製造業における
デジタル変革
日本マイクロソフト株式会社 鈴木 直功 富士ソフト株式会社 井岡 照幸 2019年3月12日（火）本日の内容
・ 製造業におけるMicrosoft IoTの取組み
・ 富士ソフト株式会社様 “IoTプラットフォーム on Office365”
・ IoT + AI on Edge の取組み
日本国内 IoT 市場
出典: IDC国内 IoT市場 産業分野別／ユースケース別予測、2018年～ 2022年 IDC 2018年 国内IoT市場 ユーザー利用動向分析国内IoT市場 支出額
2022年には、IoTの投資額は12.5兆円 (2017年の約 2 倍, CAGR 14.9%) に
産業セクター別IoT利用率
2025年までに IoTデータ+非 IoTデータが
163兆ギガバイトにIoTデバイス接続数が 822億に増大
世界観
人を中心とした エクスペリエンス ユビキタス コンピューティング 人工知能Intelligent Cloud
Intelligent Edge
マイクロソフトは IoTへの投資を強化
50億ドル
今後4年間で IoTへ投資
2018/4/10 発表
マイクロソフトの IoT 注力分野
製造
流通
スマートビルディング
ヘルスケア
IoTでやること実現の難しさ
アクション
IoTでやること実現の難しさ
組み込み開発 デバイス センサー技術 ・・・ 通信方式 ネットワーク クラウドGW ・・・ ストレージ DBMS ストリーム処理 ・・・ BI 機械学習 Web技術 ・・・ 業務設計 業務アプリ 既存連携 ・・・幅広い知識、技術領域 （OT と IT両方のスキル）
Azure IoT Central – すぐに始められるIoT
デバイスの接続と管理 テレメトリの取り込みとコマンドアンド コントロール 監視ルールおよびトリガーされるアクション ユーザーのロールとアクセス権 ダッシュボード、可視化および洞察 マイクロソフトが完全にホストおよび管理フルマネージド (SaaS)型のIoTソリューション。クラウド開発に不慣れな方でもが簡単に利用可能。
Azure IoT Solution Accelerators – カスタマイズ可能なIoT
一般的なIoTシナリオに対応する、 PaaS構成のテンプレートを提供。
カスタマイズも可能。短期間でIoTソリューションの開発、導入ができます。
リモート監視
デバイスやセンサーのデータをリアル タイムに収集、遠隔地から監視。予測メンテナンス
デバイスやセンサーのデータを分析 し、 装置の不具合を事前に予 測。コネクテッドファクトリー
工場内の産業機器やデバイスをク ラウドに接続して監視し、アラートを 通知。デバイスシミュレーション
シミュレートされたデバイスでIoTソ リューションをテストし、現実シナリ オをエミュレートクラウド (Azure) フィールド デバイス IoT Edge(ゲートウェイ) プロトコル 変換 MAC Addr / ID マッピング ストリーミング 処理 IoT Hub への メッセージ送信
IoT Hub Stream Analytics Cosmos DB
異常検知処理 (機械学習分析) クラウド上で作成した 異常検知モデルをエッジへ展開 クラウドで作成した 処理モデルをエッジへ展開 Machine Learning エッジ上での 処理内容の制御
Azure上で展開されるAIやカスタムロジックをエッジで実行するサービス。
エッジ側でリアルタイムにデータ処理を行い、低遅延での異常検知、即時フィードバック制御が可能。
Azure Sphere – IoTデバイスのセキュリティを守る
Azure Sphere 認定MCU
マイクロソフトのセキュリティテクノロジーを 搭載したMCU（マイコン）が登場
Azure Sphere OS
デバイスに対して10年間のライフタイムを保護
Azure Sphere Security Service
Azure Sphereデバイスの、デバイス間および デバイスとクラウド間の通信を保護
MCU搭載デバイスのセキュリティを保護する三位一体のソリューション
Seeed製 Azure Sphere開発キット (MT3620) 提供中
Azure
Azure Stack
Azure IoT Edge
• 世界 54リージョンで使用可能 • Azure IoT Central
• Azure IoT Solution Accelerators • Cognitive Services
• クラウドのインテリジェンスをエッジに展開 • オンプレミスの Azure サービスおよび管理 • IoT Hub on Azure Stack (提供予定)
Windows IoT
• IoTデバイス/組み込み機器向けOSAzure Sphere
• MCU デバイス向けのセキュリティサービスAzure IoT Device SDK
