AWS IoT SiteWise

AWS IoT SiteWise を使用して大規模に産業機器からデータを容易に収集、整理、分析する

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。

今日、産業機器のパフォーマンスメトリクスを取得することは困難です。データはしばしばオンプレミスの専用データストア内に閉じ込められており、データを取得して分析に使用できるフォーマットに変換するには通常専門知識が必要となるからです。AWS IoT SiteWise は、お客様の施設内に設置されたゲートウェイ上で実行されるソフトウェアを提供し、産業機器データの収集と整理を自動化することによってこのプロセスのシンプル化します。このゲートウェイはオンプレミスデータサーバーにセキュアに接続し、データを収集して、そのデータを AWS クラウドに送信します。また、AWS IoT SiteWise は、MQTT メッセージや API を通して現代の産業用アプリケーションからデータを収集するためのインターフェイスも提供します。

AWS IoT SiteWise を使用することによって、物理アセット、プロセス、および施設のモデル化、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、完全マネージド型のウェブアプリケーションの作成を行うことができ、産業機器データの分析、コストの削減、およびより迅速な意思決定に役立ちます。AWS IoT SiteWise によって、高価なデータ収集およびデータ管理の社内アプリケーションを構築するのではなく、運用状況を理解して最適化することに集中できるようになります。

Bill Vass と Cherie Wong による AWS IoT SiteWise の詳細

利点

すべてのソースからのデータの一貫的な収集

AWS IoT SiteWise を使用することにより、追加のソフトウェアを開発せずに、複数の施設から確実にデータを収集し、構造化して、データをアクセス可能かつ理解可能なものにすることができます。複数の施設全体における機器またはプロセスの情報およびメトリクスをクエリできるので、アプリケーションのために即時に利用することが可能です。AWS IoT SiteWise には、お客様が必要とするデータ収集、管理、および可視化機能が直接組み込まれているので、開発リソースをデータからより多くの事柄を学ぶために役立つ新しいアプリケーションに投入することができるようになります。

リモートモニタリングによる問題検出の迅速化

AWS IoT SiteWise では、あらゆる場所にある産業機器のパフォーマンスが評価されます。これまでは、問題の診断に技術者を送り込み、その問題解決にまた別の技術者を送り込んでいました。今後は、問題診断は遠隔で行い、技術者を派遣するのは問題解決の必要が生じたときのみになります。現場での診断活動の調整に費やす時間を減らすことができ、エンジニアは最も得意とする運用状況の把握、およびより良いシステムの設計に集中できるようになります。

中央データソースによる施設間共通プロセスの改善

産業施設全体にわたる可視性は、運用の合理化に加えて、生産量と廃棄量の差異を特定することも可能にします。IoT SiteWise を使用することによって、複数施設全体の産業プロセスと機器のモデルを作成することができ、作成後はカスタマイズ可能な表とダッシュボードを通じてアセットのライブデータおよび履歴データを自動的に検出し、可視化できるようになります。SiteWise Monitor では、アセットデータでウェブアプリケーションを数分で起動し、問題に対応、または施設間の差異を特定するための可視性を産業エンジニアに提供することができます。SiteWise Monitor は、運用状況をより良く理解し、プロセスの改善、および組織全体での無駄の削減を行うための、一元化された信頼できる情報ソースの作成を容易にします。

仕組み

AWS IoT SiteWise の仕組み

ユースケース

製造業界

AWS IoT SiteWise では、非効率性を特定して軽減し、産業運用を改善するために、お使いの機器からデータを簡単に収集して利用することができます。AWS IoT SiteWise は、製造ラインおよび組立ロボットからデータを収集してクラウドに転送し、特定の機器やプロセスに関するパフォーマンスメトリクスを構造化するために役立ちます。これらのメトリクスは、運用状況の全体的な効率性を理解し、イノベーションおよび改善の機会を明らかにするために使用できます。また、製造プロセスを表示して、設備とプロセスの欠陥、生産ギャップ、または製品の瑕疵を特定することもできます。

