製造業におけるデジタル変革

IoT+AI コンビネーション

東京電力パワーグリッド株式会社

工務部送電グループ 宮島 拓郎様

日本マイクロソフト株式会社

鈴木 直功

2019年1月22日（火）

本日の内容

・ 製造業におけるMicrosoft IoTの取組み

・ 東京電力パワーグリッド株式会社様 事例紹介

日本国内 IoT 市場

出典: IDC国内 IoT市場 産業分野別／ユースケース別予測、2018年～ 2022年

IDC 2018年 国内IoT市場 ユーザー利用動向分析

国内IoT市場 支出額

2022年には、IoTの投資額は12.5兆円 (2017年の約 2 倍, CAGR 14.9%) に

産業セクター別IoT利用率

2025年までに IoTデータ+非 IoTデータが163兆ギガバイトにIoTデバイス接続数が 822億に増大

出典: IDC2018年 国内 IoT市場 データエコシステム／Data as a Serviceに関わるプレイヤー分析

世界観

人を中心としたエクスペリエンス

ユビキタスコンピューティング

人工知能

Intelligent Cloud

Intelligent Edge

マイクロソフトは IoTへの投資を強化

50億ドル今後4年間で IoTへ投資

2018/4/10 発表https://news.microsoft.com/ja-jp/2018/04/10/microsoft-will-invest-5-billion-in-iot-heres-why/

マイクロソフトの IoT 注力分野

製造 流通

スマートビルディング

ヘルスケア

エネルギー セキュリティ

グローバル

オペレーション

工場 グローバルでの

ファシリティ・インサイト

THIRD-PARTY LOGISTICS

お客様サイト

もっとシンプルに・・・

Azure IoT Central

クラウドに関する専門知識が不要、フルマネージドのSaaS型IoTソリューション

Azure Sphere

コネクテッド MCU デバイス向け、高度なセキュリティを実現するソリューション

Azure IoT Edge

IoT デバイスにクラウドのインテリジェンスを。エッジコンピューティングを実現

Azure IoT Solution Accelerators

一般的な3つのIoTシナリオ向け、PaaSソリューションの構成済みテンプレート

Azure IoT Central – すぐに始められるIoT

デバイスの接続と管理

テレメトリの取り込みとコマンドアンド

コントロール

監視ルールおよびトリガーされるアクション

ユーザーのロールとアクセス権

ダッシュボード、可視化および洞察

マイクロソフトが完全にホストおよび管理

フルマネージド (SaaS)型のIoTソリューション。クラウド開発に不慣れな方でもが簡単に利用可能。

Azure IoT Solution Accelerators – カスタマイズ可能なIoT

3つの一般的なIoTシナリオに対応する、 PaaS構成のテンプレートを提供。

カスタマイズも可能。短期間でIoTソリューションの開発、導入ができます。

リモート監視デバイスやセンサーのデータをリアルタイムに

収集、遠隔地から監視。

予測メンテナンスデバイスやセンサーのデータを分析し、 装

置の不具合を事前に予測。

コネクテッドファクトリー工場内の産業機器やデバイスをクラウド

に接続して監視し、アラートを通知。

クラウド (Azure)フィールド

デバイス

IoT Edge (ゲートウェイ)

プロトコル

変換

MAC Addr / ID

マッピング

ストリーミング

処理

IoT Hub への

メッセージ送信

IoT Hub Stream Analytics Cosmos DB

異常検知処理

(機械学習分析)

クラウド上で作成した

異常検知モデルをエッジへ展開

クラウドで作成した

処理モデルをエッジへ展開

Machine Learning

エッジ上での

処理内容の制御

Azure上で展開されるAIやカスタムロジックをエッジで実行するサービス。

エッジ側でリアルタイムにデータ処理を行い、低遅延での異常検知、即時フィードバック制御が可能。

Azure Sphere – IoTデバイスのセキュリティを守る

Azure Sphere 認定MCUマイクロソフトのセキュリティテクノロジーを

搭載したMCU（マイコン）が登場

Azure Sphere OS デバイスに対して10年間のライフタイムを保護

Azure Sphere Security Service Azure Sphereデバイスの、デバイス間および

デバイスとクラウド間の通信を保護

MCU搭載デバイスのセキュリティを保護する三位一体のソリューション

Seeed製 Azure Sphere開発キット (MT3620) 提供中https://aka.ms/AzureSpheredevkits

Azure

Azure Stack

Azure IoT Edge

• 世界 54リージョンで使用可能

• Azure IoT Central

• Azure IoT Solution Accelerators

• Cognitive Services

• クラウドのインテリジェンスをエッジに展開

• オンプレミスの Azure サービスおよび管理

• IoT Hub on Azure Stack (提供予定)

