• 検索結果がありません。

マイクロソフトの IoT ビジョン ~Create the Internet of Your Things~

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "マイクロソフトの IoT ビジョン ~Create the Internet of Your Things~"

Copied!
54
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

ROOM

A

(2)
(3)

250 億個

2020 年までに

接続される "モノ" の数

Gartner

7.2 兆ドル

2020 年の世界における

IoT ソリューションの市場規模

(4)

デバイスからクラウドまでカバーする包括的なソリューション

幅広いデバイス用の IoT エディションを提供

20 年にわたる埋め込みデバイス分野での実績

すべてのデバイスに対応する 1 つの Windows

プラットフォーム

エンタープライズに対応、メーカーに友好的

今日の IoT 環境向けの設計

無料の IoT Core エディションを提供!

クラウドベースの IoT サービスとソリューション

プロビジョニング、使用、管理が簡単

従量課金制、必要に応じたスケーリング

グローバルなアクセス、ハイパー スケール

エンドツーエンドのセキュリティとプライバシー

Windows、Mbed、Linux、iOS、Android、RTOS

をサポート

Azure IoT

(5)

ハードウェアの

価格が手頃に

接続の範囲が

広がっている

開発が簡単

新たなシナリオ

につながる

メリットの多さが

需要を喚起

(6)
(7)
(8)

1970 1980 1990 2000 2010 10,000,000,000 1,000,000,000 100,000,000 10,000,000 1,000,000 100,000 10,000 1,000 トランジスタ

ムーアの法則

メトカーフの法則

検討すべきポイント:

IoT デバイスからの膨大な信号を組み合わせ、分析することで何を実現できるのか?

クーメイの法則

1.E+14 1.E+12 1.E+10 1.E+08 1.E+06 1.E+04 1.E+02 1.E+00 コンピューター の処理能力 /KWh 194 0 201 0 197 5

(9)

ルールとアラートを設定して、運用効率を改善

デバイスの状態、位置、正常性を監視、追跡

デバイスを接続し、テレメトリを監視

(10)

分析データを運用してモノとプロセスをリアルタイム

に改善

予測分析でデバイス データの活用パターンを把握

デバイスから取得したデータを分析、視覚化

(11)

新しいパートナーシップの機会を創出

新たな周辺ビジネスに進出

IoT、その他のデータを高度な分析機能と組み合わせて

新しいサービスを実現し、収益源を創出

(12)

制御技術 (OT)

(Operational Technology)

情報技術 (IT)

(13)
(14)

物理的なモノの安全性を確保

• 標準、手順、トレーニング、

継続的な改善

• 物理的アクセスの管理

• 危険およびリスク分析

• 監視と保守

• フェイル セーフと安全装置

デジタルなモノの安全性を確保

• セキュリティ開発ライフサイクル

• セキュリティ保護されたネットワーク技術

• 脅威と脆弱性の軽減

• 監視とアラート

• ソフトウェア/ファームウェアの

自動更新

• プライバシー モデル

IT エンジニア

OT エンジニア

(15)
(16)

IoT ソリューションの 3 つの要素

1

デバイスの接続と管理

2

データの分析と運用

3

表示とビジネス接続性

プロビジョニング、使用、管理が簡単

従量課金制、必要に応じたスケーリング

グローバル アクセス、ハイパー スケール

エンドツーエンドのセキュリティと

プライバシー

Azure IoT

(17)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

クラウド ゲートウェイ Event Hubs フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(18)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

クラウド ゲートウェイ Event Hubs フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(19)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(20)

フィールド ゲートウェイ

デバイス

接続と管理

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

クロス プラットフォームの C コード

OS 抽象化レイヤー/OS のバインド

(21)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

データの

分析と運用

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(22)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

データの

分析と運用

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 バッチ分析と視覚化

Azure HDInsight、Azure ML、Power BI、 Azure Data Factory

クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(23)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

データの

分析と運用

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 バッチ分析と視覚化

Azure HDInsight、Azure ML、Power BI、 Azure Data Factory

ホット パス分析

Azure Stream Analytics、Azure HDInsight Storm

クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(24)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

