GE は 120 年以上にわたり、ジェット エンジン、パワー タービン、画像装置などの大型産業機械の製造に特化してきました。 このソフトウェアは GE の将来の成長エンジンとなっていたでしょう。 GEの元最高経営責任者（CEO）ジェフリー・イメルト氏は、同社のデジタル事業部門を別の部門に統合することを決定した。 これは、会社の中核事業からの決別と企業の近代化を意味しました。
重工業化の OS として機能するように設計された GE ソフトウェア製品スイートである Predix が、この計画の中心でした。 目標は、機械学習を使用して、業界の「モノのインターネット」からデータを収集し、生産プラントの維持と使用を最適化することでした。
物理的な資産を監視するために、GE には多数のアプリがあります。 一例として、タービン センサーは、出力、風速、モーターのメンテナンス状態に関するデータを提供する場合があります。 GE はアルゴリズムを使用して故障を検出し、特定のコンポーネントのメンテナンス作業を改善する場合があります。 あるいは、データを一元化し仮想モデルを開発することでシステム全体を再調整し、コストを削減します。 あるいは、ギアの「デジタルツイン」と呼ぶこともできます。 Predix は、GE が自社の資産をより有効に活用し、プロセス最適化のための集中データベースとして産業顧客に Predix を販売できるようになるため、社内的にも国際的にもビジネスにとって非常に重要な意味を持っていました。
GE IoT Predix が Microsoft Azure と提携
Azure は確かに、Microsoft が提供するクラウドベースのコンピューティング システムおよびサポート インフラストラクチャです。 IaaS、PaaS、およびシステム開発のための多くのツールを提供します。 モノのインターネット GE Predix は、最新の自然言語処理、AI、強化された情報視覚化など、他のいくつかの機能を利用しています。
Microsoftは、最終的にはMicrosoft Azure IoTスイートやCortana IntelligenceパッケージなどのPredixと、ビジネスアプリケーションを接続する予定だ。 Azure では、ユーザーが Predix 統計を使用してパッケージを作成できるようにすることもできます。
Predix 開発者キット
ビルダーは、IP アドレス、イーサネット接続、電源、および簡単なコーディングを提供するだけで、データ収集を開始できます。
このキットは自動的に必要な接続を確立し、重要な Predix システムに登録して、センサーからの環境データの送信を開始します。 ユーザーは、GE Digital がユーザーに代わって出力したハードウェアまたはソフトウェアの料金を支払います。
煩雑で不安なシミュレーションと評価環境の構築は、Predix Development Kit で置き換えることができます。 他のシナリオでは、開発者は広範囲のソフトウェア ツールと各リンクの特定のセットアップを頻繁に使用します。
また、各デバイスの監視をプログラムすることもありますが、これには数時間かかる場合もあります。 このキットを使用すると、これらのタスクの実行に必要な時間が、ほとんど数時間から効率的な数分にまで大幅に短縮されます。
成長の課題
このシステムの導入時期にイメルト氏は、「Predix は 2020 年までに GE を傑出したソフトウェア企業に向けて推進するでしょう。」と述べています。 テクノロジーにあまり精通していないクライアントでも、Predix を使用して、最適化に機械学習を使用する GE のアルゴリズムによってサポートされるエコシステム内の「レゴ ブロックと同等のソフトウェア」を使用して物理システムを設計できます。 同社は約 1500 人の専門家を雇用し、2016 年に探査に 40 億ドルを投資し、この目的に沿った支出を行いました。 しかし、Predix の開発には非常に多額の費用がかかったため、GE デジタルの損益責任は制限されています。
生産プロセス、ギア制御、追跡のための特定のソフトウェアの開発は、GE とその顧客に比較的長期的な価値をもたらす機械学習とモデリング用の新鮮で柔軟なシステムと比較して、比較的短期間のデジタル イニシアチブを示しました。 同社のデジタル部門は利益を上げることができました。 これらのプラットフォームは、後に産業企業のコンサルティング センターになります。
