投稿日: Dec 3, 2020
Amazon Monitron は、センサー、ゲートウェイ、機械学習サービスで構成されるエンドツーエンドの機械モニタリングソリューションを提供し、メンテナンスが必要な機器の異常を検知
Amazon Lookout for Equipment は、既存の機器センサーをご利用のお客様が AWS 機械学習モデルを使用できるようにし、機器の異常を検知および予知保全を実現
AWS Panorama Appliance は、お客様の生産現場にある既存のカメラを活用しコンピュータビジョンを使用した品質管理と職場の安全性向上
AWS Panorama ソフトウェア開発キット（SDK）により、産業用カメラメーカーがコンピュータビジョン機能を新しいカメラに組み込むことが可能
Amazon Lookout for Vision は、AWS が学習させたコンピュータビジョンモデルを元に、画像やビデオストリームを使って、製品もしくはプロセスの異常や欠陥を検出
フェンダー、BP、GE ヘルスケアが新しい AWS 産業向け機械学習サービスを使用
（シアトル発、2020 年 12 月 1 日発表）Amazon.com, Inc.（NASDAQ:AMZN）の関連会社である Amazon Web Services, Inc.（AWS）は、「AWS re:Invent」にて、Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama Appliance、 AWS Panorama ソフトウェア開発キット（SDK)、Amazon Lookout for Vision を発表しました。この 5 つの新しい機械学習サービスはいずれも、工業や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で、業務効率、品質管理、セキュリティ、職場の安全性の向上に活用いただけます。これらのサービスは、高度な機械学習、センサー解析、コンピュータビジョンの機能を組み合わせ、工業や製造業のお客様が抱える共通の技術的な課題に対応し、現在利用可能なクラウドからエッジまでの産業向け機械学習サービスを提供する最も包括的な製品群です。これこそ、何十万ものお客様が AWS の機械学習サービスを選び、様々な業界のあらゆる規模のお客様が AWS が提供する機械学習サービスを事業戦略の中核に据えている理由です。AWS の新しい産業向け機械学習サービスについては https://aws.amazon.com/industrial/ をご覧ください。
より多くの企業が、製造工場、配送センター、食品加工工場などの現場に機械学習サービスの導入を検討しています。こうしたお客様にとって、データは自社の複雑な生産工程を密接につなぎ合わせる役割を果たしています。生産工程は、通常密接に連携しており、わずかな許容誤差で運用しています。たとえ小さな問題でも、予期しない大きな問題になりかねないからです。施設内で運用している機器のデータを分析することで、お客様がこの課題に対応するのに役立ちます。多くのお客様は AWS IoT SiteWise のようなサービスを活用して産業用機器からデータを収集し、パフォーマンスメトリックをリアルタイムで取得してきました。産業データの収集と分析にクラウドを使い始めたお客様は、データを有効に活用し、業務効率をさらに高めるために機械学習を組み込む方法はないかと模索し始めました。コストを削減し、業務効率を高めるために、機械学習を使って予知保全の実現に役立てたいと望むお客様もいれば、インターネットに接続していない場合や、レイテンシーを極力減らすことを重要視する場合に、エッジでコンピュータビジョンを使用し、製品の欠陥を見つけ、職場の安全性を高めたいと望むお客様もいます。こうしたニーズや機会の変化の中で、製造業の企業は AWS に、クラウド、産業用エッジ、機械学習を一緒にまとめて活用し、製造現場で生成される莫大な量のデータからさらに多くの価値を得る方法を期待しています。
Amazon MonitronとAmazon Lookout for Equipment で機械学習を活用した予知保全が可能に
