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Databricks : 製造業AI統合プラットフォームのご紹介

Takaaki Yayoi
November 27, 2024
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Databricks : 製造業AI統合プラットフォームのご紹介

ウェビナー「製造業様向け 生成AI導入の成功事例とデータインテリジェンスプラットフォーム」でお話しした内容です。

https://44528014.hubspotpagebuilder.com/emuni-vol002-seminar

・Databricksとは?
・業界のトレンド
・Databricksのデータインテリジェンスプラットフォーム
・ソリューションアクセラレータ
・フィールドサービスアシスタントのデモ

Takaaki Yayoi

November 27, 2024
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Transcript

  1. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 1 1 Databricks

    製造業AI統合プラット フォームのご紹介 2024/11/28 Databricks Japan 弥生 隆明
  2. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 自己紹介 弥生 隆明

    (やよい たかあき) シニア スペシャリスト ソリューションアーキテクト ▪ 2020年からデータブリックス ジャパンにお いて、プレセールス、POCに従事 ▪ 前職はコンサル、総合電機メーカー にてデータ分析・Webサービス構築 などに従事。インド赴任経験あり。 ▪ Databricks Certified (Data Engineer | Machine Learning) Professional, Generative AI Engineer Associate ▪ Qiitaでいろいろ書いています。 2 @taka_aki
  3. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 1. Databricksとは? 2.

    業界のトレンド 3. Databricksの データインテリジェンスプラットフォーム 4. ソリューションアクセラレータ 5. フィールドサービスアシスタントのデモ
  4. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 10,000+ のグローバル顧客 $1.5B+

    の収益 $4B の投資 レイクハウス の発明者 & 生成AIのパイオニア Gartnerに認知されるリーダー Database Management Systems Data Science and Machine Learning Platforms データ & AIカンパニー のクリエイター
  5. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 正確な成果と 摩擦のない体験 連続的に接続された顧客リレーション

    シップに基づくデリバリー リアルタイム洞察による 生産性 未来の製造業労働力の強化 AIはあらゆるところに 生成AI、LLM、チャットbot、 予兆保全が投資の鍵に データのスピードでの イノベーション 次世代スマート製品の開発を加速 アジャイルな製造と ロジスティクス 品質、収益性、エネルギー効率の改 善 5 業界のトレンド データとAIは製造業の形を変化させています
  6. 電器 & ハイテク 産業 運送 & 物流 基本、特殊加工 航空 自動車

    データドリブンのビジネスの構築 Databricksは業界のビッグネームを支援しています
  7. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 7 DAM フィールド

    サービス オペレーション 製品 開発 労働力の 生産性 顧客 エンゲージメント 資産の生産性 モバイル データ 請求 & 支払い 時系列 ストリーミ ング 在庫 Web分析 リアルタイム パーソナライゼーション 不正検知 ネクストベストアクション コールセンター自動化 サービス品質 DDoS監視 予兆保全 スマートホーム分析 顧客解約分析 異常検知 顧客生涯価値 エンジニアリング配備 CRM ERP データプラットフォームに全てがかかっています データレイク オーケストレーション & ETL データ ウェアハウス ガバナンス 機械 学習 ストリーミング BI データ サイエンス 生成 AI
  8. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved なぜ企業はデータとAIに苦戦しているのか 8 DAM

    フィールド サービス リアルタイム能力の欠 如 スケールできない レガシー技術 説明的から予測的への ジャンプ 断片化された顧客 ビュー オペレーション 製品 開発 労働力の 生産性 顧客 エンゲージメント 資産の生産性 モバイル データ 請求 & 支払い 時系列 ストリーミ ング 在庫 Web分析 リアルタイム パーソナライゼーション 不正検知 ネクストベストアクション コールセンター自動化 サービス品質 DDoS監視 予兆保全 スマートホーム分析 顧客解約分析 異常検知 顧客生涯価値 エンジニアリング配備 CRM ERP
  9. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved MIT Technology Review