2017年には、新しく任命された最高経営責任者（CEO）のジョン・フラナリー氏のリーダーシップのもと、同社のPredix戦略に変化が見られた。フラナリー氏は、GEのデジタル部門の顧客を見つけるために投資会社を雇う前に、製品への資金を削減し、より「的を絞ったアプローチ」を主張した。 Predix の将来には依然として疑問があり、GE の最近の CEO であるラリー・カルプは最近、資金獲得の手段としてのみ資産売却を設定し続けています。
今後の方向性
機械学習は、資産集約型の分野において明確な価値提案を持っています。 エネルギーまたは輸送ネットワークを最適化して、負荷バランスと使用率を向上させることが可能です。 コンポーネントの故障はシステム停止につながる可能性がありますが、定期的なメンテナンスを特定するモデルは、ある種の単一の機械の小さなコンポーネントであっても、数千ドルを節約する機会を提供します。 したがって、この製品には注力が必要であるにもかかわらず、GE 社が Predix を完全に放棄するのは誤解である可能性があります。 GE 子会社が Predix をうまく使用することが困難である兆候がいくつかあるため、業界の物理プロセスの効率を高めるために、近い将来、Predix を社内で使用できるように改善する必要があります。 Predix は、研究開発投資のおかげで、GE の社内資産クラスのすべてにわたって「デジタル ツイン」を生成できるはずです。
さらに、GE は主要な事業分野を超えてインフラストラクチャとモデル プロセスを開発するために、企業顧客との提携を確立し続ける必要があります。 GE がこれらの取り組みを利用して現在のモデルを一般化または強化できる場合、顧客と協力して特別な分析アプリを開発することは、優れた中間計画となります。 Predix は、企業の長期目標としての最適化のために、あらゆる工業化社会に適合できる、完全に適応可能な AI エンジンに開発する必要があります。
IoT産業市場には、多くのライバルと熱心な新規参入者が存在します。 GEのデジタル事業は、ロックウェル・オートメーションなどの既存のライバル、アマゾンやグーグルなどの業界リーダー、C3 IoTなどの新興企業からの脅威にさらされている。 特定の側面では、ライバル企業は、産業運営からの膨大な量の情報を管理し、産業運営を強化するための一般化可能なアルゴリズムを作成する能力を備えています。 また、物理的な機器のアイテムを作成および製造する GE の中核スキルは、ソフトウェアから少なくとももう 1 つのステップで削除されます。 この一連の状況により、いくつかの懸念が生じます。 GEはPredixを諦めてこの市場のライバルに屈するべきでしょうか？ 主要なコンピテンシーに焦点を当てることはビジネスにとって有益でしょうが、IoT 業界の ML は本当に来るべき GE にとってより良い未来を約束するのでしょうか?
GE IoT の失敗から学ぶべき教訓
最近、GEはデジタル資産事業を売却していたことを明らかにしたが、その主な原因はPredix IoT Industrialプラットフォームの失敗にある。 GEは2020年までに150億ドル相当のソフトウェアを販売すると予測しており、Predixはその売上の半分を生み出すと予想している。 Predix は確かに予想通りに軌道に乗り始めていません。
1. 資金が豊富だからといって成功が保証されるわけではありません。
忠実な顧客ベースを持つ重要なメーカーであることは、自動的に独自のプラットフォームの作成に成功するわけではありません。 GE の豊富な資金力と広範な顧客ベースは、Predix の成功を保証しませんでした。
2. サポートされている業種が多すぎる
複数の業界にわたって機能するソフトウェアの場所を構築するのは困難です。 GE は分散アプローチにより、誰にでもすべてを提供できるよう、より大きな産業界向けに汎用インフラストラクチャを構築しました。
3. 間違ったパートナーエコシステム
パルタサールティ 5 世は、成功するには、パートナーがアップタウンに移動できるようにする必要があると主張します。 GE パートナーのビジネス モデルを見ると、高級市場で成長するために Predix を使用する機会があったパートナーは 1 社もありませんでした。 GE はパートナー エコシステムの選択を誤りました。 パートナーが Predix を使用して市場で前進することに金銭的な報酬はありません。 現在のパートナーは多額の投資しか行わず、スタッフを教育し、Predix アプリを開発しましたが、Predix にとっては十分ではありませんでした。 競合他社が速く走れなかったため、GE は速く走ることができませんでした。