工業・製造業の企業が今直面している大きな課題は、既存の設備の継続的なメンテナンスです。従来、ほとんどの設備のメンテナンスは、機械が壊れた後や問題が起きてから対応するか、機械が壊れていないことを定期的に確認し予防的にメンテナンスするかのいずれかです。問題が起きてから対応すると、結果として莫大なコストとダウンタイムが発生することが多く、一方、予防的なメンテナンスは費用がかかり、過剰メンテナンスになるか、あるいは頻繁にメンテナンスを行わない限りは予防ができない可能性があります。このことから、機器のメンテナンスが必要な時を予測し対応する予知保全は、より確実なソリューションです。しかし、予知保全を機能させるためには、企業では従来、熟練した技術者とデータサイエンティストが、最初から複雑なソリューションをいちから作る必要がありました。例えば、用途に応じて適切なセンサーを見つけ出して調達し、IoT ゲートウェイ（データを集計して送信するデバイス）に接続する必要があります。企業はその後、その監視システムをテストして、データをオンプレミスのインフラ、もしくはクラウドへ転送して処理をします。そこで初めて、データサイエンティストが学習モデルを構築し、パターンや異常がないか、データを分析し、異常値を発見した時のアラートシステムを作ることができます。中には、設備全体にセンサーを数多くインストールし、接続、ストレージ、分析やアラートなどに必要なインフラも実装して多額の投資をしてきた企業もあります。しかし、そうした企業でさえ、初歩的なデータ分析や単純なモデル化のアプローチをしていることが多く、費用が高いだけでなく、異常な状態を検知することに関しては、高度な機械学習モデルに比べると、非効率なことがしばしばあります。非常に正確な予知保全を可能にするような機械学習モデルを構築し、精度を高めていく専門知識を持ったスタッフが、大半の企業に不足しています。その結果、予知保全の実装に成功している企業はほとんどなく、成功した企業は、内製ソリューションを保守し負担を軽減しながら、投資したものをさらに活用する方法を探しています。そこで、この度発表した AWS 機械学習サービスが役に立ちます。
- 既存のセンサーネットワークをお持ちでないお客様は、センサー、ゲートウェイ、機械学習サービスで構成されるエンドツーエンドのマシンモニタリングシステムの Amazon Monitron により、異常を検知して産業機器のメンテナンスが必要な時を予測することが可能です。Amazon Monitron は、お客様が高度な機械学習駆動型の予防保全システムをいちから構築するコストと複雑性を取り除き、ビジネスの中核である製造、サプライチェーン、オペレーションなどに集中することを可能とします。Amazon Monitron は、振動や温度などの異常な変動をもとに機器が正常に動作していない時を検知し、予防的メンテナンスが必要かどうかをお客様が判断できるよう、点検すべき時を知らせます。このエンドツーエンドのシステムには、振動と温度のデータを取得する IoT センサー、データを集計して AWS に送信するゲートウェイ、設備の異常パターンを検知し、数分で結果を届ける機械学習クラウドサービスが含まれており、お客様には機械学習もクラウドの経験も必要ありません。Amazon Monitron があれば、メンテナンス技術者は数時間で機器の健全性の確認することができ、しかも開発作業も特別な研修も不要です。Amazon Monitron は、工業・製造環境で使われるベアリング、モーター、ポンプ、コンベアベルトなど、さまざまな回転装置に使用することができます。用途は幅広く、データセンターで使われる冷却ファンや送水ポンプなどの数台の重要な機械の監視から、製造システムやコンベアシステムのある製造施設の大規模なインストールまで様々です。Amazon Monitron には、現場のメンテナンス技術者がリアルタイムで設備の振る舞いを監視できるようにするモバイルアプリも含まれています。モバイルアプリがあれば、技術者は様々な機器全体の中で、設備の異常な状態についてアラートを受けとることができ、その機器の健全性をチェックし、メンテナンスの必要性を判断できます。技術者はモバイルアプリのアラートの正確さについてフィードバックを入力することでシステムの精度を上げることができ、Amazon Monitron はフィードバックから継続的に繰り返し改善していきます。Amazon Monitron は現在、一般提供されています。Amazon Monitron について詳しくは、https://aws.amazon.com/monitron をご覧ください。
- 既存のセンサーはあるものの、機械学習モデルの構築を望まないお客様は、センサーのデータを AWS に送信することで、Amazon Lookout for Equipment が、モデルの構築、機器の異常検知および予測を行います。まず、お客様は Amazon Simple Storage Service（S3）にセンサーデータをアップロードし、S3 のロケーションを Amazon Lookout for Equipment に提供します。Amazon Lookout for Equipment は、AWS IoT SiteWise からデータを引き出すことも可能で、OSIsoft などのよく使われる機械運用システムともシームレスに動作します。 