에서 각 공급업체의 우선순위는 무엇이며, 임베디드 ML 제품을 고객에게 제공하기 위해 어떻게 상호 작용해야 하는가?

조사 하이라이트:

• 각종 CBM 시장에서의 임베디드 ML 도입 전망
• 다양한 공급업체 유형에 대한 사례 연구: 임베디드 ML을 통한 활동성 입증
• 생태계 내 다양한 사업자들의 우선순위와 임베디드 ML을 고객에게 제공하기 위해 파트너와 협력하고자 하는 방식에 대한 분석

목차

주요 조사 결과

주요 예측

주요 기업

도입 동향

CBM 센서 사용 사례 : 클라우드가 AIML을 지배

엣지에서 AIML로의 이동 : CBM 애플리케이션은 이동이 지연

임베디드 ML 밸류체인

공급업체의 관점 : 애플리케이션 플랫폼

공급업체의 관점 : 엣지 모델 개발툴

공급업체의 관점 : 네트워크 및 자동화 기기 벤더

도입 기업의 관점 : OEM

도입 기업의 관점 : 레트로피트 센서

도입 기업의 관점 : 운영 관리자

영문목차

Actionable Benefits:

• Understand Industrial Internet of Things (IIoT) vendors’ strategies and roadmaps for embedded Machine Learning (ML).
• Identify target partners for go-to-market strategies.
• Gain insight into demand-side requirements, with the perspectives of Original Equipment Manufacturers (OEMs) and sensor manufacturers.

Critical Questions Answered:

• How are go-to-market strategies evolving for embedded ML for Condition-Based Monitoring (CBM) applications?
• Which embedded ML suppliers and partners are most advanced in their offering maturity?
• What are the priorities of different suppliers across the IIoT value chain, and how should they interact to bring embedded ML products to customers?

Research Highlights:

• Forecasts on embedded ML adoption in different CBM markets.
• Case studies of multiple supplier types to demonstrate their activities in using embedded ML.
• Analysis of different ecosystem participants’ priorities and how they want to work with partners to bring embedded ML to customers.

Who Should Read This?

• Strategy and development teams at embedded ML companies looking to understand how they should bring their products to market in the industrial space.
• Product and strategy teams at IIoT software companies looking to understand how to incorporate embedded ML offerings into their marketplaces.
• Application providers and system integrators looking to understand the key discussion topics around embedded ML, and how they fit into the picture.

TABLE OF CONTENTS

Key Findings

Key Forecasts

Key Companies

Adoption Trends

Cloud Dominates AIML for CBM Sensor Use Cases

Shift Towards AIML at the Edge - CBM Applications Slower to Move

Embedded ML Value Chain

Supplier Perspective Application Platforms

Supplier Perspective Edge Model Development Tools

Supplier Perspective Networking and Automation Equipment Vendors

Adopter Perspective Original Equipment Manufacturers OEMs

Adopter Perspective Retrofit Sensors

Adopter Perspective Operation Managers