• 複数デバイス、多言語、複数 OS • iOS、Android、Windows、Linuxオンプレ エッジ
IoTデバイス
IoTデバイス (MCU)
FPGA
Project Brainwave
• FPGAをEdgeで活用センサーおよびシステムから データを収集し、価値ある ビジネスインテリジェンスを 生み出し、ダウンタイムを 50% 短縮 燃料消費を 1% 削減し、 航空機当たり 年間25万ドルを節約 冷凍機は、未接続機器に 比べて 9 倍高速で動作し、 時間当たりダウンタイム コストを 30万ドル 以上節約 世界中の生産および サプライチェーン データへのア クセスを向上し、ダウンタイ ムコストを1 日当たり 30万 ドルも削減
リコーインダストリアルソリューションズ株式会社
「成型工程稼働状況の見える化」
- 自社で活用し、インダストリアルPCとセットのIoTパッケージ化への展開も予定-A B C D 設備の稼働状況を監視 E Microsoft Azure Power BI ダッシュボードIoT Hub Stream DB Analytics リコーインダストリアルソリューションズ社 インダストリアルコンピュータ AP-10A Azure IoT活用 生産を効率化する見える化パッケージ 2019年5月リリース予定 ■ 製造機器から取得した情報をクラウドに送信し、稼働管理・データ解析の見える化を実現 ■ システム構築に必要なインダストリアルPC、リモートＩ／Ｏ、Azure IoT アカウント、 BIツール（稼働管理ダッシュボード）、データアップロードソフトウェアを標準パッケージ化 ■ サブスクリプションライセンス運用で低価格でのご提供。（‘19/５提供開始予定） ■ リコーインダストリアルソリューションズ 花巻工場での稼働事例のご紹介（‘19/4 稼働予定） リコーインダストリアルソリューションズ 花巻事業所
富士ソフト株式会社様
FUJISOFT x ICT ビジョン ～
AIS-CRM
～
A
I
ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ フロントエンドAI、 クラウドAI、AI-BOT、 様々なAIを組み合わせて インテグレーションI
oT
ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ 当社の組込系技術とビッグデータ分析など を組み合わせてIoTの世界を ワンストップサービスで提供S
ecurity
ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ 新たなテクノロジーの 発展に伴う 様々な脅威への適切な対応Auto-M
otive
更に発展し続ける 自動車ソフトウェアへの 積極的な対応M
obile
ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ 進化を続ける様々な モバイル端末の最適な インテグレーションR
obot
ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ 先進の知能化技術によって実現した コミュニケーションロボット （PALRO）の活用 産業用ロボット分野を支える ソフトウェア技術C
loud
Computing ｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ 様々な業種・業態に適切な クラウドサービスを インテグレーションIoTによる業務の効率化
「機器やデバイスを見える化し、生産性を向上させる」と言われる事もあるが、実際の
現場は既に一定レベルまで効率化が行われているため、IoTによる大きな効果を期待
する事は難しい
見える化したけど 既知の範囲だった・・IoTって、どう活用
したら良いの？
継続的に 効果を上げれるの？IoTプラットフォーム on Office 365
インターネットとつながったモノの仕組みであるIoTにOffice 365をプラスし、次のアクショ
ンを導き出す仕組みを提供
機器などの稼働情報
Office 365との連携
Azure IoT
Azure SQL Logic App
稼働情報 Power BI 稼働情報 BIによる高度な分析 • 本格的な図面を簡単に作成できるVisioで製造ラインをイメージ化 • Webブラウザのみで、各工程を横断的に可視化 • 稼働状況や予防保守情報等をデータ連携し、インジケーター表示 IoT Hub Office 365
Visio Onlineで製造ラインのシステム連携
Azure SQL Logic App 稼働情報 Power BI 稼働情報 BIによる高度な分析 • 社内ポータルにダッシュボードや停止時のお知らせ等を表示 • 稼働情報をもとに自動でワークフローを開始したり、タスクをアサイン • 障害レポートなどユーザ側からのデータも併せて蓄積 IoT Hub