Amazon Lookout for Equipment は、データを分析し、正常もしくは健全なパターンを評価し、それら全データを使用した学習結果から、お客様の環境向けにカスタマイズしたモデルを構築します。そして、Amazon Lookout for Equipment は、構築された機械学習モデルを使って、既存センサーから入ってくるデータを分析して、マシン故障の警告サインを早期に特定します。これにより、お客様は予知保全を行うことができ、経費の節約、生産性の向上、そして製造工程での故障を防ぐことが可能です。Amazon Lookout for Equipment はお客様が既存のセンサーからより多くの価値を得ることを可能にし、お客様の生産工程全体の実質的な向上となるようなタイムリーな意思決定をするのに役立ちます。Amazon Lookout for Equipment について詳しくは、https://aws.amazon.com/lookout-for-equipment をご覧ください。
AWS Panorama はコンピュータビジョンを元に、生産工程と職場の安全性の向上を実現
多くの工業・製造業のお客様が、施設や機器のライブ映像を画像認識することで、モニタリングや目視での外観検査を自動化し、リアルタイムで意思決定をしたいと望んでいます。たとえば、お客様は日常的に微粉砕機やレーザ工具などの高速プロセスをチェックして調整が必要かどうかを判断したり、現場や機材置き場などで、歩行者やフォークリフトが指定の作業ゾーン内で作業するなど法令遵守しているかどうかを確認したり、施設内でソーシャルディスタンスが取れているか、PPE が使われているかなど、作業員の安全を評価したりする必要があります。しかし、現在使われている一般的な監視方法は人手に頼っており、エラーが起こりやすく、規模の拡大が困難です。お客様はクラウドにコンピュータビジョンモデルを構築して、ライブ映像を監視し分析することもできます。しかし、製造拠点の多くは、遠隔もしくは周りに何もないような場所にあり、通信ネットワークへの接続性は遅いか、費用が高いか、あるいは全く存在しないかです。この問題は、製造したパーツの品質やセキュリティフィードを手作業でチェックしているような生産工程にとってはさらに難しくなります。たとえば、もし高速スループットの製造ラインで品質の問題が発生した場合、お客様はすぐに知ることで、早期に解決し費用を抑えたいと思うでしょう。この種の映像は、クラウド上でコンピュータビジョンを使えば自動で処理が可能ですが、映像は帯域が広く、アップロードに時間がかかります。その結果、お客様は大変ながらもリアルタイムで映像フィードを監視する必要があり、エラーが起こりやすく、費用も高くつきます。そうしたモデルを実行するスマートカメラを使用したいという希望もありますが、そうしたカメラを使って、正確性に優れ、低遅延のパフォーマンスを得ることは難しいこともあります。ほとんどのお客様は、結局、カスタムコードで動くようにプログラム化することのできない、産業機械に統合されている単純なモデルを実行することになりかねません。そこで AWS が提供するサービスはこちらです。
- AWS Panorama Appliance は、新しいハードウェアアプライアンスで、コンピュータビジョンを、お客様がすでにデプロイ済みの既存のオンプレミス型カメラに追加することができます。お客様が AWS Panorama Appliance を自社のネットワークに接続して起動すれば、デバイスが自動的にカメラストリームを認識し、既存の産業用カメラとの交信を開始します。AWS Panorama Appliance は、AWS 機械学習サービスおよび IoT services と統合されており、オーダーメイドの機械学習モデルを作ったり、より精度の高い分析のために動画を取り込んだりするのに使えます。AWS Panorama Appliance は、AWS の機械学習サービスをエッジに拡張し、ネットワークがない現場でお客様が利用することもできます。どの AWS Panorama Appliance も、コンピュータビジョンモデルを複数のカメラストリームに平行して実行することができるため、品質管理、パーツの識別、職場の安全確認などの用途に使えます。AWS Panorama Appliance は、AWS および小売業界、製造業、建設業、その他の業界向けのサードパーティの学習済みコンピュータビジョンモデルと連携します。お客様が Amazon SageMaker 内で開発したコンピュータビジョンモデルも、AWS Panorama Appliance 上にデプロイすることができます。
