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NCDC_IoTsession_20220324

6e51a472cea0c9d058d830eca153cb0f?s=47 NCDC
March 30, 2022

 NCDC_IoTsession_20220324

建設業や製造業の現場で、IoTを活用した稼働状況の可視化など新たなデジタル技術の導入に取り組む企業が増えています。

当社にもIoTに関連する多くのご相談をいただいておりますが、「アイデアはあっても、知識や経験、技術者の不足で実践に踏み出せない」「なんとかPoCには漕ぎ着けてもそこから先に進まない」などの課題を抱えている企業が多いようです。

IoT導入を成功させるためにはアイデアも重要ですが、ビジネス視点・技術視点の両方から適用可能な課題を見極めること、そしてIoTシステムに欠かせないハードウェア、クラウドなどのテクノロジーの知見を持つ推進体制の用意が欠かせません。

本講座では、DX支援の経験豊富な講師が建設業や製造業でのIoT活用事例をご紹介しつつ、それらプロジェクトの目的や背景、IoTシステムの構築時によくある課題などを解説します。

具体的にIoTの導入を検討中の方から、DX施策のひとつとしてIoTの可能性を探っている方まで、広く参考にしていただける内容です。

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NCDC

March 30, 2022
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Transcript

  1. IoTでDXを推進! 建設現場や工場での活用事例と その推進手法を解説 NCDCオンラインセミナー 2022年3月24日 NCDC株式会社 十川 亮平

  2. プレゼンター紹介 2 十川 亮平 取締役/CTO NCDCでは、モバイル、API、IoT、機械学習 などを使ったクライアントの新規サービス の企画立案や、プロジェクトの推進を支援 を担当。 建設向けIoTプラットフォーム「ミエルコ

    ウジ」のプロダクトマネージャーとして、 マーケティング活動やソフトウェア開発を 行っている。
  3. Business 事業領域の推進 Design ユーザ視点での設計 Technology 技術による課題解決 Innovation • コンサルティング •

    新規サービス企画 • PoC⽀援 • デザイン思考 • UX/UIデザイン • モバイル・Web先端技術 • IoT / AI / AR • クラウドインテグレーション NCDCのサービス体系 3
  4. 私たちにできること① l デジタルビジネスに必要な要素にフォーカスし、⼀元的に提供しています。 l スモールスタートでの検証から、本開発・継続的な改善までサポートします。 4 ワークショップを中⼼とし た合理的なプロセスで、ビ ジネスモデルの検討からUX デザインまで、迅速に⾏い

    ます。 関係者が多数いる場合の組 織横断、会社横断のファシ リテーションも得意です。 新規性の⾼いプロジェクト ではMVP(Minimum Viable Product)を⽤いた検証を⾏ うなど、⽬的に応じて段階 的な開発を企画します。 早い段階でモックやプロト タイプを⽤意してユーザの 評価を確認します。 ユーザとのタッチポイントとなる各種デバ イスのフロントエンドデザインから、クラ ウドサービスを駆使したバックエンドの開 発まで。多様なテクノロジーをインテグ レーションします。 l AI / IoT / AR l モバイル・ウェブ アプリ開発 l クラウドインテグレーション l システムアーキテクチャコンサルティング など ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション ユーザ視点を⼤切にした 課題抽出・企画 モックやプロトタイプ の開発・検証 開発 継続的な改善
  5. 私たちにできること② l 社内に最適な組織がない場合の組織づくりや⼈材育成から、⾼度な技術をもったエンジニ アによる技術移管まで、幅広くお客様をサポートします。 5 ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション ユーザ視点を⼤切にした 課題抽出・企画

