ひろしまサンドボックス 産業用IoTプラットフォームについて 2019年　1月 15日 株式会社エネルギア・コミュニケーションズ 経営戦略本部 ITサービス事業部

エネコムが考える製造業の課題 －労働人口の減少－ エネコムが考える製造業の課題　－労働人口の減少－ 製造業おける従業員人数 ※広島県 経済センサス(2016年活動調査)　より 1996年 2006年 2016年 人数(人) 250,708 214,274 211,902 15％減少 1990年 1995年 2000年 2005年 2010年 2014年 ※日本生産性本部調べ より 世界における日本の名目労働生産性の順位 労働人口減少に伴う 熟練技術者「巧」の減少 人手に頼った 生産性向上の限界

エネコムが考える製造業の課題 －多数存在する広島県の「匠」企業－ エネコムが考える製造業の課題　 －多数存在する広島県の「匠」企業－ 広島県には独自技術(「匠」)で，オリジナルの商品やサービスを提供する企業が多数ある。 業　種 ナンバーワン 企業数 オンリーワン ナンバーワン かつ オンリーワン企業数 食品 10 21 2 繊維 4 9 木材製品・建築資材 7 15 電機 5 12 化学 18 金属 27 1 機械 25 53 その他 6 31 合 計 93 183 19 ※広島県商工労局　広島県の「ものづくり」～オンリーワン・ナンバーワン企業～　業種別　より

巧 匠 課題解決の方向性 高齢化する熟練担当者の経験・勘の継承 設備の有効利用と独自技術を収益に Analytic Area 巧技術のデジタル化 高齢化する熟練担当者の経験・勘の継承 巧の気づきのデジタル化 匠 IT Market Place Area 設備の有効利用と独自技術を収益に ビジネスマッチング 新規ビジネスの創出

あらゆるデバイスから 高品質のデータを収集する 未知の新しいアイデアを 実現する 今まで見えていなかった データが見えるようになる 産業用IoTプラットフォームの役割 あらゆるデバイスから 高品質のデータを収集する 産業用IoTプラットフォーム が技術的な支援を実施！ 未知の新しいアイデアを 実現する 今まで見えていなかった データが見えるようになる ビジネスマッチング 新規ビジネスの創出 技術のデジタル化 気づきのデジタル化

必要とされる機能 プラットフォーム基盤機能 アプリケーション機能 活用 創造 収集 保存 セキュリティ 見える化 データ収集 データ保管 分析 コミュニケーション 自動化・効率化 セキュリティ

必要となる機能（詳細） 分類 役割 内容 収集 データの発生元から値をデジタル化して収集する仕組み (Foghorn Ligthning) 【データ収集】 データの発生元から値をデジタル化して収集する仕組み (Foghorn Ligthning) 保存 【セキュリティ】 閉域通信回線 プライベートクラウド データを安全に収集・活用するために必要なサービス ・データを保管・転送する際に活用する暗号化技術 ・データ連携やデバイスを利用する際に、利用者のなりすまし等の セキュリティインシデントの発生を抑制 活用 【見える化】 データ可視化ツール（ＢＩ） データを統計分析する機能 【データ分析】 機械学習ツール 状態分析ツール 製造業における熟練技術者の経験・知見をデジタル化（マシーンラーニング）するツール 製造業における熟練技術者の感覚をデジタル化（気づきのデジタル化）するツールの提供（相関分析）  

必要となる機能（詳細） 分類 提供機能 内容 活用 データの判定により行なうべき、操作の自動化を行なうことにより効率化を行なう。 【自動化・効率化】 ＲＰＡ データの判定により行なうべき、操作の自動化を行なうことにより効率化を行なう。 例示：チェックシートの自動化など 創造 【コミュニケーションツール】 会議システム 閉域内で身元のわかる企業が、情報交換を行なうコミュニケーションシステム。

産業用IoTプラットフォームの構成 産業用IoTプラットフォームのご提供範囲 産業用IoTプラットフォーム構成イメージ デバイス層 収集層 ネットワーク層 分析・活用層 機械設備 センサー NW機器 NW機器 IoT-GW サーバー インターネットVPN 製造ロボット その他設備 V-LAN　※ 産業用IoTプラットフォームのご提供範囲 ※ エネルギア・コミュニケーションの広域イーサネット 　　 通信網サービス

産業用IoTプラットフォームの留意事項 インターネットVPNだけでなく，広域イーサネット通信網(10MB/S)もご利用できます。 広域イーサネット通信網につきましては，1プロジェクトにつき1本，ご提供が可能です。ただし，接続先につきましては広島県内といたします。 産業用IoTプラットフォームのサーバ基盤につきまして，100GBのストレージをご用意しております。 産業用IoTプラットフォーム利用に際しまして，デバイスからのデータ収集環境は，株式会社エネルギア・コミュニケーションズが提供する「FogHorn Lightning™」(以下、Foghorn Lightning)が必要となります。なお、導入後3か月間は無償期間といたします。 回線サービス利用に向けた作業，サーバ基盤利用手順，Foghorn Lightningの設定作業および操作手順など，産業IoTプラットフォームに関わるプロジェクトへの技術的なご支援は，株式会社エネルギア・コミュニケーションズがサポートいたします。