4. 独自のクラウド データセンターを構築する
GE は、産業資産によって生成されたデータを管理するための独自の Predix クラウドベース データ ハブを構築することで、戦略的ミスを犯しました。 GEが事実を把握するまでにはかなりの時間がかかりました。 クラウド コンピューティングに関しては、Amazon、Google、Microsoft などの業界の巨人と実際に対峙していました。
GE IoT プラットフォームは開発者にとって使いやすいものでなければなりません
Predix プラットフォームは開発者にとって不親切なことで有名なようです。 未来志向の収益化オプションは、IoT ネットワークによって提供される必要があります。 専門開発者の要件に応える必要があります。 堅牢なプラットフォームにより、開発者向け資料が正確で、見つけやすく、読みやすくなります。 開発者は、情報に基づいたコミュニティのサポートも必要とします。
5. サービス精神に移行しない
IoT研究会社MachNationのCEO兼研究責任者であるDima Tokar氏は、GEが企業からの移行に敗北したと主張している。 主に製品に焦点を当てたものから、主にサービスに焦点を当てたものまであります。 同氏によると、この移行には人的資産の向上だけが求められるわけではない。 しかし、それは企業文化、販売奨励金の仕組み、その他多くの分野にも当てはまります。
6. エッジからクラウドへのアクセシビリティ
Predix Essentials は Saas サービスとして機能します。 これにより、企業はさまざまな監視操作やデータ ソースに接続できるようになります。 また、エッジからクラウドへのデータ分析も使用します。 これにより、無駄を削減し、コストを削減し、パフォーマンスを向上させたいと考えている運用作業チームに利益をもたらす時間が短縮されます。 Predix Essentials は、半導体メーカーのインテルを含む多くの顧客と協力して作成されました。 これらは、クラウドベースの IoT 産業テクノロジーを使用したい産業企業による出発点として使用できます。 デジタル変革に向けた取り組みに必要な視覚化、接続性、分析機能を提供します。 垂直セクターやアプリケーションの成熟度に関係なく提供されます。
Predix Essentials は、あらゆる種類の産業ビジネスに適しており、GE Digital の OPM および APM アプリケーション スイートの中核として機能します。 機能を提供し、ソフトウェア プロファイルの橋渡しをします。 MES および Historian オプションからのオンプレミス情報を統合して提供します。
7. メンテナンス戦略
Asset Answers は、ユーザーが情報をインポートして分析するのを支援する競合ツールになります。 それは、自社のリソースの維持状況が関連業界の他の企業のリソースの維持状況とどのように比較できるかを理解するためです。 または、多くのサイトにおける実際のパフォーマンスと比較します。
お客様は、メンテナンス計画や機能のアップグレードにリソースをより適切に割り当て、ソリューションへの道筋を与えることができます。 APMなど、これらの情報を活用して全社の資産を監視・最適化します。 Asset Answers がアクセシビリティを提供するセクターには、天然ガスや石油、化学、発電などがあります。
8. オペレーターの機動性の向上
Webspace 6.0 オンラインおよびモビリティ サービスにより、GE の CIMPLICITY および iFIX HMI/SCADA プログラムは、スマートウォッチ、タブレット、スマートフォン、デスクトップ コンピューターなどのさまざまなデバイス上で表示および制御できるようになりました。
Webspace 6.0 は、オペレーターがどこにいても、運用上の洞察を受け入れ、それに基づいて行動する方法の強化に貢献します。 地上、製造現場、デスクのいずれであっても、暗号化と最新のゼロインストール HTML5 を提供することで、ユーザーは場所に関係なく、より適切な選択をし、知識を共有するための適応力が高まります。 Webspace 6.0 は、リアルタイムの制御と視覚化を通じて俊敏性を強化します。 これにより、チーム間の情報交換が促進され、正しい意思決定を行う作業が迅速化されます。
