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Category: Internet of Things

IoT@Loft #19 スマート工場(IIoT)に向けた課題と取り組み 〜見える化、予知保全、品質管理〜 vol.3

こんにちは、プロトタイピングソリューションアーキテクトの渡邉です。 2021/5/19に開催されたIoT@Loftの19回目である、「スマート工場(IIoT)に向けた課題と取り組み 〜見える化、予知保全、品質管理〜 vol.3」のご紹介をさせていただきます。

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AWS IoT Analyticsハンズオンを公開 – データの蓄積からBIツールによる可視化について学びます

こんにちは、Prototyping Solutions Architectの市川です。この記事では、AWS IoT IoT Analyticsハンズオンについてご紹介します。 AWS IoT IoT Analyticsとはどのようなサービスかといいますと、サービスページの抜粋ですが、 AWS IoT Analytics は、膨大な量の IoT データの高度な分析を簡単に実行および操作できる完全マネージド型サービスです。IoT 分析プラットフォームの構築に通常伴うコストや複雑さについて心配する必要はありません。このサービスは、IoT アプリケーションや機械学習のユースケースで最適かつ正確な判断を下すために、IoT データを分析してインサイトを得る最も簡単な手段です。

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AWS IoT Eventsの探知器モデルのトラブルシューティング方法

AWS IoT Eventsは先日、新しいトラブルシューティング機能を発表しました。この機能では、探知器モデルを発行しなくても、潜在的な構文エラー、構造上の問題、およびランタイムエラーがないかどうか、探知器モデルを自動的に分析できます。この記事では、AWS IoT Eventsの探知器モデルでこの新機能を使用する方法をご紹介します。

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AWS IoT SiteWise ハンズオンを公開 – デバイスからのデータ収集、データ連携、収集したデータのモニタリング方法について学べます

こんにちは!ソリューションアーキテクトの久次米です。この記事では、 AWS IoT SiteWise ハンズオンについてご紹介します。なお、 2021年5月12日 現在では、 AWS IoT SiteWiseは東京・大阪リージョンで使用することはできないため、使用可能な他のリージョンを活用ください。 AWS IoT SiteWise サービスページより抜粋 AWS IoT SiteWise は、産業機器からのデータの大規模な収集、保存、整理、モニタリングを容易にして、より優れたデータ主導の意思決定を行うことができるようにするマネージドサービスです。AWS IoT SiteWise を使用すれば、全施設にわたる運用のモニタリングや、一般的な産業パフォーマンスメトリクスの迅速なコンピューティングが可能なほか、産業機器データを分析するアプリケーションを作成して、コストのかさむ機器の問題を予防したり、生産のギャップを減らしたりできます。これにより、デバイス間で一貫してデータを収集し、リモート監視で問題をより迅速に特定し、一元化されたデータでマルチサイトプロセスを改善できます。 ハンズオンの構成 このハンズオンでは、 AWS IoT SiteWise を学習するにあたり、3 つの発電所 (Power Plant) に各々2つの発電機 (Generator) がある環境をシミュレートします。各発電機からは温度、回転数や発電量などのデータ (メトリクス) を収集・保存し、生産設備の稼働効率に関する階層化された指標である設備総合効率 (Overall Equipment Effectiveness = OEE) に沿って可視化しモニタリングする方法を、実際に手を動かしながら 3〜4 時間ほどで学ぶことが出来ます。 ハンズオンを始めるにあたっては、デバイスなどを用意せず、ブラウザのみで簡単に学べます。

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Model factory

ミニチュア工場を使ったスマートファクトリーデモのアーキテクチャ

近年、工場にIoT技術を導入し、工場の情報のクラウドへの集約、クラウドの計算リソースを使った生産品質や生産効率の向上、クラウドを介したITシステムとの連携、といった事を実現するスマートファクトリー化の取り組みが活発になっています。 一方、工場の現場では、生産ラインをクラウドと連携させるにはどうすれば良いのかイメージが湧かない、まず何から始めれば良いのか、といった声も多く聞かれます。 AWSでは、工場におけるAWSサービスの活用事例として、ミニチュア工場を使ったスマートファクトリーのデモ環境を開発しました。ミニチュア工場は、加工・検査・仕分けのパートから構成される生産ラインの模型で、全体は1台のPLCで制御されています。加工パートでは工作機械の模型で模擬的な加工を行い、検査パートではラインを通過する製品を実際に撮影して機械学習モデルで良品/不良品の判定を行い、その結果に基づいて仕分けパートで不良品をラインから排除します。 この記事では、スマートファクトリーデモの内容を以下の3つのユースケースに分けて、実際に動いている動画で説明すると共に、アーキテクチャを解説します。

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IoTの開発を始めよう!AWS IoT初学者向けの勉強方法 6ステップ!

