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[レポート]Building a generative AI–powered shop floor assistant
2024.12.03はじめに
今回はre:Invent2024のBuilders' session「Building a generative AI–powered shop floor assistant」に参加してみたので紹介します！J
セッション概要
Learn how to build a generative AI assistant to analyze data from industrial IoT sensors, documents, manuals, and other manufacturing systems. Also learn how to provide natural language summaries of operation statuses and current issues with suggestion actions, and how to help operators, manufacturing engineers, and factory leaders conduct Q&A–based exploratory root cause analysis to increase overall plant productivity. You must bring your laptop to participate.
[翻訳]
産業用IoTセンサー、ドキュメント、マニュアル、その他の製造システムからのデータを分析するための生成AIアシスタントの構築方法を学びます。また、運転状況や現在の問題を自然言語で要約し、提案アクションを提供する方法や、オペレーター、製造エンジニア、工場リーダーがQ&Aベースの探索的な根本原因分析を行い、工場全体の生産性を向上させる方法を学びます。参加にはノートパソコンの持参が必要です。
簡単に要約
AWS IoT SiteWiseと機器に関するドキュメントやマニュアルをデータソースとしてAIでいい感じにデータ活用しようぜ！という内容です。
こちらは最近発表されたAWS IoT SiteWise Assistantを使ったセッションでした。
今回のセッションで使用したのは以下のドキュメントです。
製造業の課題として労働者の高齢化、労働者の離職率の高さ、人手不足といった様々な問題があります。
特に専門的な技術や知識を持ったベテランの離職により技術が失われていくという問題もあります。
この問題に対してデータを活用したソリューションとして今回のセッションはとても面白いと思いました。
以下は今回使用したアーキテクチャです。
今回のセッションでは時間の関係もあり、アーキテクチャは全て構築済みの状態で用意されていました。
そのため、AWS IoT SiteWise Assistantを使う手順からスタートです。
やってみた
配布されたアカウントにログインするとAWS IoT SiteWiseのページのみ操作できるようになっています。
Projects > eBike Assembly Line Project > Welding Station Overview の順に進むと、IoT SiteWise Monitorの画面が表示されます。
ここでAI Assistantをクリックします。
すると各項目の前にチェックボックスが表示されてますね。
これで選択した項目のデータをAI Assistantが分析できるようになります。
トラブルシューティング
手順に従い、設定されているAlarmにチェックを入れます。
画面右のチャット欄に以下の質問をします。
What are the error codes related to this alarm?
(このアラームに関連するエラーコードは何ですか？)
少し待つとAI Assistantから返答が来ました。
Based on the information retrieved from the knowledge base, here is a summary of the error codes related to the "Welding_Robot_Joint_2_High_Temp" alarm:
C62A1 - Joint temperature: High (80°C) - This error indicates that the temperature of Joint 2 has exceeded the high temperature threshold of 80°C.
C62A11 - Joint temperature: Shut down (85°C) - This error indicates that the temperature of Joint 2 has exceeded the shutdown threshold of 85°C, causing the robot to shut down.
C62A3 - Warning: Static load too high - This error indicates that the static load on the robot is too high, which can contribute to the high temperature issue.
C62A13 - Shutdown: Static load too high - This error indicates that the static load on the robot is too high, causing the robot to shut down.
The documentation also provides some potential mitigations for these errors, such as:
Reducing acceleration and deceleration in the user program
Checking the TCP configuration, payload, and mounting settings
Ensuring the power supply voltage is not exceeding 48V
Checking for short circuits and updating the firmware
ナレッジベースに基づいてエラーコードが発生した原因や緩和策が書かれています。
また参考にしたドキュメントも記載されています。
こちらは主にRAGの機能ですね。
このように引用したドキュメントが記載されていることで、AIによる判断だけではなく最終的な確認を人間ができるのは良いですね。
詳細分析
次に、AI Assistantを使って最近のデータが正常であるか？または問題が発生する可能性があるか？を分析してみたいと思います。
Frame Producedにチェックを入れてGanerate Summaryをクリックします。
以下の回答が返ってきました。
Property Summary
Welding Station - Frames_Produced_5m
Time Range: 2024-12-03T01:32:44Z to 2024-12-03T01:37:44Z
The historical values for the "Frames_Produced_5m" property at the Welding Station asset show a consistent output of 1.0 frame per minute over the course of the single minute period from 2024-12-03T01:35:00Z to 2024-12-03T01:36:00Z. This indicates a steady and predictable production rate at the welding station during this time frame.
Comparing the latest value of 1.0 frame at 2024-12-03T01:35:00Z to the historical values, we can see that the current production rate is in line with the previous minute's output, suggesting a stable and reliable operation at the welding station.
Since there is only one property provided in this case, no further insights can be drawn by evaluating values across multiple properties. The available data points to a consistent, well-functioning welding station operation during the given time period.
AI Assistantは特定期間の1分あたりの生産量からこの製品が安定して生産されているかを分析しています。
このように、機器の正常/異常だけではなく生産の安定性のような、より詳細なデータを分析することも可能です。
これにより機器の値だけを見て稼働の正常性を判断するのではなく、違うパラメータ(視点)で正常に稼働しているかを判断できるのはいいですね。
データの比較
最後にデータのパフォーマンスを比較してみます。
適当に2つのデータを選択した状態でGanerate Summaryをクリックします。
以下の回答が返ってきました。
Welding Robot - Joint 3 Temperature
Time Range: 2024-12-03T01:39:09Z to 2024-12-03T01:44:09Z
The historical values for the "Joint 3 Temperature" property show a fluctuating trend over the past 5 minutes. The temperature started at 33.625°C at 01:40:00 and gradually increased to 36.4375°C by 01:43:00, before dropping back down to 33.78125°C at 01:44:00.
The latest value of 34.25°C recorded at 01:45:28 is slightly higher than the historical values observed in the past 5 minutes, which ranged from 33.625°C to 36.4375°C.
Welding Robot - Joint 5 Temperature
Time Range: 2024-12-03T01:39:09Z to 2024-12-03T01:44:09Z
The historical values for the "Joint 5 Temperature" property show a relatively stable trend over the past 5 minutes, ranging from 36.42613636363637°C to 36.59375°C.
The latest value of 37.0625°C recorded at 01:45:28 is slightly higher than the historical values observed in the past 5 minutes.
Comparison
Both the "Joint 3 Temperature" and "Joint 5 Temperature" properties show similar trends, with the latest values being slightly higher than the historical values observed in the past 5 minutes. This could indicate potential changes in the operating conditions or load on the Welding Robot, which might require further investigation to understand the root cause and any potential implications.
Joint3の方が過去5分間変動傾向があることが書かれています。
またJoint3とJoint5の傾向が同じこと、どちらも過去5分間の値より僅かに高く、機器の動作条件や負荷が変化した可能性も示されています。
こういった機能を利用することで、より簡単に機器の異常を検知することができそうです。
最後に
最近発表されたAWS IoT SiteWise Assistantを使った楽しいセッションでした。
直感的にデータを選択して新しい発見を得られるというのは、データ活用に慣れていない方でも簡単にデータのトレンドを確認することができるので良いソリューションだと思いました。
上記の内容以外に特定時間内の標準偏差など、少し込み入った計算などもできるのかやってみたかったですが、時間の都合上試せなかったのでまた機会があればトライしてみたいです。