    モックやプロトタイプ の開発・検証 開発 継続的な改善 企業のDXやデジタルビジネスの創出に必要なこうしたプロセスを多⾯的にサポート DX戦略⽴案 ⼈材育成 技術移管 リファレンス実装 DX組織構築⽀援 アジャイル導⼊⽀援 ⼿法や技術の選定 ブランディング
  6. 本日の内容 l Why IoT l IoTの活用パターンごとの事例 l IoTをやる上での課題 l IoTプロジェクトの進め方

    l IoTプラットフォーム「ミエルコウジ」のご紹介 6
  7. IoTの活用パターンと事例

  8. Why IoT l IoTの3つの利用パターン 以下の3つのどれか、もしくは組み合わせが多い それぞれの事例をご紹介します。 8 ①自動化、見える化 手動によるデータ収 集を自動化すること

    による省力化、正確 性、リアルタイム性 の向上 現場でしか見れな かったものをどこか らでも参照できる ②データの活用 IoTの仕組みで収集し たデータを活用し、 計画の立案やオペ レーションを最適化 ③ハードウェアだけ では提供できないUX の実現 Webアプリやモバイ ルアプリと組み合わ せて、新しいユー ザー体験の提供
  9. IoTのよくある構成 9 クラウド 工場、倉庫、工事現場など、 機器・センサーがある現場 メッセージの 受付 データベース等の 分析基盤 機器・センサー

    エッジサーバー 機器からデータを収 集して通信を使って クラウドにデータを 連携させる 小さいサイズだが、 大量の機器から頻繁に データを受け付ける センサーの生データ から業務的に意味ある データを抽出
  10. ①データ収集自動化、見える化 l 建設機器や工場の生産装置などから IoT の仕組みを使用して センサーのデー タなどを収集します l 人手でのデータ収集と比較して、省力化、正確性、リアルタイム性などの面でメ リットがあります

    l また、そもそも人手では取れないようなデータもあるかと思います l 見える化は使用者の環境に合わせて提供 l データを見る環境に合わせて、スマホやタブレットなどのモバイル、Web アプリ ケーション、俯瞰的な視点で幅広い情報を分析する場合は BIなどを使い分けます 10 装置 装置 装置 データ 現場の判断や記録 に使用 収集 参照 事前データの登録 や複数の現場の管 理 BIを使って俯瞰 的な視点で分析
  11. ①データ収集自動化、見える化 建設現場での施工データを収集。 現場で発生したデータをリアルタイムに本社/支店、取引先と共有。 レポートや納品に必要な書類を自動生成。 11 担当者 人手でチェックす るものをスマホア プリから入力 IoT

    Gateway データベース データ収集 蓄積、集計 アウトプット 建設機器の計測 器のデータを取得 品質管理 書類 現場 オフィス 発注者/ 協力会社 など他社 品質管理 書類 品質管理 書類
  12. ②データの活用 l IoTの仕組みで収集したデータの見える化から一歩進んだ計画の立 案や、オペレーションの最適化を支援するパターン l ベテランの暗黙知など現場の担当者によって計画の立て方や作業の段 取りや実施方法について ばらつきがあると思います l そのような計画や作業実施において、収集したデータを基に

    次に行うべき作業の提案をAIが行ったり、 許容値を超えたような数値が出ている場合には アラートをあげます l 例えば l 複数ある生産装置の部品の交換を、どのタイミングで生産ラインを止 めて、どの機械と、どの機械の部品を交換するか l どのくらいの速度で地面を堀削するのかの計画 12
  13. ②データの活用 13 https://ncdc.co.jp/cases/6821/

  14. ③ハードウェアだけでは提供できないUXの実現 l ハードウェアに付属するボタン、画面では実現できない機能を ソフトウェアと組み合わせることでユーザーに提供する l 例えば l 電子楽器 + モバイルアプリ

    l 練習の履歴を記録して、 練習のモチベーションを上げる l よく使う設定をプリセットして呼び出せる l 工場の制御装置 + モバイルアプリ l 装置と離れたところから操作を行うことができる l 細かな設定をリッチな画面で指定できる 14 https://ncdc.co.jp/cases/6029/
  15. IoTの課題

  16. IoT課題ー既存の機器からどうやってデータを取るか? 16 クラウドやデータセンターなど 工場など、機器・センサーがある現場 メッセージの 受付 データベース等の 分析基盤 機器・センサー 小さいサイズだが、

    大量の機器からの 接続を受け付ける 機器が内部的に持っている データにアクセスできない
  17. IoT課題ー既存の機器からどうやってデータを取るか? l 電車の車両、建設機器など10年以上使われる機器は多く、 古い機種は通信の仕組みを持っていない (工場はFAが進んでおりデータ取れるケース多い) l 且つ、古い機器は今後時間とともに入れ替わっていくため 機器自体に新たに通信の仕組みを追加するための投資は行いたくない l 機器は他社からのリースだったり、協力会社の持ち込みの場合も