食品飲料

食品飲料業界の施設は、穀物製粉、精肉と加工、アセンブリ、調理、電子レンジ調理可能な料理の冷凍など、多岐にわたる食品加工を手掛けます。多くの場合、これらを処理する工場は複数の場所に分散しており、工場作業員および機器オペレーターは一元的な場所でプロセスと機器を監視しています。例えば、冷蔵ユニットの監視、原料の取り扱いと消費期限の監視、または運用効率を確保するための施設全体における廃棄物の発生の監視を行っている場合があります。AWS IoT SiteWise を使用すると、複数の場所からのセンサーデータストリームを生産ラインや施設ごとにグループ化できるため、プロセスエンジニアは全施設にまたがるプロセスをより良く理解して改善できるようになります。

エネルギーと電力

大抵の場合、企業は、機器を修理するために訓練された技術者から遠く離れた遠隔地にその発電アセットを展開します。何か問題が発生して連絡があると、技術者たちは現場に出張し問題診断を済ませ、その修理にはあらためて出直していました。AWS IoT SiteWise では、機器の問題解決がより効率的かつ容易になります。アセットのパフォーマンスをリアルタイムでリモートに監視し、どこからでも過去の機器データにアクセスして、潜在的な問題の特定、適切な人材の派遣、問題の防止と修正の両方をより迅速に行うことができます。

お客様

Volkswagen Group

世界有数の自動車メーカーの 1 つであり、ウォルフスブルグに本社を置く Volkswagen Group は、製造および物流プロセスの効率をさらに向上させるために Industrial Cloud を開発しています。「機械データは一般に、機械から抽出される際にはコンテキストを持っていません。データを有用なものにするためには、分析前のそのデータに対して、他のデータによる強化、ラベル付け、フィルタリング、および変換を行うことを通じて、コンテキストを追加することが必要です」とVolkswagen Group のエンタープライズ & プラットフォームアーキテクチャ担当ディレクターである Dr. Roy Sauer 氏は述べています。「AWS IoT SiteWise を使用することで、製造現場のデータをクラウドに簡単に取り込み、工場内のさまざまな機械アセットをモデル化して整理してから、シリンダー製造ラインの運用データをウェブアプリケーションで視覚化できます。」

Bayer

Bayer Crop Science は、Bayer AG の一部門であり、農家が持続可能な農業を可能にするための製品とサービスを提供しており、2050 年までに 90 億を超える人々に食料を提供するという目標に向かって取り組んでいます。「当社は常に、作物畑だけでなく、生産プラントでも収量を最適化するよう努めています」と Bayer Crop Science の IoT 製品リーダーである Peri Subrahmanya 氏は述べています。「当社の作物処理サイト全体の運用メトリクスの可視性は、生産のボトルネックを特定し、生産性を向上させるための是正措置を講じる上で重要となっています。北米の 9 つのトウモロコシ生産プラント全体で AWS IoT SiteWise を使用して、プラントフロアからデータを収集し、機械の総合設備効率 (OEE) をほぼリアルタイムで測定および分析して、生産の非効率性を特定します。AWS IoT SiteWise を使用して、数週間ではなく数時間未満で作物サイトをオンボードできるようになりました。これは、大豆などの他の作物サイトに AWS IoT SiteWise の使用をコスト効率よくスケーリングする際に重要です。」

Genie – A Terex Brand

Genie – A Terex Brand は、リフトおよび材料加工用の製品とサービスのグローバルメーカーです。「私たちのジーニーブランドのリフト製品は、事業における最も強力なブランドの 1 つです」と、Genie – A Terex Brand の IT 担当 VP である Scott McNeal 氏は述べています。「塗装品質は、空中リフト全般に対するお客様の信頼に大きな影響を及ぼします。中身と一致する塗装品質と耐久性の向上を支援するために、工場からクラウドに至るまで、安全でスケーラブルで再現可能な塗装プロセス監視ソリューションが必要でした。AWS IoT SiteWise を使用することで、塗装プロセスからのデータを取り込み、整理し、分析して、ほぼリアルタイムで一貫性に欠ける不適切な前処理を特定できるため、必要な是正措置を講じて塗装品質を向上させることができます。」