データの

分析と運用

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 バッチ分析と視覚化

Azure HDInsight、Azure ML、Power BI、 Azure Data Factory

ホット パス分析

Azure Stream Analytics、Azure HDInsight Storm

ホット パスのビジネス ロジック サービス ファブリックとアクター フレームワーク クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(25)

フィールド ゲートウェイ

デバイスの

接続と管理

データの

分析と運用

表示と

ビジネス接続性

デバイス

R

TO

S

Li

nu

x、

W

in

do

w

s、

A

nd

ro

id

iO

S

プロトコルの 適用 バッチ分析と視覚化

Azure HDInsight、Azure ML、Power BI、 Azure Data Factory

ホット パス分析

Azure Stream Analytics、Azure HDInsight Storm

表示と ビジネス接続性 App Service、Websites Dynamics、BizTalk Services、 Notification Hubs ホット パスのビジネス ロジック サービス ファブリックとアクター フレームワーク クラウド ゲートウェイ Event Hubs & IoT Hub フィールド ゲートウェイ プロトコルの適用

(26)

デバイス

デバイス接続

ストレージ

分析

表示とアクション

Event Hubs

SQL Database

Machine

Learning

App Service

Service Bus

Table/Blob

Storage

Stream

Analytics

Power BI

外部

データ ソース

DocumentDB

HDInsight

Notification

Hubs

外部

データ ソース

Data Factory

Mobile

Services

BizTalk

Services

{ }

(27)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

de: code 2015

マイクロソフトのIoTビジョン

~ Create the Internet of Your Things ~

及川 洋光

富士通株式会社

統合商品戦略本部 ビッグデータイニシアティブセンター

シニアマネージャ

(28)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

Factory Performance Dashboard Concept

(29)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(30)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(31)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

クリーンルーム(2,000㎡)を

活用した完全閉鎖型植物工場

「会津若松Akisaiやさい工場」

(32)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

Satya cited the

Fujitsu Eco Dashboard system

as one of examples for

transformation of business process

(dabbed as digitization of agriculture) in the

keynote speech during Microsoft ignite on May 4, 2015

-

Transforming agricultural business by creating the system of feedback

loop controlled by IoT combining Microsoft cloud, data analytics and

machine learning

-

The entire system is a software solution product for agricultural business

empowering Fujitsu business transformation

-

The current system uses the public cloud (Azure) as the backend

infrastructure.

The flexibility of the hybrid cloud needs to be explored

Microsoft ignite 2015 Keynote speech

(33)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(34)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

環境経営ダッシュボード for 会津若松Akisaiやさい工場

1

st

Innovation

nd

Innovation

※ POC(Proof Of Concept)

34

(35)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(36)

仕組み

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

S5

FENICS

M2M Service

On-Premises

(AIZU Factory)

Nifty

智のWA!

(Quality)

S5

AKISAI

Hot Path

Eco Management

System

Event

M2M

A5 for Microsoft Azure

Cold Path

 必要な機能要件が標準装備

 初期投資が少ない

 利用した分だけ課金

 全てが 「つながる」

36

(37)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(38)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(39)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(40)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(41)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

(42)

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

On-Premises

S5

FENICS

M2M Service

Cloud

Hot Path

IoT Cloud & Technology

Cold Path

Visualization & Insight

Complex Event Processing

Business Intelligence

Machine Learning

M2M

Offerings

Communication & Collaboration

Site

Device

Information

Band

HMD

PC/Tablet Phone

Data

Vital

Location

Motion

Picture

Moving

Conversation

voice

Factory Performance Dashboard Concept

(43)

Copyright 2010 FUJITSU LIMITED

(44)

日本電気株式会社

ビジネスクリエイション本部

シニアマネージャー

鳥居 直彦

(45)

