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製造現場データ活用の扉を開く!PLCデータのクラウド連携で実現する可視化と活用の未来

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February 04, 2025
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 製造現場データ活用の扉を開く!PLCデータのクラウド連携で実現する可視化と活用の未来

このセミナーは、製造業のデジタル化・データ活用を支援するクラスメソッドが、PLC(プログラマブルロジックコントローラー)データをクラウドに連携し、可視化・分析する具体的なソリューションを紹介したものです。

現在多くの製造現場では、データは収集されているものの十分活用されておらず、システム導入後も現場で使われない、ベンダーロックインによる拡張性不足といった課題があります。

同社は、AWSクラウド基盤上にGrafanaを活用したオープンな可視化システムを構築し、段階的投資が可能な従量課金モデルで提供。さらにスクラム・アジャイル手法による内製化支援や、デジタルスレッド・Industrial Data Fabricといった次世代のAI活用アプローチまで、製造業のデータ活用を包括的に支援する取り組みを説明しています。

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濱田孝治

February 04, 2025
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Transcript

  1. 1

  2. 2 濱田孝治(ハマコー) 製造ビジネステクノロジー部 マネージャー • 独立系SIerを経て2017年9月 クラスメソッド入社 ブログ, SNS •

    「クラスメソッド 濱田」で検索 • はてなブックマーク累計 14,928個 • Xアカウント:@hamako9999 コミュニティ運営 • JAWS-UG コンテナ支部運営 • Grafana Meetup Co-organizer AWS認定関連 • 取得済みAWS認定:SAP, DOP, DBS, SOA, SAA, DVA, SCS, CLF, AIF, MLA, MLS • AWS APN Ambassador 2020 執筆書籍 • みんなのAWS • SoftwareDesign 2022年11月号 コンテナ特集
  3. 16 Agenda • クラスメソッドのご紹介 • 私が見聞きした現場での課題 • PLC Data to

    Cloud • スクラム・アジャイルを中心とした内製化支援 • AI活用に向けたアプローチ • デモ:Grafana • デモ:デジタルスレッド • クロージング
  4. 24 クラスメソッド発製造業アドベントカレンダー • 12月1日: 製造現場のKPI体系を整理する - 総 合設備効率(OEE)から始める指標の選び方 • 12月2日:

    製造業界におけるアジャイル導入の 課題と挑戦 • 12月3日: AWS Supply Chainのワークショッ プの実施報告 • 12月4日: Amazon Monitronについての解説 • 12月5日: 製造業とデザインに関する記事 • 12月6日: センサーデータを分析するデータ基 盤の検討 • 12月17日: 製造業向けアプリケーションの多 言語対応 - 3つの翻訳アプローチとTranslator APIの活用例 • 12月20日: 製造ビジネステクノロジー部のUI デザイナーが1年間を振り返る記事
  5. 36 特徴①:オープンな利用が可能なAWSを利用 • PLC Data to Cloudは、AWSというオープンな基盤上に構築 • AWSで提供されている、データ基盤やAI関連サービスなど 様々なサービス群を自社の業務に合わせて最適な方法で利用

    可能 • 「標準的なデータ形式での出力により、お客様が使い慣れたツールで の活用が可能」 • 「既存の設備投資を活かしながら、必要な箇所から段階的にデジタル 化を実現」 • 「特定ベンダーへの依存がなく、システム選択の自由度を確保」
  6. 45 サービス提供内容 1 AWS Cloud環境一式 AWSに環境一式をデプロイいたします 2 ゲートウェイハードウェア 工場内に設置するゲートウェイ機器一式 3