Pentair

Pentair は、水のろ過システムの世界的な提供業者であり、ビール醸造所や養魚場、その他の商工業関係の顧客にサービスを提供しています。「ろ過プロセスを最適化し、当社のビール膜ろ過システムの予測可能な結果を​​生み出すために、次のフィルタークリーニングサイクルを予測する機械学習モデルを構築しています」と Pentair のスマート製品 & IoT シニアディレクターである Rama Budampati 氏は述べています。「この予測メンテナンスアプリケーションをサポートするために、当社では独自の産業用アセット管理システムを作成しましたが、さまざまなシステムのデータモデルをすばやく調整し、新しい運用メトリクスをこれまでの履歴データと照合してほぼリアルタイムでテストできる、より柔軟なデータ取り込みとデータモデリング機能が必要でした。AWS IoT SiteWise を使用することで、ビール膜フィルターのいくつかのデジタルツインを実行して、アセットのさまざまな要素の仮想表現を作成し、マシンの動作をより現実に近い形でモデル化できるようになりました。」

パートナー

TensorIoT

AWS アドバンストコンサルティングパートナーである TensorIoT は、企業がインテリジェントエッジコンピューティングデバイスとそのデータを日常業務に組み込む方法を簡素化するソリューションを創出しています。「当社の法人顧客が求めているのは、運用を最適化し、生産プロセスの生産性と可用性を改善することです」と TensorIoT の CEO である Ravikumar Raghunathan 氏は述べています。「これらの顧客の製造現場には多くのデータがありますが、多くの場合、これらのデータは利用されていません。AWS IoT SiteWise を使用することで、このデータをクラウドに簡単に収集し、オペレーショナルテクノロジー (OT) チームのメンバーとの連携も可能にする、さまざまなデバイスやマシンからのデータの統合ビューを提供するソリューションを創出できるようになりました。産業プロセスのこのような可視性は、生産量を改善するための実用的な洞察をお客様に提供しています。」

Softing Industrial

Softing Industrial は、デジタルデータを交換し、ネットワーク化された工業生産におけるアプリケーションについての情報を提供するための製品を提供しています。「当社のお客様が求めているのは、制御タスク、監視、および詳細な分析を目的として、現場からデータの提供を受けるために、さまざまな自動化コンポーネントを接続することです」とSofting のビジネス開発マネージャーである Dr. Christopher Anhalt氏は述べています。「AWS IoT SiteWise のサポートをソフトウェアおよびハードウェアゲートウェイ製品に統合することにより、当社のお客様は、既存のオートメーションネットワークに変更を加えることなく、プログラマブルロジックコントローラー (PLC) などの既存のオートメーション機器からデータを簡単に収集し、生産ラインを 1 日足らずで AWS クラウドにつなぐことができます。」

CloudRail

CloudRail は、産業用センサーをクラウドに安全かつ迅速に接続する製品を提供しています。「当社のお客様は、新しいセンサーを古い産業機械に追加して、既存の機器から追加のデータを取得するためのソリューションを求めています」と CloudRail の CEO である Felix Kollmar 氏は述べています。「SiteWise コネクタのサポートをエッジゲートウェイに追加することで、お客様は AWS IoT SiteWise を使用して 12,000 を超える産業用センサーのアセットを自動的に作成し、これらのセンサーから数分で AWS のデータを簡単に収集および監視できるようになりました。」

製品の特徴を見る
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AWS IoT SiteWise は、産業データを収集、整理、および分析して、機器やプロセスのパフォーマンスの分析に使用することを容易にします。

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詳細については、AWS IoT SiteWise ユーザーガイド、API リファレンス、およびアプリケーションガイドを参照してください。

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