[レポート]Building a generative AI–based manufacturing digital thread

はじめに

今回はre:Invent2024のWorkshop「Building a generative AI–based manufacturing digital thread」に参加してみたので紹介します！

Manufacturers have vast amounts of knowledge dispersed across the product lifecycle, often resulting in limited visibility, significant knowledge gaps, and the inability to continuously improve. A digital thread offers an integrated approach to combine disparate data sources across enterprise systems to drive traceability, accessibility, collaboration, and agility. In this workshop, learn how to create an intelligent manufacturing digital thread using a combination of knowledge graph and generative AI technologies based on the data generated throughout the product lifecycle. Explore several use cases and discover actionable steps to kick-start your intelligent digital thread journey. You must bring your laptop to participate.
[翻訳]
製造業では、膨大な量の知識が製品ライフサイクルに分散しているため、多くの場合、可視性が制限され、知識のギャップが大きく、継続的な改善ができません。デジタルの糸は、トレーサビリティ、アクセシビリティ、コラボレーション、アジリティを推進するために、企業システム全体の異種データソースを組み合わせる統合的なアプローチを提供します。このワークショップでは、製品ライフサイクルを通じて生成されたデータに基づき、ナレッジグラフと生成AIテクノロジーを組み合わせてインテリジェントな製造デジタルスレッドを作成する方法を学びます。いくつかの使用例を検討し、インテリジェント・デジタル・スレッドの旅をスタートさせるための実行可能なステップを発見してください。

簡単に要約

製造業(に限りませんが)ではデータがいろいろなところに分散していて、データの共有、必要なデータへのアクセスが難しいよね。だからそれをAIを活用して解決しようぜ！ということです。

今回のワークショップでは以下のガイダンスを実施しました。
AWS でのグラフと生成 AI を使用したデジタルスレッドのガイダンス

アーキテクチャは複雑ですが、ワークショップではCloudFormationが用意されていたため、実装後のアプリを使ってみるという内容でした。
以下は今回のアーキテクチャです。

やってみた

まずはBedrockでClaude Sonnetを使えるようにします。

次にCloudFormationテンプレートをデプロイします。
CloudFormationには以下のリソースが含まれています。

• デモユーザーアカウントを持つ Amazon Cognito ユーザープール
• Amazon Neptune サーバーレス クラスター
• Amazon Neptune ワークベンチ Sagemaker ノートブック
• VPC
• サブネット/セキュリティグループ
• アプリケーション ロード バランサ
• Amazon ECR リポジトリ
• AWS Fargate上で実行される ECS クラスターとサービス

今回は手順通りにCloudFormationをデプロイするコマンドを実行するだけなので割愛します。

Amazon Neptuneにデータインポート

デプロイされたNeptuneにはデータが入っていないため、データをインポートします。
Neptuneのノートブックからデプロイしたノートブックを選択します。

ワークショップで配布されたmfg-neptune-bulk-import.ipynbをノートブックにアップロードします。

Neptuneのデータが用意できたので、チャットアプリケーションにアクセスします。

それっぽいチャットアプリが用意されていますね。

今回のデータソースのNeptuneへのクエリ内容を表示するには画面左下のDisplay Generated Cypher?にチェックを入れればいいようなので、チェックを入れておきます。

それでは以下の質問をしてみます。
Tell me about the quality defect QC-1234-1?
(品質欠陥QC-1234-1について教えてください。)

The quality defect QC-1234-1 is related to an issue with rpm (revolutions per minute). According to the description, the expected rpm should be 10,000. However, the actual measurement shows that it is 9,800 rpm, which is lower than the required specification.
As a result of this discrepancy, the test result for this quality defect has been recorded as a fail. This indicates that the rpm deviation is significant enough to be considered a quality issue that needs to be addressed.
It's important to note that this lower rpm could potentially affect the performance or functionality of the equipment or component in question, which is why it has been flagged as a quality defect.

