Amazon Web Services ブログ

Category: AWS IoT SiteWise

AWS IoT SiteWise が東京リージョンでご利用可能となりました

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 AWS IoT SiteWise が東京リージョンでご利用可能となりましたのでお知らせいたします。 AWS IoT SiteWise 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、より優れたデータをベースとした意思決定を行うことを実現させるサービスです。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、生産における予実ギャップを減らしたりできます。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。

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AWS IoT Deep Dive #5 – Industrial IoT 向けサービス・ソリューション特集 資料と録画、Q&Aを公開

こんにちは。IoT スペシャリストソリューションアーキテクトの嶺です。 本記事では、AWS IoT Deep Dive セミナーシリーズの第5回の開催内容と資料、当日いただいたご質問とその回答をまとめております。

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AWS IoT SiteWise アラームを使用した産業機器のリアルタイムモニタリング

はじめに AWS IoT SiteWise のアラーム機能を使用すると、デバイス、機器、プロセスのルールベースのアラートを設定、視覚化、および管理できます。機器データがしきい値に違反した場合、ほぼリアルタイムにSMSまたは電子メールでアラートを受信できるため、運用チームは計画外の機器のダウンタイムを削減するためのタイムリーなアクションを実行できます。AWS IoT SiteWise アラームは AWS IoT Events によって提供され、それに緊密に統合されているため、AWS IoT SiteWise コンソール、AWS IoT SiteWise 監視ウェブアプリケーション、または AWS IoT SiteWise SDK を使用してアラームを作成できます。本記事では、AWS IoT SiteWise と AWS IoT SiteWise モニターでの統合されたアラーム体験を紹介します。AWS IoT SiteWise でアラームを作成し、AWS IoT SiteWise と AWS IoT SiteWise モニターで監視します。

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AWS IoT SiteWise Edge がオンプレミスでの産業機器データの処理に一般的利用可能に

AWS re:Invent 2020 では、AWS IoT SiteWise Edge のプレビューを発表しました。これは、AWS IoT SiteWise の新機能であり、産業用施設においてオンプレミスで実行されるソフトウェアを提供し、AWS クラウドの送信先にデータを送信する前に、ローカルで機器データを簡単に収集、処理、およびモニタリングできるようにします。AWS IoT SiteWise Edge ソフトウェアは、サードパーティーの産業用ゲートウェイやコンピュータなどのローカルハードウェア、または AWS Outposts および AWS Snow Family コンピューティングデバイスにインストールできます。これは、アプリケーションの構築、デプロイ、および管理に役立つエッジランタイムである AWS IoT Greengrass を使用します。 AWS IoT SiteWise Edge を使用すると、AWS IoT SiteWise アセットモデルを使用して、オンプレミス SiteWise ゲートウェイで機器データを整理および処理できます。その後、クラウドの AWS IoT SiteWise で使用するのと同じアプリケーションプログラムインターフェイス (API) を使用して、ゲートウェイから機器データをローカルに読み取ることができます。例えば、工場フロアの生産ラインモニタリングダッシュボードで使用するために、設備総合効率 (OEE) などのメトリクスをローカルで計算できます。 AWS IoT SiteWise Edge をこれらのユースケースに使用して、組織にとっての Industrial IoT の価値をすばやく評価および実証できます。

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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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新機能 – Amazon Lookout for Equipment でセンサーデータを分析し、機器の故障検出に役立てる

産業機器を運用する企業は、運用効率性の向上と、コンポーネントの故障による計画外ダウンタイムの回避に絶えず取り組んでいます。これらの企業は長年の間、機器の状態を監視し、リアルタイムのアラートを受け取るために、物理センサー (タグ)、データ接続、データストレージ、およびダッシュボードの構築に多額の投資を繰り返し行っています。主なデータ分析手法は、単一変数の閾値と物理学に基づくモデリングのアプローチであり、これらの手法は特定の故障タイプや稼働状態の検出には効果的ですが、各機器の多変量関係を導き出すことによって検出される重要な情報を見逃すことがよくあります。 機械学習の使用により、機器の履歴的なデータから学習するデータ駆動のモデルを提供できる、より強力なテクノロジーを利用できるようになりました。しかし、このような機械学習ソリューションの実装は、設備投資とエンジニアのトレーニングが原因で時間がかかり、コストも高額になります。 本日は、機器の異常な動作を検出する API ベースの機械学習 (ML) サービス、Amazon Lookout for Equipment をご紹介します。Lookout for Equipment を使用することによって、お客様は、モデルごとにセンサーやアクチュエータなどのコンポーネントからのデータタグを最大 300 個設定できる、産業機器から生成された履歴的な時系列データと過去のメンテナンスイベントを取り込むことができます。Lookout for Equipment は、可能な組み合わせを自動的にテストし、機械学習モデルを構築して機器の正常な動作を学習します。エンジニアに機械学習の専門知識は必要なく、クラウドでリアルタイム処理のためのモデルを簡単にデプロイできます。 その後、お客様は簡単に ML 推論を実行して、機器の異常な動作を検出することができるようになります。結果は、既存のモニタリングソフトウェア、または AWS IoT SiteWise Monitor に統合して、リアルタイム出力を視覚化する、または資産が異常状態になりやすくなっている場合にアラートを受け取ることができます。 Lookout for Equipment の仕組み Lookout for Equipment は、Amazon S3 バケットからデータを直接読み取ります。お客様は、S3 に産業データをパブリッシュし、Lookout for Equipment を利用してモデルを開発することができます。トレーニングに使用される値や期間の決定、および適切なラベルの割り当てはユーザーが行います。Lookout for Equipment は、この情報に基づいて学習タスクを開始し、お客様それぞれに最適な ML モデルを作成します。 Lookout for Equipment は自動化された機械学習ツールであるため、ユーザーが Lookout for Equipment を使用して新しいデータでモデルを再トレーニングするたびに、Lookout […]

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