SharePoint Onlineで社内ポータルに連携
組込み工程で障害が発生しました Office 365 Azure Machine Learning Azure IoT建物の省エネを促進する自動制御機器や空調冷熱機器などの施工、保守管理を手がける
ジョンソンコントロールズ株式会社様向けに、Azureの機械学習機能であるAzure Machine
Learningを利用した、空調システムの不具合検知システムを開発。
2018年9月より順次導入を開始されています。
IoT +AI 弊社導入事例︓不具合検知
参照：Microsoft Customer Stories
「インテリジェント テクノロジーを利用して
人間の可能性を広げるためのもの」
2016
96%
RESNET Vision Test
152
-
layer
Imagenet :超深層 ニューラルネットワーク物体検知精度が
人間と同等に
2017
音声検知精度が
人間と同等に
5.1%
誤検知率 Switchboard 音声認識テスト2018
機械翻訳精度が
人間と同等に
88.5%
認識率 SQuAD 読解力テスト69.9%
精度 MT Research SystemAzure IoT Edge上で、 Custom Vision利用可能
AIをEdgeで実装も可能
Cognitive Service
Custom Vision API
https://www.customvision.ai/
続々とEdge側のAIを提供
Computer Visionに加えて
•
Face
•
Text Analytics
汚染されたコーンを自動選別
自然界最悪の発がん物質であるカビ毒“アフラトキシン”に汚染された コーンを自動認識・自動選別するデータドリブン型穀物ソーター • 食料安全と廃棄削減で世界的問題 • 秒速3.5mで流れ落ちるコーンから汚染コーンを即時 認識してエアジェット（コンプレッサー）で分離 • 従来技術では実現不可能だったが、独自のソート技 術にクラウドとデータ解析の新技術を融合しプロトタイ プ機で実用化に目途、年内に商用化予定 • 画像認識とデータ解析にAzureおよびFPGAを利用 90% 5%農家・農場経営者 原材料・食品メーカー 流通 消費者 農業ケミカルメーカー LumoVision データ 解析 インサイト 気象予測 収穫期の天候パターン 収穫に関する リアルタイムな リスク・レポート 同一地域で 収穫された 他ロット情報 汚染発生傾向 に関するレポート 継続的な認識 アルゴリズム更新 リスク状況に基づく オペレーションガイド 全ロットの 画像データ ブロックチェーンによる 保証・信用 “コネクテッド製品“が意味するところ＝ データドリブン革新
自動走行パレット搬送機
倉庫内の効率をさらに向上させる未来の工場ビジョン • 機械学習・深層強化学習を使ってパレット搬送機が 倉庫内で安全かつ効率的に移動できるよう学習 • パレットドローンなどの機器にパターン認識を学習さ せ、人間と強調して安全に工場のプロセスを自動化 • コグニティブ機能も備え、パレットのカメラ動画からリア ルタイムにオブジェクト検知を行い、人・パレット同士・ 「STOP」「SLOW」等のサインを読み取りその内容に 従って動作を変える • Microsoft Researchが開発したシミュレーション環境 「AirSim」、Cognitive Toolkit、Azureを使用2016年2月発足
IoTビジネス共創ラボ
556 社 / 775名が会員登録
(2018/11/9時点) 幹事企業: 東京エレクトロンデバイス 事務局: 日本マイクロソフト https://iotbizlabo.connpass.com2017年6月に発足
ディープラーニングラボ
4,200 名が会員登録
(2018/11/9時点) 幹事企業: Ridge-I 事務局: 日本マイクロソフト https://dllab.connpass.com© Microsoft Corporation. All rights reserved.
Thank you
IoT実現の障壁
出典: Bain and Company
2016 2018 トップ 3 の障壁 0.18 0.18 0.19 0.2 0.2 0.23 0.23 0.24 0.3 0.32 0.45 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 回答者の割合 (%) (トップ 3 の障壁) 回答者の割合 (%) (トップ 3 の障壁) 20% 21% 21% 17% 23% 25% 21% 25% 29% 28% 42% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 IoT/分析ソリューションの導入を阻む最も大きな障壁となっているのは何か?