    Insights, 2023 Databricksが レイクハウスアーキテク チャの先駆者に 2020 74% のグローバル企業 がレイクハウスを導入 現在 Databricksは製造業向け データインテリジェンスプ ラットフォーム を ローンチ なぜ製造業向けDatabricksなのか 9
  10. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 11 DAM フィールド

    サービス オペレーション 製品 開発 労働力の 生産性 顧客 エンゲージメント 資産の生産性 モバイル データ 請求 & 支払い 時系列 ストリーミ ング 在庫 Web分析 リアルタイム パーソナライゼーション 不正検知 ネクストベストアクション コールセンター自動化 サービス品質 DDoS監視 予兆保全 スマートホーム分析 顧客解約分析 異常検知 顧客生涯価値 エンジニアリング配備 CRM ERP データプラットフォームに全てがかかっています データレイク オーケストレーション & ETL データ ウェアハウス ガバナンス 機械 学習 ストリーミング BI データ サイエンス 生成 AI データ、AI、 ガバナンスのサイロ化 高度に技術的な スタッフへの依存 AIによってデータ プライバシーと コントロールが課題に
  11. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データレイクハウス あなたのすべてのデータに対して オープンで統合された基盤

    AI 分析とAIに対する前例のないほどの アクセス データ インテリジェンス プラットフォーム あなたの企業全体における データ + AIへのアクセスを民主化
  12. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved DatabricksはデータとAIを民主化します 13 データインテリジェンスプラットフォーム

    自然言語を用いてデータとAIを すべての人に拡張 シンプル インテリジェ ント プライ ベート DAM フィールド サービス Video Data モバイル データ 請求 & 支払い 時系列 ストリーミ ング 在庫 Web分析 リアルタイム パーソナライゼーション 不正検知 ネクストベストアクション コールセンター自動化 サービス品質 DDoS監視 予兆保全 スマートホーム分析 顧客解約分析 異常検知 顧客生涯価値 エンジニアリング配備 CRM ERP 資産の生産性 オペレーション 製品 開発 労働力の 生産性 顧客 エンゲージメント
  13. データインテリジェンスプラットフォームがIT-OTを融合 データ複製 CDC / インクリメンタル ストリーミング 企業データ ソース IoT/マシンデータ ソース

    生データ 取り込みと履 歴 BRONZE フィルター クレンジング、拡張 (DS/MLユースケース ) SILVER ビジネスレベルの 集計 & データモデル (BIユースケース ) GOLD Databricks Unity Catalogによるデータガバナンス データ処理パイプライン 自動化 ワークフロー オートスケーリング / 弾 力性のある計算資源 DE、DW、データ サイエンス 複数のクラウドプロバイダーにおける一貫性 分析アプリ アプリ連携 ODBC/JDBC接続 REST API & DBX SAP/ERP メンテナンス 履歴 IoTセンサー 画像/ カメラ モデルサービング API パイプ ライン エッジ 2 3 4 5 標準化された取り込みパターン 1 OT & ITシステムにおける膨大なデータボ リュームをサポート 「常時オン」のクエリーのための統合オープンフォーマット オープンスタンダー ドを用いたエッジに おける 低レーテンシーの予 測 & 処方的洞察 既存の分析ツールを 通じた民主化 レイクハウス GIS 気候 地理空間 & 地質 インテリジェンスエンジン あなたのデータ固有の特徴を理解するために生成 AIを活用
  14. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 予兆保全とクルーの スケジューリング 顧客サービス

    サポートの強化 付加価値サービスによる 収益ストリームの解放 パーソナライゼーション の変革 トレーニングと オンボーディング 品質コントロールと 欠陥検知 15 LLMによる価値創出 エコシステム全体でLLMと生成AIを活用
  15. エンドツーエンドの サプライチェーンの可視性 予兆分析によって需要の変動や 破壊的なイベントにクイックに対応で きるようにアジャイルに変化 • 需要予測 • 在庫管理 •

