【レポート】AWS で実現するインダストリアルデータプラットフォーム(AWS-39) #AWSSummit

今回は、2022年5月25 - 26日の2日間で開催されているAWS Summit Online 2022のセッションレポートをしていきます。セッションのサマリーを理解し、興味があるセッションをチェックすることに、ご活用ください。また、セッションのアーカイブも公開されますので、詳細はそちらをチェックしてください。

本記事は、「AWS で実現するインダストリアルデータプラットフォーム(AWS-39)」のレポート記事となります。

セッション概要

製造業のお客様にとって、ものづくりにおける生産性とサステナビリティの向上やそれに向けた Digital Manufacturing 化は常に優先度の高い課題であると考えます。AWS はマネージドサービスにより試行錯誤のリスクを低減すると共に OT と IT の統合におけるハードルを低減します。また Amazon の課題解決メカニズムによりお客様の検討を加速する現場支援も提供しております。本セッションでは Digital Manufacturing 化の鍵となるインダストリアルデータプラットフォームと、その実現に向けたアプローチやお客様事例をご紹介致します。

リンク：AWS で実現するインダストリアルデータプラットフォーム(AWS-39)

スピーカー

AWS 技術統括本部 エンタープライズ技術本部 ソリューションアーキテクト　岡本 京

本セッションの狙い

• 製造業のお客様の生産性とサスティナビリティ向上や、Digital Manufacturing化に向けて「インダストリアルデータプラットフォーム」の内容と、その実現に向けたアプローチやお客様事例をご紹介すること

セッションレポート

製造業におけるデータ活用

• 企業変革力(ダイナミック・ケイパビリティ) 強化の鍵となる3つの力
• これらを強化するのはデジタル技術、特にデータの活用が鍵となる
• 部署や業務を横断してデータ共有することで、業務改善や顧客価値創出をさらに加速させたい
  • しかし、以下のような課題がよく出てくる
    • 各工程の専門化/個別システム化が進み、個別に知見を蓄積
    • データを共有するにしても、他工程の人が理解できるデータ構造になっていない
    • 現場や熟練者のみが知る暗黙知があり、説明が難しい
    • そもそもデータ量が多いからサマリーしか残せていない
  • 理想としては、全社で各データにアクセスできるデータポータルがあること
    • インダストリアルデータプラットフォーム：全てのビジネスプロセスのデータを統合管理 ユーザーは自由にデータを参照/分析でき、 仮説検証を行うことができる

AWSが提供するご支援

技術

あらゆるデータを一元管理

• 業務システムのデータをデータレイクの領域に集約する
  • 容量無制限で耐久性が高いストレージ Amazon S3 を中心に据えデータを一元管理
  • データ加工サービス AWS Glue により ERP, PLM, MES などからデータを抽出し、カタログ管理
  • データ可視化サービス Amazon QuickSight により ダッシュボードや分析環境を迅速に立ち上げ

産業機器からのデータ収集

• AWS IoT系のサービスを利用して各デバイスのデータを収集する
  • エッジコンピューティングサービス AWS IoT Greengrass がデータ 処理機能や OPC-UA, Ethernet/IP, Modbus-TCP,Modbus-RTU* などの通信規格変換機能を提供
  • 産業機器データの分析と可視化に特化したサービス AWS IoT SiteWiseにより機器監視などのアプリケーションを素早く立ち上げ

すぐに使えるAIサービス

• 製造業のお客様が生産工程にインテリ ジェンスを組み込むことができるサービス
  • Amazon Monitron：エンドツーエンドの機器モニタリング
  • Amazon Lookout for Vision：外観検査
  • Amazon Lookout for Equipment：装置の異常検知
  • Amazon Forecast：時系列データの予測

上記のような基盤構築において、さまざまな技術支援が可能

• セミナーやハンズオン
• アーキテクチャ設計支援
• Well-Architectedレビュー
• すぐにお試しいただけるサンプル実装
  • https://aws.amazon.com/jp/quickstart/architecture/industrial-machine-connectivity/
  • https://aws.amazon.com/jp/solutions/implementations/improving-forecast-accuracy-with-machine-learning/

文化

• Amazonのイノベーションを生み出す文化をお客様の取り組みを促進するエッセンスとして活用
  • 失敗を受け入れ、実験を繰り返す
    • 発明のためには必要なこと
  • 2-pizza team
    • 迅速に意思決定し自律的に活動できる小さなチーム
  • customer obsession
    • お客様を起点に考え、お客様のニーズに基づき行動する
  • 提供プログラム
    • Digital Innovation Program
    • Digital Transformation Workshop

お客様事例

• 旭化成様：https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/asahi-kasei/
• Volkswagen様：https://aws.amazon.com/jp/executive-insights/customers/how-volkswagen-drives-enterprise-wide-change-by-articulating-a-bold-vision/?nc1=h_ls

まとめ

• 変化が早く不確実性が高い状況に対応するために必要な仮説検証の繰り返しをインダストリアルデータプラットフォームが加速する
• AWS のマネージドサービス群が基盤構築を加速する
• Amazon/AWS の課題解決手法で組織一丸となって一歩を踏み出す