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시장보고서
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산업용 IoT 모니터링을 위한 임베디드 머신러닝(ML) : 기술의 진화Embedded ML for Industrial IoT Monitoring: Technology Evolution |
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※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.
이 보고서는 산업용 IoT 모니터링을 위한 임베디드 ML 동향을 조사하고 임베디드 ML 생태계, 주요 벤더, 주요 구성 요소, 임베디드 ML을 대규모로 구축하는 데 있어 장애물과 해결 방법, 조건 기반 모니터링(CBM) 이용 사례 등을 정리한 보고서입니다.
실용적인 장점:
- 산업용 IoT(IIoT)에서 임베디드 머신러닝(ML)의 주요 활동 영역을 이해할 수 있습니다.
- 솔루션을 시장에 출시하는 데 필요한 주요 구성 요소를 식별할 수 있습니다.
- 제한적인 엣지 환경에서의 모델 구축 및 배포에 대한 과제와 개발 기회를 이해할 수 있습니다.
주요 질문에 대한 답변 :
- 임베디드 ML의 주요 공급업체는?
- 임베디드 ML 개발자가 직면한 주요 문제는 무엇인가?
- 임베디드 ML을 대규모로 배포하는 데 있어 장벽은 무엇이며, 어떻게 극복할 수 있는가?
조사 하이라이트:
- 컨디션 기반 모니터링(CBM) 이용 사례에서 임베디드 ML의 도입 가능성 예측
- 임베디드 ML 기술 공급업체 간 주요 동향 및 쟁점 파악
- 임베디드 ML 시장의 주요 구성 요소와 벤더를 보여주는 에코시스템 매핑
목차
제1장 주요 조사 결과
제2장 주요 예측
제3장 주요 기업과 에코시스템
제4장 IIoT용 임베디드 ML 에코시스템
제5장 IIoT 임베디드 ML의 진화
- 개발자용 툴 세트
- 도입 중시 서비스
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 be overcome?
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.
TABLE OF CONTENTS
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
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