Windows IoT • IoTデバイス/組み込み機器向けOS

Azure Sphere • MCU デバイス向けのセキュリティサービス

Azure IoT Device SDK • 複数デバイス、多言語、複数 OS

• iOS、Android、Windows、Linux

オンプレ

エッジ

IoTデバイス

IoTデバイス (MCU)

FPGA Project Brainwave • FPGAをEdgeで活用

クラウド

センサーおよびシステムからデータを収集し、価値あるビジネスインテリジェンスを生み出し、ダウンタイムを

50% 短縮

燃料消費を 1% 削減し、航空機当たり

年間25万ドルを節約

冷凍機は、未接続機器に比べて 9 倍高速で動作し、

時間当たりダウンタイムコストを 30万ドル

以上節約

世界中の生産およびサプライチェーン データへのアクセスを向上し、ダウンタイムコストを1 日当たり 30万

ドルも削減

リコーインダストリアルソリューションズ株式会社

「成型工程稼働状況の見える化」- 自社で活用し、インダストリアルPCとセットのIoTパッケージ化への展開も予定-

A B C D

設備の稼働状況を監視

E

Microsoft

Azure

Power BI

ダッシュボード

IoT HubDB

Stream

Analytics

リコーインダストリアルソリューションズ社インダストリアルコンピュータ AP-10A

Azure IoT活用 生産を効率化する見える化パッケージ 2019年5月リリース予定

■ 製造機器から取得した情報をクラウドに送信し、稼働管理・データ解析の見える化を実現

■ システム構築に必要なインダストリアルPC、リモートＩ／Ｏ、Azure IoT アカウント、

BIツール（稼働管理ダッシュボード）、データアップロードソフトウェアを標準パッケージ化

■ サブスクリプションライセンス運用で低価格でのご提供。（‘19/５提供開始予定）

■ リコーインダストリアルソリューションズ 花巻工場での稼働事例のご紹介（‘19/4 稼働予定）

リコーインダストリアルソリューションズ 花巻事業所

「インテリジェント テクノロジーを利用して人間の可能性を広げるためのもの」

“Microsoft AI”

2016

96%RESNET Vision Test

152-layerImagenet :超深層ニューラルネットワーク

物体検知精度が

人間と同等に

2017音声検知精度が

人間と同等に

5.1%誤検知率

Switchboard 音声認識テスト

2018機械翻訳精度が

人間と同等に

88.5%認識率

SQuAD 読解力テスト

69.9%精度

MT Research System

Azure IoT Edge上で、Custom Vision利用可能

AIをEdgeで実装も可能

Cognitive Service

Custom Vision API

https://www.customvision.ai/

クラウド側で学習させた“はんだ付け”品質不良のマシンビジョン・モデルをエッジデバイスで使用

汚染されたコーンを自動選別自然界最悪の発がん物質であるカビ毒“アフラトキシン”に汚染された

コーンを自動認識・自動選別するデータドリブン型穀物ソーター

• 食料安全と廃棄削減で世界的問題

• 秒速3.5mで流れ落ちるコーンから汚染コーンを即時

認識してエアジェット（コンプレッサー）で分離

• 従来技術では実現不可能だったが、独自のソート技

術にクラウドとデータ解析の新技術を融合しプロトタイ

プ機で実用化に目途、年内に商用化予定

• 画像認識とデータ解析にAzureおよびFPGAを利用

90%

5%

自動走行パレット搬送機倉庫内の効率をさらに向上させる未来の工場ビジョン

• 機械学習・深層強化学習を使ってパレット搬送機が

倉庫内で安全かつ効率的に移動できるよう学習

• パレットドローンなどの機器にパターン認識を学習させ、

人間と強調して安全に工場のプロセスを自動化

• コグニティブ機能も備え、パレットのカメラ動画からリア

ルタイムにオブジェクト検知を行い、人・パレット同士・

「STOP」「SLOW」等のサインを読み取りその内容に

従って動作を変える

• Microsoft Researchが開発したシミュレーション環境

「AirSim」、Cognitive Toolkit、Azureを使用

2016年2月発足

IoTビジネス共創ラボ556 社 / 775名が会員登録

(2018/11/9時点)

幹事企業: 東京エレクトロンデバイス事務局: 日本マイクロソフト

https://iotbizlabo.connpass.com

2017年6月に発足

ディープラーニングラボ4,200 名が会員登録

(2018/11/9時点)

幹事企業: Ridge-I事務局: 日本マイクロソフト

https://dllab.connpass.com

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Thank you