Create the Internet of Your Things

www.InternetofYourThings.com

CHALLENGE

自社独自技術の顔・物体認証技術を

活用し、流通小売業でのビジネス

イノベーションをご支援。

従来の売上や在庫データに加えて、

これらの技術から取得した情報を新しい

付加価値データをクラウド上で分析。

o 来店者をリアルタイムに行動分析し、

スムーズな対応と顧客満足度を向上。

o より良い個客サービスの提供による

売上の向上とリピート顧客の創出。

o マーケティング力強化により運営

コストの40%を削減

BENEFITS

SOLUTION

来店者の年齢・性別、顧客動線や

商品棚前での行動などの情報を取得。

Azure IoT Servicesを活用した分析

結果から店舗のマーケティング力を強化。

o シームレスな個客サービス提供

による購買の動機付け

o 店舗レイアウトや品揃えなどの

改善により、店舗競争力を強化

NEC

IoTで加速する流通小売店舗での

マーケティング力強化

“NECの認証技術とマイクロソフトのクラウド

サービスを融合することで、 業種・場所を超えた

全てのお客様へのサービスご提供が実現しました“

鳥居 直彦

ビジネスクリエイション本部 シニアマネージャー

(46)

Create the Internet of Your Things

www.InternetofYourThings.com

店舗

売上 在庫管理 来店者 測定 店舗動線 分析 / セキュリティ インタラクティブ サイネージ 接客端末

顧客属性

行動データ

付加価値の創出

マーケティング活用

従来からのデータ

新しい付加価値のデータ

ERP / CRM

本部

リアルタイム情報

天気

TV

SNS

ビッグデータ / 戦略策定

分析

Microsoft Azure

Power BI

(47)

Create the Internet of Your Things

(48)

Create the Internet of Your Things

www.InternetofYourThings.com

訪問顧客分析フロー

FieldAnalyst

センサー / デバイス

Data

Sender

日時・年齢・性別情報等

Event Hubs

Stream

Analytics

イベント処理

ストリーミング処理

ブラウザー

見える化

インターネット

Power BI

Microsoft Azure

訪問者の男女比

日別訪問者数

総訪問者数

訪問者平均年齢

時間帯別訪問者数

地図連携

都市別訪問者

男性の年齢分布

女性の年齢分布

(49)

Create the Internet of Your Things

www.InternetofYourThings.com

オムニチャネル

自宅・外出先

店舗入り口

来店者分析

VIP顧客認証

店内

インタラクティブ

サイネージ

プロジェクション

マッピング

棚前行動分析

バックヤード

混雑検知

流通店舗での活用イメージ

(50)
(51)

一般的なユース ケース用の IoT アプリケーションを簡単にデプロイ可能

リモート監視、資産管理、予測型の保守

ビジネス モデルがシンプルで予測可能なため、適切な計画と予算割り当てが可能

概念実証から開始

再設計を行うことなく、成長に合わせて拡張可能。何百万もの資産をサポート

(52)

アンケートにご協力ください。

●アンケートに 上記の Session ID のブレイクアウトセッションに

チェックを入れて下さい。

●アンケートはお帰りの際に、受付でご提出ください。

(53)

Ask the Speaker

のご案内

●本セッションの詳細は、EXPO 会場内

『Ask the Speaker』コーナー

Room A カウンタにてご説明させて

いただきます。是非、お立ち寄りください。

Ask the Speaker

(54)

参照

関連したドキュメント

The inclusion of the cell shedding mechanism leads to modification of the boundary conditions employed in the model of Ward and King (199910) and it will be

In SLBRS model, all the computers connected to the Internet are partitioned into four compartments: uninfected computers having no immunity S computers, infected computers that

Answering a question of de la Harpe and Bridson in the Kourovka Notebook, we build the explicit embeddings of the additive group of rational numbers Q in a finitely generated group

Then it follows immediately from a suitable version of “Hensel’s Lemma” [cf., e.g., the argument of [4], Lemma 2.1] that S may be obtained, as the notation suggests, as the m A

In our previous paper [Ban1], we explicitly calculated the p-adic polylogarithm sheaf on the projective line minus three points, and calculated its specializa- tions to the d-th

Our method of proof can also be used to recover the rational homotopy of L K(2) S 0 as well as the chromatic splitting conjecture at primes p > 3 [16]; we only need to use the

We give a methodology to create three different discrete parametrizations of the bioreactor geometry and obtain the optimized shapes with the help of a Genetic Multi-layer

To be specic, let us henceforth suppose that the quasifuchsian surface S con- tains two boundary components, the case of a single boundary component hav- ing been dealt with in [5]