    物流コントロールタワー • 価格分析 • ESGデータ共有 • 財務の集約 スマート マニュファクチュアリング 人間による介入を削減し、 生産量やスループットを最大化し つつも、オンタイムの デリバリーと製品品質を改善 コネクテッド製品 パーソナライズ体験を提供す るためにより深い洞察で競争 優位性を獲得 • AIアシストによる品質制御 • プロダクションOEEの監視 • 予兆保全 • 動的プロダクション スケジューリング • 作業員の安全性 • エネルギーの効率性 • 確認、検証、シミュレーション • 予兆保全 • パーソナライゼーション • 製品機能の使用量 • 保証コストの最適化 • フィールドサービスの スケジューリングの予測 ユースケース ビジネスにおける共有価値の創出
  16. ©2023 Databricks Inc. — All rights reserved 17 顧客に最大の稼働時間、価値、イノ ベーションを提供するためにテレメ

    トリーデータの価値を解放 自動車生産効率を改善するために 大規模なリアルタイム オペレーションデータの 価値を認識 共通のKPIセットに基づいて、 オペレーション、 サプライチェーン、財務で キーとなるステークホルダーを アラインし、オペレーション アナリストとニアリアルタイムで イテレーション エンドツーエンドのサプ ライチェーンの可視性 スマート マニュファクチュア リング コネクテッド 製品
  17. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved すべての業界ユースケースを支援 あなたのデータインテリジェンスプラットフォームを 構築しましょう

    データインテリジェンスプラットフォーム パートナー 業界エコシステム全体に容易にデータを共有 クリーンルーム 前段/後段のアプリ パーソナライゼーション 顧客サポート向けLLM 不正検知 予兆保全 通信解約分析 通信ネットワーク分析 広告最適化 高精細な予測 メディアミックスモデリング ソリューションアクセラレータで価値創出に至る時間をすぐに短縮 パートナーやサービスで継続にイノベーションしスケール Brickbuilderパートナーソリューション Databricks プロフェッショナルサービス アクティベーションパートナーの エコシステム ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 18
  18. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksソリューションアクセラレータ データ分析とAIの価値創出を加速 最も一般的でインパクトの大きいユースケース

    に取り組むために必要なものが完全に動作す るリソースのセット Databricksのお客様が2週間以内のPoCで アイデアを具現化できるようにデザイン 同梱物: ノートブック、Webページ、 説明動画、ブログなど 20
  19. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 80以上のソリューションアクセラレータ 21 •

    パーソナライズのための トランザクション エンべディング • モデルリスク管理 • リスク管理 (VaR) • 規制レポート • リアルタイム不正検知 • 時系列を用いたモダン投資 プラットフォーム • ESGパフォーマンス分析 • スマートクレーム • カスタマーサービス分析で のNLP活用 • などなど • OMOPを用いたRWEの 抽象化 • 自動PHI除去 • 薬害イベント検知 • ゲノミクスパイプライン (GWAS) • 知識グラフを用いた R&Dの 最適化 • デジタル病理学画像分析 • FHIR & HL7相互運用 • 価格透明性 • 生化学文献での LLM活用 • 臨床ノート要約での LLM 活用 • などなど • マルチタッチ属性 • リアルタイムビッドの 最適化 • メディアミックス モデリング • 売り上げ予測 & 広告属性 • ゲームにおける有害行為 検知 • レスポンシブルゲーミング • 動画の体験品質 • 購読者解約予測 • 通信ネットワーク分析 • などなど • 顧客特定の解像度 • 顧客セグメント • 傾向スコアリング • 生存分析 & LTV • レコメンデーション • 需要予測 • リアルタイムPOS • 在庫可用性 • 安全在庫分析 • Redkiteによる価格分析 • 小売り向けLLM - 製品 検索、製品レビュー要約 • などなど • デジタルツイン • 予兆保全 (IoT) • OEE: 装置監視 • コンピュータビジョンの基 盤 • 部品予測 • コンピュータビジョンによる 品質チェック • サプライチェーン最適化 • グリッド・エッジ分析 • バーコードトレーサ ビリティによるリコールの 管理 • などなど 金融サービス ヘルスケア & ライフサイエンス 製造 & エネルギー 通信、メディア & エンターテイメント 小売 & 消費財 LLM • LLM - カスタマー サービス & 知識ベース • 製品検索 • 製品レコメンデーション • 製品レビュー要約 • LLMパフォーマンス (CleanLabを使用) サイバー • Splunkコネクター • DNSによる脅威検知 • Graphistryによるインシデ ント調査 • IOCマッチング & マルチク ラウドフェデレー ション 公共 • エンティティ解決 • 自動レコードリンク 業界横断 & 公共 https://www.databricks.com/jp/solutions/accelerators
  20. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved パーツレベルの需要予測 円滑な製造のためのパーツレベルでの需要予測 ご自身のサプライチェーンにおける混乱を最小化し、売