産業用IoTプラットフォームご提供仕様 産業用IoTプラットフォーム仕様

ご提供仕様：ネットワーク層 広域イーサネット回線 (V-LAN) 　 通信速度は基本【10Mbps】です。なお、増強したい場合は別途費用が必要となります インターネット回線 (VPN) 　 拠点からの接続については、VPN機器をご準備ください イメージ図 プレイヤー内 広島市内データセンター VPN装置 VPN装置 サーバー (データ保存) インターネット網 ネットワークはどちらか一方を選択 10Mbps 広域イーサネット網 (V-LAN) V-LAN装置 V-LAN装置

ご提供仕様：分析・活用層 分析・可視化用のサーバースペックは次のとおりです 利用可能なOSは次の通りです データベース、ミドルウェア、アプリケーション等の導入は、各ユーザーさま(コンソーシアムさま)で実施下さい No 種類 スペック 1 CPU 2コア 2 Memory 4GB 3 HDD 100GB なお、スケールアウトが必要となる場合は、別途費用が発生します。別途、ご相談ください。 No 種類 1 Linux系 2 Windows系 インストールするＯＳのバージョンについては、別途、ご相談ください。

参考資料：産業用ＩＯＴの構築ポイント 産業用ＩＯＴの構築ポイント

製造現場のIoT化を実現するためのポイント Point.1 製造現場が求める高速、かつ、安定的なデータ処理 クラウド型IoTの場合、工場とクラウド間で発生する通信のボトルネックや瞬断による、「大量のストリームデータ取得時の リアルタイム性の欠如」 や 「ストリームデータ処理の安定性の欠如」 といった問題が発生してしまう。 ビッグデータの解析 大量のストリームデータ(例) ・設備稼働状況：ミリ秒単位 -> プレス機の圧力、溶接機の温度、・・ ・環境データ：秒単位 -> 工場内の温度、湿度、ホコリ量、・・ 膨大なクレンジング作業 製造現場 Point.2 ビッグデータ解析の精度を高めるデータクレンジング 工場内で生成される各ストリームデータは、データ間の時系列が統一されておらず、また、NULL値や異常値などの イレギュラーデータが多数混在しているため、ビッグデータ解析の精度を高める上で、「膨大なクレンジング作業」 が 　 必要となってしまう。

エッジコンピューティング Point.1 エッジ クラウド 製造現場が求める高速、かつ、安定的なデータ処理 　　エッジコンピューティングのイメージ 従来のクラウド型IoTで発生する、通信の切断やオーバーヘッドといったネットワークのボトルネックを最小限に抑止 エッジ クラウド ③クラウドへのデータ連携 ①ストリームデータの取得 ⑥分析モデルの実行 ⑤現場へのフィードバック ②データの見える化 ④ビッグデータの解析(分析モデルの生成) データの取得/見える化、分析モデルの実行をエッジ(製造現場)で完結 ビッグデータの解析のみクラウドに分離 エッジコンピューティングを活用する事で、製造現場に求められる高速、かつ、安定的なデータ処理に対応

データクレンジング Point.2 ! ! ビッグデータ解析の精度を高めるデータクレンジング IN VEL OUT データクレンジングのイメージ 処理を全てメモリ上で行う事でディスクI/Oを抑え、ストリームデータ取得と同時にデータの加工・整形処理を実施 各種センサー情報 (ミリ秒レート/秒レート等) IN VEL OUT クレンジング例 ・時間軸の同期 ・状態分析 - 最大値/平均値など ・異常判定 - アラート情報 - 閾値チェック データのクレンジング内容を定義 ! ! ストリームデータ解析エンジンを使用したデータクレンジング クレンジング後のデータを データベースや BIツールに出力 独自のストリームデータ解析エンジンにて、ビッグデータ解析に必要なクレンジング処理をリアルタイムに実行

製造業のIoT階層モデル デバイス層 収集層 分析・活用層 ネットワーク層 1.生産設備の制御 1.生産データの収集 1.ビッグデータの解析 ・機械設備 ・環境センサー ・PLC ・AIエンジン ・BIツール データ収集プラットフォーム FogHorn Lightning 1.生産設備の制御 1.生産データの収集 1.ビッグデータの解析 - データの補完・時間軸の同期 - 設備の状態分析・異常判定 - データのグラフ化(可視化) 　- 不良条件の特定 - 設備の予知保全 - 分析モデルの生成 - BIツールとの連携 2.各種生産データの送信 - 設備の稼働状況 - 環境データ(温度/ホコリ量など) - 検査データ - 生産実績(RFID/進捗状況など) 2.分析層へのデータ連係 2.現場へのフィードバック ネットワーク層 1.近距離ネットワークの接続 2.遠距離ネットワークの接続

お問い合わせ窓口 産業用IoTプラットフォームに関する技術的なお問い合わせは，こちらまでご連絡ください。 TEL : 050-8201-3080 E-MAIL: enecom-sandbox@enecom.co.jp 担当　　 : 笹岡，丸山