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Category: Manufacturing

e-Bike Smart Factory

AWS re:Invent 2024 – 自動車とものづくりの革新を推進する

毎年恒例の AWS re:Invent が目前に迫ってきました！今年の同イベントは特に自動車業界と製造業の皆様にとって最も興味深いイベントになるでしょう。2024 年 12 月 2 日から 6 日にかけてラスベガスで開催される re:Invent 2024 では、AWS を活用してイノベーションとトランスフォーメーションを加速している先進的な自動車および製造業の内部を垣間見られます。re:Invent 2024 で何を学び、何を体験できるかの一部を本ブログでご紹介します。

AWS IoT SiteWise を活用した自社の産業アセットの大規模なモデル化

産業・製造業のお客様は、大規模に産業用機器からデータを収集、保存、整理、監視するために、 AWS IoT SiteWise をより活用いただけます。 AWS IoT SiteWise は、リモートでの機器監視、性能追跡、異常な機器動作の検出、高度な分析ユースケースに役立つ産業データ基盤を提供します。 このようなデータ基盤を構築するには、通常、アセットのモデリングと、リアルタイムデータおよび履歴テレメトリデータの取り込みが必要になります。 このような処理を効率よく実現するためには、数万台の機器と常に変化する操作に取り組む際、多大な労力が必要になる可能性があります。
re:Invent 2023 で、アセットモデリング作業を改善するために AWS IoT SiteWise に 3 つの新機能をリリースしました。お客様は、アセットモデルコンポーネントを使用して機器コンポーネントを表現できるようになり、再利用性が高まります。メタデータの一括操作により、機器をモデル化し、変更を一括管理できます。ユーザー定義の一意の識別子を使用することで、お客様は組織全体で一貫性を保てます。
このブログ記事では、アセットモデリングに関連する実際のお客様のシナリオ 11 件を検討します。各シナリオに関連する新しい AWS IoT SiteWise の機能を学ぶのに役立つコード例を共有します。

Amazon Monitron による多拠点工場群設備の不良予知保全ダッシュボードデモを AWS Summit 2024 Japan で展示しました(Part 3: 生成 AI を活用した Grafana ダッシュボードデザイン改善 )

生成 AI の普及が進む中で、活用方法に関する相談が増えています。 AWS のソリューションアーキテクトは、自分の能力を補完することを目的に、お客様に生成AIの活用を提案することがあります。本ブログでは、デザインの専門知識がないソリューションアーキテクトの私が、生成 AI を活用してデザインの能力を補い、ダッシュボードのデザインを改善した事例とその方法をご紹介します。

FOR INDUSTRIAL

産業用デバイスから AWS サービスへのデータ収集

産業データは貴重なリソースであり、機械の性能、プロセス、製品に関する洞察を提供します。 このデータを収集して分析することで、企業は製品の品質を高め、効率を最適化し、サプライチェーンを管理し、予防保全を効果的にスケジュールできます。 Shop Floor Connectivity (SFC) は工場からのデータ収集を可能にするソリューションで、新規設備であってもレガシーなプロトコルを用いた既存設備であってもカスタマイズ可能な接続ソリューションを迅速に提供できます。

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