- AWS Panorama ソフトウェア開発キット（SDK）は、ハードウェアベンダーがエッジ側で有意義なコンピュータビジョンモデルを実行できる新たなカメラの構築を可能にするものです。AWS Panorama SDK を使用して構築されたカメラでは、高速で運転しているベルトコンベア上の破損したパーツを検知したり、機械が指定された作業ゾーン以外のところにあることを検出したりといった用途にコンピュータビジョンモデルを使うことができます。こうしたカメラは、NVIDIA や Ambarella 製のコンピュータビジョン用チップの使用が可能です。AWS Panorama SDK を使うことで、メーカーは問題を見つけるための高解像度の高品質ビデオを処理できるコンピュータビジョンモデルをカメラに搭載することができます。またイーサネットで電源を供給し、現場周辺に設置するような低価格のデバイスに、より高度なモデルを構築することも可能です。お客様は Amazon SageMaker で独自のモデルを学習させ、クリック 1 つで AWS Panorama SDK を使って製造したカメラにデプロイすることができます。また、Lambda 機能を追加して、テキストもしくはEメールで、潜在的な問題に対してアラートをあげるよう、AWS Panorama SDK を使ってカメラを作ることもできます。また、AWS は PPE 検知やソーシャルディスタンス確保といったタスクにはあらかじめ構築したモデルを提供しており、お客様は機械学習作業や特別な最適化なしで、こうしたモデルを数分でデプロイすることも可能です。
AWS Panorama や対応可能なベンダーやパートナーについて詳しくは、https://aws.amazon.com/panorama をご覧ください。
Amazon Lookout for Vision は、画像や動画から自動的に素早く、そして正確に異常を検出できるサービスを低価格で提供
AWS のお客様がコンピュータビジョンをカメラにデプロイして使う用途の一つが、品質管理です。工業・製造業の企業は、常に品質管理を維持するための努力が欠かせません。製造業だけをとってみても、エラーを見過ごしてしまったために生産ラインが停止した際に発生した費用超過と売上損失は、毎年何百万ドルにも及びます。製造工程の外観検査は通常、人によって行われ、冗長で一貫性のない作業になりかねません。コンピュータビジョンは、一貫して欠陥を認識するのに必要な速度と正確性をもたらしますが、実装するには複雑で、かつ機械学習モデルを構築、デプロイ、管理するデータサイエンティストチームが必要です。このために、機械学習を搭載した外観異常検出システムは多くの企業にとって手の届かないものとなっています。そこで、AWS はこうした企業を次のように支援します。
- Amazon Lookout for Visionは、異常や欠陥を見つけるために、1 時間あたり何千もの画像処理が可能な機械学習を使用した、高精度で低価格の異常検出ソリューションです。お客様は機械部品の亀裂、パネルのへこみ、不規則な形、製品の間違った色などの異常を識別できるよう、まとめてもしくはリアルタイムでカメラの画像を Amazon Lookout for Vision に送信します。そうすることで、Amazon Lookout for Vision が基準値から外れた画像を報告するので、お客様は適切に対処できます。Amazon Lookout for Vision は精巧なため、作業環境の変化によってカメラアングル、ポーズ、照明などが変わっても対応できます。その結果、基準値となる「合格」画像をわずか 30 枚提供するだけで、お客様は正確にかつ一貫して機械部品もしくは製造している製品を評価できます。また、Amazon Lookout for Vision は Amazon Panorama Appliances 上でも稼働します。お客様は今日から AWS で Amazon Lookout for Vision を実行することができますし、来年初頭からは、Amazon Lookout for Vision を Amazon Panorama Appliances や他の AWS Panorama デバイス上で実行できるようになるので、インターネットの接続が制限されている、あるいは全く接続できないところでも Amazon Lookout for Vision を使うことができるようになります。Amazon Lookout for Vision について詳しくは、https://aws.amazon.com/lookout-for-vision をご覧ください。
