5分で分かる AWS IoT TwinMaker とデジタルツイン

8/22に、[SORACOM UG Tokyo #16](https://soracomug-tokyo.connpass.com/event/291465/) で「5分で分かる AWS IoT TwinMaker とデジタルツイン」というテーマで登壇させて頂いた際の資料です。

Transcript

1. 5分で分かる AWS IoT TwinMaker とデジタルツイン CX 事業本部 Delivery 部 若槻龍太 1 2023/08/22
2. notice 2 • 本発表内容は Developers IO 2023 での発表内容を5 分にぎゅっと縮めて再編したもの • ほぼ趣味の IoT ネタの内容です • 資料は後日ブログで共有予定
3. 自己紹介 3 • 若槻龍太 • 2019年11月入社（4年目） • やっていること ◦ サーバーサイド開発（メイン） ◦ フロントエンド開発 ◦ モバイル開発 • 好きなAWSサービス AWS IoT TwinMaker AWS Step Functions AWS CDK
4. アジェンダ 4 1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介 2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 3. 最後に
5. アジェンダ 1 0 1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介 2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 3. 最後に
6. • デジタルツインアプリケーションを簡単に構築可能とする サービス。 • IoT データなどの値に応じて、3D モデルを 視覚的に変化させられる • 6リージョンで提供（東京は未提供） 今回は AWS IoT TwinMaker によるデジタルツインアプリケーションの 大まかな構築手順を紹介 ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介 11
7. • シーンコンポーザーで3Dモデルをインポートし、シーンの設 定を行う 設定項目： ・Light（光源） ・Annotation（注釈） ・Rule（動的表現） など 12 ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
8. • AWS の各種サービスをデータソースとして統合し、3D モ デルに紐付ける データソース(Component types)例： ・Amazon S3 ・Amazon Timestream ・Amazon Athena ・AWS IoT SiteWise ・Amazon Kinesis Video Streams ・など 13 ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
9. • データソースの値に応じて、3D モデルの色や アイコン等を視覚的に変化させる Rule（動的表現）を利用する 例： ・温度が上がれば黄色、さらに 上がれば赤色など 14 ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
10. • ビューワーを Grafana ダッシュボードに埋め込む Grafana は ダッシュボードを 簡単に構築できる OSS。 ユーザーは 3D ビューワーを 時系列グラフやビデオ動画等と 合わせて統合的なダッシュ ボード上で確認することが可能 15 ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
11. • 余裕があれば残り時間でデモをします 16 ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介
12. アジェンダ 1 7 1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介 2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 3. 最後に
13. “デジタルツイン”という用語は、 従来の方法を説明するために 多義的に使われがち 20
14. “デジタルツイン”という用語は、 従来の方法を説明するために 多義的に使われがち 21 => そのことがユーザーの 混乱を招いているのが現状
15. 22 そこで AWS は、ユーザーのデジタルツインへの理解を促し、ビジネス価 値を達成できるようにするフレームワークを開発した https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value-and-outco mes/ デジタルツインの理解を促すフレームワーク デジタル ツインの バイブル！
16. 23 AWS はデジタルツインを次のように定義 “デジタルツイン（DT）は、個々の物理システムの生きたデジタル表現であ り、データで動的に更新されて、物理システムの実際の構造、状態、およ び動作を模倣し、ビジネスの成果を促進します。” デジタルツインの理解を促すフレームワーク
17. 24 AWS はデジタルツインを次のように定義 “デジタルツイン（DT）は、個々の物理システムの生きたデジタル表現であ り、データで動的に更新されて、物理システムの実際の構造、状態、およ び動作を模倣し、ビジネスの成果を促進します。” デジタルツインの理解を促すフレームワーク ① ① ② ② ③ ③ ④ ④
18. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 42 さらに AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の 4段階で定義する Digital Twin leveling index を開発した https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value -and-outcomes/
19. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 44 さらに AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の 4段階で定義する Digital Twin leveling index を開発した https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value -and-outcomes/
20. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 45 L1 Descriptive • 物理システムの視覚的表現による説明に焦点を当てたユースケース • 物理システムを表す静的モデルから成る。 ◦ 現実のシステムに応じて状態や構造は変化しない。 • まだ完全なデジタルツインとは言えない。 • IoT TwinMaker の利用による解決には適していない ◦ 従来の CAD ソフトや VR/AR で解決すべき
21. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 48 AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の4段階 で定義する Digital Twin leveling index を開発した https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value -and-outcomes/
22. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 49 L2 Informative • 物理システムの現在や過去の状態を可視化するユースケース • 接続により物理システムの状態をモデルに反映させる。 • IoT TwinMaker が一番使われうるパターンだと考えられる
23. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 58 AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の4段階 で定義する Digital Twin leveling index を開発した https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value -and-outcomes/
24. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 59 L3 Predictive • 物理システムの未来のある瞬間の状態を可視化するユースケース • 機械学習モデルの適用や what-if 分析により、物理システムの未来のあ る時点での状態の予測データをモデルに反映 ◦ 予知保全などの事前対応を行うことができる
25. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 63 さらに AWS は、デジタルツインのユースケースを L1 から L4 の 4段階で定義する Digital Twin leveling index を開発した https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/digital-twins-on-aws-unlocking-business-value -and-outcomes/
26. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 64 L4 Living • L3 の欠点は、物理システム自体の時間経過による変化に対応できないこと ◦ 例えば発電機のタービンは軸ずれや摩耗などの経年劣化を起こすため、そ れらの変化を考慮しなければ、正確な予測を行えない • そこで AWS は aws-do-pm という将来予測モデリングを可能にするフレーム ワークのソースコードを提供 • aws-do-pm をアーキテクチャに追加し、物理システムの時間経過による変化を モデルに反映させたより正確な予測を可能に • まさに生きている(Living)かのようなデジタルツインを実現
27. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 69 デジタルツインをビジネス適用したい場合、 対象の物理システムの何を可視化する必要があるのかを精査し、 構築するデジタルツインのレベルを判断することによって、 ビジネス価値の達成に大きく近づくことができる L1 Descriptive L2 Informative L3 Predictive L4 Living ビジネスの成果 （可視化対象） 既存の構造 既存の状態 未来の状態 より高精度な未来 の状態
28. アジェンダ 77 1. ざっくり AWS IoT TwinMaker を紹介 2. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 3. 最後に
29. デジタルツインとは “究極の可視化手法”である と考えています 78
30. そんなデジタルツインの アプリケーションを AWS 上で 簡単に構築できる AWS IoT TwinMaker に 個人的に非常にロマンを感じている 79
31. 最後に 80 • しかし、AWS IoT TwinMaker のクラメソ社内事例はまだない • そもそも国内でのデジタルツインの事例が殆どない • そんな AWS IoT TwinMaker を一緒に 盛り上げませんか？ • 社内で提案したり、アウトプットしたりしませんか？ • 今なら先行者になれます！
32. ありがとうございました 81