    り上げを増加させるために、集約されたレベルではなく パーツレベルで需要予測を実施。Daatabricksデータイ ンテリジェンスプラットフォームで以下を実現: 高精細な需要予測の構築 素材の欠品を管理し、過度の計画を予測 数十万SKUにスケール
  21. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved BUILD AND DEPLOY

    A FULLY WORKING DLT PIPELINE 予兆保全 潜在的な障害を検知しダウンタイムを削減 予兆保全には装置のパフォーマンス監視と問題が 起きる前に問題を特定することを目的とした システムが関係します。そして、これによって ダウンタイムを削減します。製造業向けDatabricks データインテリジェンスプラットフォームを用いることで以 下を実現できます: 外部ストリーミングソースからのデータの 取り込み 潜在的障害を検知するためにAutoMLで機械 学習モデルを構築 Databricksワークフローによるエンドツー エンドのシステムのオーケストレーション PERFORM PREDICTIVE ANALYTICS SURFACE RESULTS ON DASHBOARDS
  22. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved コンピュータビジョンの基盤 クラウドやエッジでのコンピュータビジョンモデルの構築、訓練、デプロイ 画像データ固有の特性は、これらの情報資産をどのよ

    うに管理するのかを注意深く検討しなくてはならないこと を意味し、フロントのアプリケーションと訓練モデルとの インテグレーションは、従来とは 異なるいくつかのデプロイメントパスを検討しなくてはな らないことを意味します。製造業向けデータインテリジェ ンスプラットフォームを用いることで、以下を実現できま す: 完全な画像取り組みパイプラインの構築 大規模ディープラーニングモデルの最適化 クラウドあるいはエッジにモデルをデプロイ BUILD AN INGESTION PIPELINE FOR IMAGES OPTIMIZE HYPERPARAMETERS AT SCALE DEPLOY MODELS IN THE CLOUD OR ON THE EDGE
  23. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 製品品質の検査 コンピュータビジョンによる製品品質検査の実施 ディープラーニングの進歩によって、製品品質検査を改

    善するためのコンピュータビジョンの活用は 現実のものとなりました。製造業向けDatabricksデータ インテリジェンスプラットフォームを用いることで、以下を 実現できます: 製品品質検査のためのエンドツーエンドの コンピュータビジョンパイプラインの実装 画像を分類し、製品の欠陥を検知するための ディープラーニングモデルの構築と訓練 最適なパフォーマンスとコスト効率性を提供する Databricksモデルサービングを用いた モデルのデプロイ UNIFY VARIOUS IMAGE DATASETS FOR ANALYSIS TRAIN DEEP LEARNING MODELS TO CLASSIFY IMAGES DEPLOY MODELS FOR REAL-TIME INFERENCES
  24. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved サプライチェーン配送の最適化 物流コストの最適化および配送ネットワークパフォーマンスの改善 世界的な配送ネットワークにおける商品配送は非常に