AWS の Amazon Machine Learning 担当バイス・プレジデントのスワミ・シバスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）は次のように述べています。「工業・製造業のお客様は常に、コスト削減、品質向上、コンプライアンスの維持について株主、顧客、政府、競合他社からプレッシャーを受けています。こうした企業は、クラウドや機械学習を使って、プロセスの自動化や人的作業の補強を業務全般で行いたいわけですが、そのようなシステムを構築することは、エラーを起こしやすく、複雑で時間も費用もかかります。AWS の産業用に特化した 5 つの新たな機械学習サービスは、容易なインストールやデプロイが可能で、すぐに立ち上げて稼働させることができます。また、クラウドからエッジまで接続が選べて、工業・製造業のお客様が将来、スマートファクトリーを実現するのにお役に立てることを嬉しく思っています。」
楽器メーカーであるフェンダーは、ギター、ベース、アンプ、その他の関連機器を製造する世界屈指のメーカーであり、象徴的なブランドです。フェンダーの設備部門担当グローバルディレクターのビル・ホームズ（Bill Holmes）氏は次のように述べています。「この 1 年、AWS と協力して、製造事業を成功させる上で重要でありながら、時には見過ごされがちな部分、つまり製造設備状況の把握に取り組んできました。世界中のメーカーにとって、設備の稼働時間を維持することは、世界の市場で競争力を維持する唯一の方法です。予期せぬダウンタイムは、生産できないという側面 からも、故障に対応する労働力という側面からもコストがかかります。Amazon Monitron は、大規模な機器メーカーにも小規模な『家族経営』 でも、設備の故障を予測する能力を与え、設備の修繕を先んじて計画する機会を与えてくれます。」
Amazon.com の Middle Mile Production Technology 担当バイス・プレジデントであるスティーブ・アルマト（Steve Armato）氏は次のように述べています。 「毎月、何百万台というトラックが Amazon の施設に入ってくるので、トレイラーへの荷物の積み下ろしや駐車誘導を自動化する技術は非常に重要です。AmazonのMiddle Mile Products & Technology（MMPT）ではこれらの車両のライセンスプレートを認識し、ドライバーのために出入庫を自動で迅速処理するために AWS Panorama を使い始めました。これにより、Amazon の拠点への安全かつ迅速な出入庫を可能にし、速やかなお客様への荷物の配送を確実にします。」
BP はグローバルなエネルギー企業で、お客様に輸送のための燃料、暖房や照明のためのエネルギー、エンジンを動かし続けるための潤滑油、塗料、衣料、包装材など、様な日用品を作るための石油化学製品を提供しています。同社は世界 18,000 か所ものガソリンスタンドを有し、74,000 人の従業員を擁しています。BP America の最高技術責任者のグラント・マシューズ（Grant Matthews）氏は次のように述べています。「ここ bpx における当社のエンジニアリングチームは、毎日 AWS と密接にやりとりをしながら、当社の運用効率を継続的に高めることのできる、IoT とクラウドのプラットフォームを構築しています。その一環で、私たちが模索してきた分野の 1 つが、セキュリティと働く人々の安全性をさらに改善するのに役立つコンピュータビジョンの利用でした。当社施設へのトラックの出入りを自動化し、さらにそのトラックが正しく注文の品を届けたことを、コンピュータビジョンを活用して確認したいのです。さらに、コンピュータビジョンには、たとえばソーシャルディスタンスを監視するとか、動的に立入禁止区域を設定するとか、オイルの漏れを感知するなど色々な方法で作業をする人々の安全を守ることができると感じました。AWS Panorama は、こうした全てのソリューションを 1 つのハードウェアプラットフォームで、直感的なユーザエクスペリエンスとともに実現する革新的なアプローチを提示しています。当社のチームは、AWSと一緒にこの新しい技術に取り組むことを嬉しく思いますし、多くの新たなユースケースに対応するのに役立つことを期待しています。」
GE ヘルスケアは、世界トップの医療技術およびデジタルソリューションのイノベーターで、画像診断エージェント、放射性医薬品、CT や MRI マシンを含む医療診断機器、さらに次世代インテリジェンス・プラットフォーム Edison によりサポートされているインテリジェントデバイスを開発、製造、販売しています。GE ヘルスケア・ジャパンの執行役員 製造本部長兼工場長である藤本康三郎氏は次のように述べています。「現在、当社では、人による検査を行い医療機器の品質を保証しています。当社のブランドを維持し、医療専門家に信頼される最高水準の製品を提供するために、日本にある全工場に Amazon Lookout for Vision を導入し、製品の欠陥を検知するスピード、一貫性や精度をプログラムで改善できるようになることに大きな期待を寄せています。近い将来、それが世界中の工場で使われる可能性もあるでしょう。」