Watson IoT ソリューション紹介

2019年 1月 25日日本アイ・ビー・エム株式会社

Watson IoTテクニカルセールス＆ソリューション

部長 永井 修

© 2017 IBM Corporation2

内容

• Watson IoT ソリューション全体• Maximo関連ソリューション• 今後の方向性

Intelligent Assets and Equipment:業界モデルによる装置のダウンタイム削減とプロセス効率の向上

大手自動車メーカーはIBM IoTを使用して、自動車組立の溶接プロセスの挙動をモデル化。 製造元は、障害や障害の因果関係を特定し、機器の故障予兆を特定し、生産ラインの可用性と信頼性を向上。。

✓ 誤検知がなく、90％以上の不具合を予測

✓ 50%以上の問題を、２時間以上前に予知

✓ 予知により、不具合あたり概算で1.5時間の時間節約

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• 自動車メーカー• 保険会社• 流通・運輸業• 新たなビジネス

IBM ConnectedVehicle Insights

後続車の進行方向で走行に影響するような一時的な路上の事象を検知、後続車に余裕をもって通知することでドライバーの安心度・信頼・快適さ向上に繋がる

IoT ユースケース例：つながる車 (Connected Car)

先行車両の認知情報をクラウドに収集、天候情報・道路状況などリアルタイム環境データとの摺合せ

先行車両

後続車両

「見えないものを見える化する価値」“Cloud as αn Intelligent Sensor”

縁石、カーブ、勾配…

障害物、工事、一時車線変更…

（ユースケース例）ガソリン不足の警告、最寄りのガソリンスタンドまでのルート案内、ダッシュボードからの操作によるガソリン代の支払い

OnStar GM-IBM アライアンス

Mastercard, ExxonMobil, Glympse,

iHeartRadio, and Parkopedia are the

first brands to join the platform

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Watson IoT ソリューションの範囲

Things(“モノ”)

収益の増加

新サービス

効率性の向上

構造化データ

構造化データ

• センサー• 映像 / 画

像• 音声• 自然言語設計・開発への

フィードバック

IoT化された製品およびシステム

設計 開発 運用製造

Connected Products Connected Operations

基幹システム 基幹システム

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Watson IoT ソリューションの範囲

Things(“モノ”)

収益の増加

新サービス

効率性の向上

構造化データ

構造化データ

• センサー• 映像 / 画

像• 音声• 自然言語設計・開発への

フィードバック

IoT化された製品およびシステム

設計 開発 運用製造

Connected Products Connected Operations

基幹システム 基幹システム

IBM Continuous Engineering IBM Maximo

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IBM Watson IoT ラインナップ

System of Record

Connectivity

AI

資産・作業管理 (EAM)Maximo Asset Management

IoT プラットフォーム - Watson IoT Platform

現場作業員の安全支援

IoT Worker Insights

高度分析

AIによる品質検査Maximo Production

Quality Insights (PQI)

設備の性能予知Maximo Asset Performance

Management (APM)

Blockchain連携サービス

製造運転の最適化Maximo Production Optimization (PO)

製品開発 (ALM)Continuous Engineering

施設・不動産管理 (IWMS)TRIRIGA

ライトプラン

Analyticsサービス

つながるクルマ向けビッグデータ解析プラットフォームIoT Connected Vehicle Insights

(CVI)

現場作業員向けAIアシスタントEquipment Maintenance Assistant (EMA)

画像解析Visual Insights

音響解析Acoustic Insights

品質異常警告Prescriptive Quality

エネルギー・送配電向けEnergy & Utilities (E&U)

ビルの運転最適化支援IoT Building Insights

設備の故障予知Predictive Maintenance Insights (PMI)

本番プラン

開発プラン

つながる家の保険IoT Home Insights

IoT 接続 (オンプレ)IoT MessageSight

AIモデルの開発・実行(Watson Studio/ ML)

分析モデル・テンプレート

品質異常

設備故障

プロセス異常

根本原因分析

プロセス変数の最適

IBM 機械学習ライブラリー

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内容

• Watson IoT ソリューション全体• Maximo関連ソリューション• 今後の方向性

Intelligent Assets and Equipment:業界モデルによる装置のダウンタイム削減とプロセス効率の向上

大手自動車メーカーはIBM IoTを使用して、自動車組立の溶接プロセスの挙動をモデル化。 製造元は、障害や障害の因果関係を特定し、機器の故障予兆を特定し、生産ラインの可用性と信頼性を向上。。

✓ 誤検知がなく、90％以上の不具合を予測

✓ 50%以上の問題を、２時間以上前に予知

✓ 予知により、不具合あたり概算で1.5時間の時間節約

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Leaders of asset-centric and asset-intensive organizations recognize they must focus on optimizing asset performance as a primary strategy to remain competitive

資産管理部門の50%は何らかの資

産分析フォームを保有している

しかし….APMプラットフォームを保有しているのは

10%以下(出所: IDC, 2018)

2020年までに, 資産管理部

門の60%は重要資産のパフォーマンス最適化を支援するために APM (Asset Performance Management)を利用する

(出所: Gartner, 2018)

12

IBM Maximo APM が目指す世界～設備保全業務における習熟度モデル

Source: Gartner

事後保全（ブレークダウン対応）

予防保全（仕様基準）

予防保全（性能基準）

予知保全

CbMTbM RbM（RbI）BDBreakdownAction

Time basedMaintenance

Condition based Maintenance

Risk based Maintenance(Inspection)