    高コストで物流的に複雑なものとなっています。製造業 者は市場における競争優位性と収益性を維持するため に、これらのオペレーションの課題に取り組むために データとAIを活用することができます。製造業向け Databricksデータインテリジェンス プラットフォームによって以下を実現できます: 大規模な製品配送を最適化するために線形 プログラミング(LP)を活用 製品の需要と供給を予測するモデルの トレーニング Pandasデータフレームでトレーニングした モデルを容易に高速化、スケールさせるために Apache SparkTMを活用 OPTIMIZE TRANSPORTATION OF PRODUCTS ACROSS DISTRIBUTION NETWORKS USE LINEAR PROGRAMMING TO OPTIMIZE PRODUCT DISTRIBUTION LEVERAGE APACHE SPARK AND PANDAS UDFs TO SCALE
  25. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 製造業における高優先度LLMユースケース Databricksのお客様による情報提供 フィールドサービス支援&

    技 術トラブルシュート 処方的メンテナンス アクション スマートコクピット 向け会話型AI • 稼働時間の最大化、技術者の効率性 の増加、意思決定の改善のために、他 の技術者が過去に遭遇した数千の類 似イベントでのアクションの学びを連携 することで、子パイロットとして動作し、 最も効果的なメンテナンスアクションを 処方 • エラーコードやトラブルシュートの検索を シンプルにし、論理的な方法で長大な技 術マニュアルの適切な セクションを要約 • データにアクセスしたり、コードや SQLク エリーを記述するために複数のシステ ムにログインする必要なしに、 OEE(設 備総合効率)、ETD(出発予定時刻)、再 作業、故障、破損率などのビジュアルレ ポートを生成し、シフト/日/週で解決す る必要のある主要なデリバリーの問 題、 ボトルネックの優先度付けを実施 設備データ MES ERP 設備の健康状態 メンテナンス & 修理記録 製品保証情報 設備の健康状態 障害メッセージ 技術文書 ユース ケースの 領域 説明 データソース OEE: Overall Equipment Effectiveness ETD: Estimated Time of Departure MES: Manufacturing Execution System
  26. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved コネクテッド製品のデータのマネタイズは、価値創造に 比例なきインパクトをもたらしています 高い企業価値

    (レガシーなビジネスモデルと 収益を比較) 高い収益性 (収益マージン vs. 新たな装置の売上) の対象マーケット (コネクテッドサービスの 増分ARR) 4x 150% $100B
  27. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksの機能でIoTイノベーションをシンプルに バッチやリアルタイムでのデー タ処理

    SLAに基づいてコストと スピードを最適化 コスト効率よく時系列データエン ジニアリングを実施 ストリーミングデータに対す る柔軟でコスト効率の高い アーキテクチャ データ & AIガバナンスによ るIoTの民主化 リアルタイムデータ ウェアハウスとアプリのサ ポート MLから生成AIに至る すべてのユースケースを支 援 不正利用からIoTデータを 保護するために利用とリネージ を監視 データ主権や所在のための マルチクラウド / マルチ リージョン ビジネスやエコシステム横断で セキュアにデータを共有/マネタ イズ 時系列やSQLでインクリ メンタルに取り込まれる データを活用 リアルタイムダッシュ ボード、アラート、通知を 強化 リアルタイムアプリや 低レイテンシーの洞察を支援 クラウドでAIモデルを トレーニング、推論スタックにサー ビング ストリーミングアプリから リアルタイムで参照データやML モデルを参照 自分のIoTデータを用いて セキュアに基盤モデルを構築
  28. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved …には、価値につながる複数のモダリティが 自動車, 製品,