皆さんこんにちは、AWSのソリューションアーキテクトの飯田です。 日本でも様々な企業でハードウェア製品のIoT化やスマートファクトリー化を検討しています。開発される方の中には、製品開発は慣れているがIoTについての知見が無い場合や、逆に、クラウド側の基盤構築は経験があるが、IoTデバイスの管理は初めて、といった方々もいるのではないでしょうか。そのような、これからIoT化にチャレンジされる方から「AWS IoTを学ぶにはどこからスタートすれば良い?」といったご質問が多く寄せられます。そんな方々の質問にお答えするために、ここでは一つの案として、次のような6つのステップに分けて、AWSのIoT関連の勉強の進め方をご紹介したいと思います。 また、記事の最後には、付録として、IoT開発者のためのリンク集を載せています。あわせて参考にして頂ければ幸いです。 Step 1 他社事例をチェック まずは公開事例をチェック すでに多くのIoTのプロジェクトをローンチしており、様々な事例が公開されております。その中から、自分の作りたいものに近い事例を確認することで、開発の流れや実際に出来上がるものをイメージしやすくなるかもしれません。主な日本国内のIoTの事例についてはAWS IoT 開発者ポータルで紹介しています。また、スマートファクトリーや製品開発などの製造系のお客様の事例は、日本のお客様向け – AWS の製造業に対する取り組み にも紹介があります。 IoT開発をされたユーザー事例を聞く また、AWSでは、IoT@Loftというイベントを定期開催しています。製品開発、オートモーティブ、農業、ビルディングなど、各回異なるテーマを設定し、実際の開発に携われたエンジニアの方々に、プロジェクトの紹介をして頂いています。過去に開催されたイベントのレポートがAWSブログに掲載されており、資料や動画をご確認頂けます。また、今後のイベントについては、IoT@Loftのページで確認頂けます。 Step 2 IoTの基礎を学ぶ AWSにはクラウドコンピューティングをはじめ、ストレージ、データベース、機械学習、IoTなど200を超えるサービスがあります。その中から個々の要件に応じて必要なものをつなぎ合わせることで、クイックな試作や本番への移行が可能となります。開発の基本的な考え方や進め方については、IoT開発を成功させるためのPoCの進め方と実践 の動画をご覧ください。 AWS の様々なサービスの一つとして、AWS IoTがあります。AWS IoTには、デバイスの管理やセキュリティ、接続、デバイスソフトウェアなど、IoT開発に必要な様々なサービスが含まれています。サービスの基本的な説明はAWS IoTのページにあります。また、AWS Black Belt Online Seminarでは、各サービスごとのポイントを詳しく紹介しています。さらに、各IoTのサービスを実際にお試し頂くためのハンズオンがあります。 これから開始する方であれば、まずはIoT開発の要となるAWS IoT Coreを知るところから始めると良いでしょう。AWS IoT Coreを使いこなすことで、デバイスとクラウドのセキュアな接続を実現でき、クラウドとの双方向のデータ送信や他のAWSサービスとの連携が可能になります。 IoT Coreを学ぶのには、まずBlack Beltの動画で実現できる内容を確認頂き、その後でIoT Core初級ハンズオンを実施していただくことをおすすめします。このハンズオンでは、クラウド上にダミーIoTデバイスを作成して、そのデバイスとのセキュアな接続を実現した上で、IoTでよく必要となる、以下の3つの仕組みを構築します。 アプリケーション向けのDB作成 Amazon Elasticsearch Serviceによるニアリアルタイムの可視化 Amazon S3を利用したデータレイクの作成 また、IoT のトピックとプロトコルに関する基礎的な知識を身に付けながら、インタラクティブな演習やデモを通じて、IoT の用語、概念、および AWS IoT Core サービスについて学習していただけるeLearning –IoT Foundation: Telemetry も無料で利用可能です。 Step 3 […]

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AWS IoT Greengrass Version 2 を使用して Amazon SageMaker Neo および NVIDIA DeepStream アプリケーションを実行する

AWS IoT Greengrass Version 2 (V2) は、re:Invent 2020 にて一般提供されました。 AWS IoT Greengrass は、 Internet of Things(IoT)のオープンソースエッジランタイムおよびクラウドサービスであり、デバイスソフトウェアの構築、デプロイ、および管理を支援します。お客様は、家庭、工場、車両、企業の何百万ものデバイスで IoT アプリケーションに AWS IoT Greengrass を使用しています。 AWS IoT Greengrass V2 は、オープンソースのエッジランタイム、改善されたモジュール性、新しいローカル開発ツール、および改善されたフリートデプロイメント機能を提供するようになりました。この新しいバージョンは、依存関係を管理するコンポーネントフレームワークを提供し、アプリケーションに必要となる柔軟なコンポーネントをデプロイするだけでよいため、デプロイメントサイズを縮小できます。コンポーネントは、 YAML または JSON 形式のレシピに定義します。さらに、アプリケーションは AWS Lambda である必要はありません。選択した言語でコマンドラインアプリケーションを作成し、レシピを含んだパッケージを作成できるようになりました。もちろん、AWS IoT Greengrass V2 は、 Lambda アプリケーションを実行可能にするコンポーネントも提供しています。 GitHub にある AWS IoT Greengrass V2 オープンソースプロジェクトにアクセスし、AWS IoT Greengrass V2 の AWS IoT Greengrass 開発者ガイド […]

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