IBM Maximo APM : 設備・保全管理ソリューションを実現するプラットフォーム

IB

M W

ats

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IoT P

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orm

(また

はお

客様

IoT基

盤)

稼動情報・センサー情報

資産・サービス管理プラットフォーム

設備自動診断・故障予測

稼動情報・センサー情報

作業内容・故障履歴・作業員情報

異常検知・修理要請

作業要請 作業進捗情報フィールドエンジニアのディスパッチ・作業記録・報告、設備・交換パーツ情報参照

GPS情報

情報

収集

基盤

（既

存）

システム負荷、ログ情報

・・・

コールセンター

機器情報

ON

LIN

EO

FFLIN

E

製造品質予知 ～ X社 鋳造プロセスAfter: 検査が必要と判断されたものだけをＸ線検査にまわすことでコストを削減

予測モデルによるリアルタイムスコアリング

＜品質に関わるプロセスデータ＞⚫溶湯成分(コークス比、鋼材配合率)⚫溶湯温度(光高温計、輻射高温計、熱電高温計) ⚫使用砂条件⚫鋳込温度⚫鋳型条件(鋳型硬度)⚫鋳込速度 など

X線検査冷却

冷却 最終加工

再利用

出荷

不適合(失格)

適合(合格)

＜欠陥の種類＞⚫ピンホール/気泡巣⚫引け巣(内引け) ⚫ワレ⚫たまがね etc... (約30種類)プロセスデータ

判定結果

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予測モデル作成とリアルタイムスコアリング

• PMOは複数のデータソースを統合・分析し、推奨アクションを提示することで、迅速な意思決定を実現します。

• データ分析で知見を得るだけでなく、その結果を業務展開する仕組みによって、ビジネスに貢献します。

IBM Predictive Maintenance

and Optimization

意思決定/対策適用5

重要指標を可視化

アラート/レコメンデーション(ナレッジ蓄積・活用)

4

ビジネスロジックに基づく判断

データ収集・統合機能(構造化/非構造化/ストリーミング)

センサーデータや社内データを統合

1

リスクスコアリングリアルタイムスコアリング

3

障害予測要因調査

2

分析モデルの作成

（活用）業務運用機能

（準備）予測モデル作成

リアルデータの予測

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事例：製鉄会社 圧延機保全17

②データ分析による説明モデリング

④保守計画の更新

③スコアリングとアラート発報

①リモートモニタリング

⑤効果の確認

コグニティブコンピューティングを加速させた要因

現在

44 zettabytes

非構造化データ・映像・画像・音声・自然言語

2010 2020

構造化データ

変革は新たな天然資源であるデータによってもたらされる今日、テクノロジーやビジネス、社会のあらゆる変化にデータが関わっています。急増するセンサー機器、ネットサービスやプロセスへのインテリジェンスの組み込みなどにより、データは新たな競争⼒の源泉になっています

8

1

データの爆発的増加と新しいアプローチへの要請

※ IBMではAIという言葉は使わず、コグニティブ（認知型）コンピューティングという言葉を用いている。

© 2018 IBM Corporation

IBM Maximo PQI - Visual Insights• ディープラーニングと高度な分析機能により、欠陥などの認識・分類についての一貫性を向上

• 学習により、部品の合格・不合格や欠陥分類について、高い信頼性をもって判断

• ディープラーニングによる画像認識・分類、再学習、モニタリングや分類モデル管理プロセスをパッケージング

• 画像処理・判断処理に「エッジ」を使用することで、既存画像キャプチャシステムを活用し、迅速な画像処理・認識を実現

• コグニティブ機能で欠陥の認識能力を継続的に改善し、分類結果の正確性を継続的に向上

• IBM製品との連携（Watson IoT Platform/ Prescriptive Quality for Manufacturing）

OK

NGエッジの管理

KPIダッシュボード

検査画像例

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IBM Maximo PQI - Acoustic Insights

• Acoustic Insights システムは音響データを機械学習で学習し、リアルタイム検査での異音を検出し、製品の不具合を特定することを支援

• 壁やドアなどが障壁となり直接検査が困難な内部部品の非破壊・非接触検査が可能

• 想定ユースケース：生産ラインでの食洗機検査、車両のエンジン検査、ターボチャージャーの稼働監視

• スマートフォンなどの廉価な単一音響センサーを既存システムに装着することで、複数の音響データを容易に取得し、検査に活用することが可能

音響信号処理

Watson IoTによるコグニティブ・コンピューティング

Watsonに質問

「どこが悪い？」「どうすればよい?」 ｾﾝｻｰﾃﾞｰﾀと言葉

の意図と関連付け

基幹DB：Maximo

部品の保守記録操作員のスキル

音声で回答

「この部品をこの手順で交換して下さい」

意図推定

言葉の関連

テキスト音声変換

異常検知アラート作業指示「修正してください」

回答候補

適切な修理方法を割出す保守記録と相関させ原因特定

保守要員音声テキスト変換

予知保全 コグニティブ

部品データ

工場

ソリューション : IBM Maximo APM - Equipment Maintenance Assistant (EMA)

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内容

• Watson IoT ソリューション全体• Maximo関連ソリューション• 今後の方向性

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Industry 4.0

Digital Twin / Cyber Physical System へ

現実の世界 コンピューター上の世界

• 現実の世界では困難な事を実現- Big Data 解析- シミュレーション、等

• Cyber の比重増大によるビジネス・スピード・アップ

• APIエコノミーによる業種の壁の打破