    デジタルIFからの テレメトリデータ… 情報提供 保険 運転習慣やスタイ ルに基づく 利用ベースの 保険の提案 アフター セールス テレメトリ情報を 用いたメンテナン ス要件の 予測 オファー パーソナライズさ れた オファー、補完ソ リューション Web/モバイル 極度にパーソ ナライズされた顧 客インタラクション 顧客 オペレーション 製品 エコ システム コクピット情報提供体 験のパーソナライズの 改善 + などなど… コネクテッドサー ビス サービス購買の 増加、健康状態 の理解 保証 & 製品 サポート 顧客の不満や 保証要求に対する 迅速な洞察 共有 モビリティ インフラ、 カーレンタル 業者とのデータ共 有の確立 設計 ユーザー体験、 満たされていない 要件を改善するための 機能利用の理解 製造 & 品質 プロセスや 供給者における フィールド問題に 対するトレーサビ リティの 改善 フィールドサー ビス 現地訪問を削減 するための リモート監視 サイバー セキュリティ 潜在的なサイバー リスクを特定する ためのセキュリティ データの監視
  29. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 製造業 における最大の課題はドメイン知識の収集と 普及です

    労働者の高齢化 競合優位性 生産性 “部族の” 知識は捕捉、アップデー トされる必要があります。 ドメインやプロセスに対する 深い専門性から生まれます。 価値の少ないタスクは エンジニアリングの効率性の 妨げになります。 企業 & OT データは知識や文脈 の貯蔵池となります。 不適切な生成 AIガバナンスは この優位性を手放すことに なります。 情報収集の品質はステップの 変更を必要とします。
  30. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved フィールドサービスアシスタント 多くのパイロットプロジェクトは、企業の知識ベースでトレーニングされて おらず、意味のある評価が行われていないためスタックします。

    時間を節約しますが、ユーザーからの信頼が得られません。 企業の完全な知識ベースでトレーニングされていません - 複雑な推論ができません。 包括的な評価が欠如しています。 受信した障害メッセージ ドキュメント検索 ページやセクションを返却
  31. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved フィールドサービスアシスタント 包括的、文脈認知のQ&Aアプリでエンジニアを拡張 障害メッセージ:

    CFB.1/FLR/FR1608161633 46213406AFS 1,FWS,,,,,,ATSU(1TX1)/MCDU2(2CA2),HARD 解釈 “ATSU(1TX1)/MCDU2(2CA2) is a HARD fault, aircraft fault code is 46-21-34, captured during flight phase 06 (approach), detected by AFS (Automatic Flight System) and FWS (Flight Warning System), on date 16-01-24, at time 1633 hrs.” 修正方法 Based on the Fault Isolation Manual for this fault message, Chapter 80, Section 10, Paragraph 11 requires the following action: “Reset ATSU to resolve fault.” メンテナンスマニュアルには どのような修正方法がある? 全体的に見てこの修正はどれだけの 効果が? ユーザーの質問 レスポンス 過去6か月において、エンジニアの90%が この問題の修正に満足したと報告して います。 このメッセージの意味は? 技術マニュアル エンジニアリング作業指示 ユーザーのアクション ベクトル検索 Mosaic AIモデルサービング レイクハウスモニタリング 生成AIアプリのレスポンス 企業のデータ テレメトリデータ
  32. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved フィールドサービスアシスタントアーキテクチャ RAGモデル データソース

    エコシステム ユースケース フィールドサービスアシスタント向けデータインテリジェンスプラットフォーム 技術マニュアル(PDF) 内部Wiki エンジニアリング作 業指示 テレメトリ 診断 トラブルシュート 修理 生データ クリーンデータ エンべディングとチャンク チャンクの抽出と エンべディングの計算 Databricksエンべディング エンドポイント ..02 .11 .08 .95 .32 Databricks ベクトル検索 インデックス Databricks Chatbotモデル エンドポイント ..98 .56 .92 .23 .12 質問 回答 ユーザーの アクション DBRX Unity Catalog
  33. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 参考資料 ▪ Databricksにおけるサプライチェーン配送の最適化

    ▪ Databricksにおける製造部品レベルの需要予測(前編) ▪ Databricksにおける製造部品レベルの需要予測(後編)