プラント業界で進むデータ基盤の導入： 日本触媒がCognite Data Fusionを導入

Executive Snapshot

• Figure: Executive Snapshot：プラント業界で進むデータ基盤の導入－日本触媒がCognite Data Fusionを導入

概況

• 調査概要

• DXの先にあるものとして、プラント業界が目指すべき目標

• プラントDXに関連する技術トレンド

• AIの進化がもたらす製造業の技術革新

• Transformerによって高まるコンテキスト化への注目とルールベース推論への回帰

• AI利用の現場ではモデル志向からデータ志向へと変化

• 安全性／信頼性を高めるルールベース推論の併用

• プロセス製造業におけるコンテキスト化の重要性

• DX高度化に不可欠なナレッジマネジメント

• ナレッジマネジメント構築をAIがサポート

• 起点となるIT／OT／エンジニアリングのデータ統合

• ナレッジマネジメントの要所となる知識グラフ

• 知識ベースと知識グラフの相補性

• コンテキストを保持できる知識グラフは機械学習とナレッジマネジメントの両方に対して有効性が高い

• 知識グラフの構築が難しい理由

• 知識グラフの構築に対しても機械学習だけでなく優秀なルールエンジンが求められる

• Cogniteのプラント産業向けDataOps基盤「Cognite Data Fusion」

• Cogniteの概要

• Cognite Data Fusionの概要

• Figure: Cognite Data Fusion概要

• データ活用に不可欠なコンテキスト化とアプリケーション

• 国内におけるCogniteの導入状況

• データ基盤ソリューションとしてのCogniteの優位性に関するIDCの見解

• Cogniteの導入が進む理由

• Cogniteの技術的優位点の長期的な有効性

• 導入事例：日本触媒によるCognite Data Fusionの導入

• 日本触媒の企業概要

• DXへの取り組み

• Cognite Data Fusionの導入経緯

• Cognite Data Fusionのメリットと費用対効果

• 導入作業の進捗状況と利用者の増加

• 今後の展開

ITバイヤーへの提言

参考資料

• 関連調査

• Synopsis