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フレームワークから考える AWS IoT TwinMaker とデジタルツインの What と...

フレームワークから考える AWS IoT TwinMaker とデジタルツインの What と How

下記のユーザーグループでの登壇資料です。

- [JAWS-UG IoT 専門支部「いつ東京に来る?AWS IoT TwinMakerって何だ!?」 - connpass](https://jawsug-iot.connpass.com/event/295697/)

CM若槻龍太

October 05, 2023
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  1. 自己紹介 2 • 名前 若槻龍太 • 所属 ◦ クラスメソッド株式会社 ◦

    CX 事業本部 • やっていること ◦ AWS サーバーレス開発(メイン) ◦ Web フロント開発 ◦ iOS アプリ開発 ◦ ブログ投稿 • 好きな AWS サービス AWS IoT TwinMaker AWS Step Functions AWS CDK
  2. 33 AWS はデジタルツインを構成する4要素を次のように定義(まとめ) 1. 物理システム => 現実世界の様々なシステム 2. デジタル表現 =>

    物理システムの構造や動作を表現するモデル 3. (物理システムとデジタル表現の間の)接続 => 物理システムからのデータによるデジタル表現の定期的な更新 4. ビジネスの成果 => 経済的またはビジネス的価値を推進する デジタルツインの理解を促すフレームワーク
  3. デジタルツインを構成する4要素を従来のキーワードにマッピングするなら デジタルツインの理解を促すフレームワーク 36 シミュレーション IoT メタバース 監視 VR/AR 3D モデル

    CAD ②デジタル表現 ①物理システ ムとの②接続 ④ビジネスの成果 これらのキーワードは デジタルツインの構成要素だった
  4. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 41 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/
  5. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 43 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/ L1 Descriptive
  6. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 47 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/ L2 Informative
  7. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 57 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/ L3 Predictive
  8. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 61 L3 Predictive ML モデルを Lookout for Equipment や

    SageMaker で使用し て、未来の状態のデー タを作成する。 アーキテクチャ例
  9. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 62 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/ L4 Living
  10. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 63 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 れらの構造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
  11. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 65 L4 Living IoT SiteWise から出力 されたデータから aws-do-pm が予測モ

    デリングを実施。劣化 などを考慮した状態 データをIoT SiteWise にFBする アーキテクチャ例
  12. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 66 デジタルツインを構成する 4 要素と leveling index を対応付ける と表のようになる L1

    Descriptive L2 Informative L3 Predictive L4 Living 物理システム ◯ ◯ ◯ ◯ デジタル表現 ◯ ◯ ◯ ◯ 接続 ✕ ◯ ◯ ◯ 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 IoT TwinMaker で 解決すべきか ✕ ◯ ◯ ◯
  13. デジタルツインの理解を促すフレームワーク 67 L1 Descriptive L2 Informative L3 Predictive L4 Living

    物理システム ◯ ◯ ◯ ◯ デジタル表現 ◯ ◯ ◯ ◯ 接続 ✕ ◯ ◯ ◯ 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 IoT TwinMaker で 解決すべきか ✕ ◯ ◯ ◯ いちばん重要 なのがここ! デジタルツインを構成する 4 要素と leveling index を対応付ける と表のようになる
  14. まとめ • デジタルツインと AWS IoT TwinMaker について知りた い、説明したい場合 ◦ AWS

    のフレームワークが参考になる ▪ そもそも何なのか(What) ⇛ デジタルツインを構成する4要素 ▪ どう使えば良いか(How) ⇛ Digital Twin leveling index ⇛ ユースケースに応じてレベルを判断する 7 0