    通信回線 工場内にインターネット回線がない場合はLTE/5G通信回線を提供 4 ゲートウェイソフトウェア PLCからデータを取得し、AWS Cloudに送信するソフトウェア一式 5 可視化画面作成支援 Grafanaにて作成する可視化画面の作成支援 6 ゲートウェイ設置作業 工場、設備内へのゲートウェイ設置作業 7 導入支援 事業所、PLC台数、取得するデータの整理、ネットワーク構成の整理 [条件] AWS環境はお客様ご用意のアカウントに構築いたします ゲートウェイハードウェアはレンタル品でのご提供となります 通信回線は当社指定の通信事業者、通信プランとなります
  7. 47 Grafanaとは? Observability(可観測性)の統合ソリューション Profiles, Performance testing, Alert, Incident response, SLO,

    Frontend Observability, Application Observability, Synthetic monitoring, Kubernetes monitoring, Logs, Traces, Metrics https://grafana.com/ja/
  8. 51 汎用性に関するGrafanaの優位性 Grafana Labsが主導して開発しているGrafanaはオープンソースプロジェクトのため、他の Observability関連製品に比べて、オープンかつクラウドネイティブなプロダクトとの親和性が 高い。 1. 多様なデータソース対応 • Grafana:

    100以上のデータソースに対応 • 特徴: Grafanaは時系列データベースから一般的な RDBMSまで幅広く対応し、単一ダッシュボードで複 数のデータソースを統合できる。 2. オープンソースと商用のハイブリッドモデル • Grafana: オープンソースコアに商用機能を追加可能 • 特徴: コストを抑えつつ、必要に応じて商用機能を追 加できる柔軟性がある。 3. プラグインエコシステム • Grafana: 豊富なプラグインによる拡張性 • 特徴: コミュニティによる多様なプラグイン開発によ り、機能を柔軟に拡張できる。 4. クラウドネイティブ環境との親和性 • Grafana: Kubernetes環境との高い親和性 • Prometheusと同様にクラウドネイティブ環境に強い 5. コスト効率 • Grafana: 基本機能は無料で利用可能 • 特徴: 小規模から大規模まで、コスト効率よく導入でき る 6. コミュニティサポート • Grafana: 活発なコミュニティと豊富な情報源 • 比較: オープンソースツールの中でも特に活発なコミュ ニティを持つ • 特徴: 問題解決や最新情報の入手が容易
  9. 52 実際の顧客ユースケース • RFPでは工場稼働状況の監視画面実装がすべてWebによる作 り込みの前提だった • そのまま実装すると、機能変更に対してクラスメソッド側の 作り込みが必須になり、おそらく顧客の望む未来ではない • Grafana

    Cloudを提案し、何個かサンプルを提示した後は、 ほぼすべての監視画面の実装を工場メンバー中心に進め ている • 「Grafanaのダッシュボード、最初はとっつきづらかったけれど、慣 れてきた今となっては、いろんな表現に対応してくれているので、ア イディア次第でいろいろできて楽しい」
  10. 64 事例のご紹介:日東工業様 クラスメソッドはまず、PoCを通じた検証と本番開発と いう2段階のアプローチを提案。1カ月のチームビルディ ング期間を設け、アジャイル開発の勉強会やプロジェク トの目的の共有から始めました。 さらに、開始当時はコロナ禍での完全リモート開発とな りましたが、クラスメソッドはSlackでの日常的なやり 取り、Google Meetでのオンラインミーティング、オン

    ラインホワイトボードツールとしてMiroを取り入れるな ど、複数のツールを組み合わせたコミュニケーション環 境を整備しました。 「アジャイル開発は初めてでしたが、要求した仕様と実 際にできたものとの食い違いが少なく、手戻りもわずか。 素早いリリースで頻繁にフィードバックが得られるとい うスクラムのアプローチは優れていると実感できまし た」(伊藤さん)
  11. 77 Industrial Data Fabric 製造業における下記データを統合してひっくるめて分析する フレームワーク • CRMシステム(営業・顧客データ) • PLM(製品エンジニアリング設計データ)

    • ERP(財務・サプライヤー・購買管理データ) • MESまたはMOM(生産データ) • PLCやSCADAシステム(産業IoTデータ) • 接続されたデバイス(IoTデータ)