回答から、期待される回転数は10,000だけど実測値は9,800rpmであることが分かります。
またこの回転数の結果から試験の結果が不合格であることも書かれています。

ちなみに以下は生成されたクエリの内容は以下のようになっています。
MATCH (qd:QualityDefect {name: 'QC-1234-1'}) RETURN qd.name, qd.description, qd.testresult
クエリ内容がわかれば、今後同じ現象を調べる際も再現性がありますね。

次の質問です。
Who are the suppliers for the part Turbo-Motor-11234?
(部品 Turbo-Motor-11234 のサプライヤーはどこですか?)

Based on the information provided, the suppliers for the part Turbo-Motor-11234 are:
Max Holdings
Edge Supplier
NFI International
TXP Manufacturing
These four companies are listed as the suppliers for the specified part. Each of these suppliers likely offers the Turbo-Motor-11234 or components related to it. If you need more specific details about their individual offerings or how they relate to this particular part, you may want to contact these suppliers directly or consult additional documentation about the Turbo-Motor-11234.

次の4社がサプライヤーとして登録されていることが書かれています。
Max Holdings
Edge Supplier
NFI International
TXP Manufacturing
また、問題があった場合にサプライヤーに連絡して下さいと書かれていますが、できれば連絡先まで書かれていると尚よかったですね。
これはデータソースに各サプライヤーの連絡先が書かれていないことが原因だと思われます。

次の質問です。
Can you provide the lca, pcf and scope3 emissions data for the part Turbo-Motor-11234?
(Turbo-Motor-11234のLCA、PCF、およびスコープ3の排出量データを教えてください)

Certainly! I'd be happy to provide you with the LCA, PCF, and Scope 3 emissions data for the Turbo-Motor-11234 part. Based on the information available:
Life Cycle Assessment (LCA): The LCA for this motor is 1800 kg CO2 equivalent per motor.
Product Carbon Footprint (PCF): The PCF is 0.25 kg of CO2 equivalent per unit of energy output.
Scope 3 Emissions: The Scope 3 emissions for this motor are 1200 kg CO2 equivalent per motor.
These figures give us a comprehensive view of the environmental impact of the Turbo-Motor-11234 throughout its lifecycle, its carbon footprint relative to its energy output, and the indirect emissions associated with it in the value chain. This information can be valuable for assessing the overall environmental impact of using this particular motor in various applications.

回答から以下のことが分かりました。
LCA:モーター 1台あたり1800kgのCO2相当
PCF:エネルギー出力単位あたり0.25kgのCO2相当
スコープ3の排出量: スコープ3の排出量は、モーター1台あたり1200kgのCO2相当
これらのデータから具体的な環境への影響が把握できます。

最後の質問です。
Who can access the project Turbo-Project?
(Turbo-Projectへのアクセス権限を持っているのは誰ですか？)

John, Kevin, Sophia, Charlotte, Alex, Emily, and Bill.
All of these employees have been granted access, as indicated by the "Yes" status for their access level. It appears that the entire team listed has been given permission to work on or view the Turbo-Project. If you need any further details about specific roles or levels of access within the project, you may want to consult with the project manager or the IT department for more detailed information.

回答から従業員全員にアクセス権限があることが分かります。
従業員全員に、Turboプロジェクトの操作または表示の許可が与えられていることも記載されています。

最後に

このように簡単に多角的な視点でデータの情報が得られるのはAIの良いところだと思います。
今回のようにグラフデータを扱う場合はNeptuneをデータソースとしたAIアプリケーションは最適だと思いました。
ただし、製造業やIoTという文脈でグラフデータを扱うケースはあまり多くないように感じているので、使い所は限られてくるんじゃないかな〜とも感じました。

実装に必要なソースコード

https://github.com/aws-solutions-library-samples/guidance-for-digital-thread-using-graph-and-generative-ai-on-aws