    あるため、予め協力の体制を依頼します 17
  18. 仕組みに応じてエッジサーバとの接続方法を検討します 例①PLC/シーケンサーを有している場合、PLC等の プロトコルでアクセス 例②BluetoothやWi-Fiアクセス機能でデータアクセス 用のインターフェイスを有している場合 建設機器が提供するデータを取り出せる場合 下記のセンサーを外付けしてデータを取得することが可能です。 その他のセンサーについてもお気軽にご相談ください。 建設機器との連携について 18

    建設機器 PLC/ シーケンサー エッジ サーバー Ethernet(LAN) 建設機器 Bluetooth等 エッジ サーバー BluetoothやWi-Fiで 無線アクセス 建設機器がデータを提供しない場合 加速度センサー 温度 GPS カメラ
  19. IoT課題ー既存の機器からどうやってデータを取るか? l 装置の中の制御装置(PLC/シーケンサー)からデータを取得する l 装置の中には外部からアクセスするためのインターフェイスを有して いる可能性がある。ただし、独自のプロトコルである場合が多い 19 工場の生産装置などに入っているPLC/シーケンサに スマートフォンからアクセスしている例

  20. IoT課題ー既存の機器からどうやってデータを取るか? l 正攻法ではないが、別の手段でデータを取得する l EX)アームの上げ下げの回数を装置から取れなくても、 超音波距離センサーをアームに付けて外から取る l EX)SDカードに保存する仕組みがあればFlashAirを活用する 等、工夫次第で取れる方法を考える 20

  21. IoT課題ー既存の機器からどうやってデータを取るか? 21 管理装置 ・電圧 ・深度 ・注⼊量 SD Card I/F データの取得

    HTTP(s) / on Wi-Fi クラウドやデータセンターなど 工場など、機器・センサーがある現場 メッセージの 受付 データベース等の 分析基盤 小さいサイズだが、 大量の機器からの 接続を受け付ける エッジサーバー
  22. IoT課題ーデータは大量にあるのに、必要なデータがない! 1. 基本的には事前に検討し、必要なデータを決める l 目的あり、それに必要なデータが分かっている場合は 何とかしてそのデータを取れば良いので 技術的な問題はあるかも知れないがやりやすい 2. さまざまなデータを集めて、関連性を分析したいケース 22

  23. IoT課題ーデータは大量にあるのに、必要なデータがない! 1. 基本的には事前に検討し、必要なデータを決める l 目的あり、それに必要なデータが分かっている場合は 何とかしてそのデータを取れば良いので 技術的な問題はあるかも知れないがやりやすい 2. さまざまなデータを集めて、関連性を分析したいケース 23

    Better
  24. IoT課題ーデータは大量にあるのに、必要なデータがない! l さまざまなデータを集めて、関連性を分析したいケース l 個々のデータを紐付けるための識別子が必要 (製造番号、注文番号、トランザクションIDなど) l 識別子が無く、検品NGとなった製品が何時ごろ、どの機器で作業されてい たのか時間も分からないのではデータがいくら有っても分析できない l

    取れたデータを分析した後に、「あのデータもないと分析できない」 ことが分かるリスクがある。以前のデータは取れないので再度最初か らデータ収集を行う 24 その業務、機器に詳しい専門家も交えて、まずは どのデータを取得できるのか、取得すると効果がありそうなのか検討する。 追加で、AI、機械学習を用いて人が 予測できないようような問題を解析する。
  25. IoT課題ー多数のエッジサーバーへのデータの配布やソフトウェアの更新 l IoTは接続する機器が多数になったり、全国各地で稼働するようなケースが考 えられるため、機器を送付してもらっての入れ替えや、出張しての入れ替え が現実的ではない可能性があります l AWS IoT Greengrassなどクラウドサービスから提供される仕組みを利用して、 エッジサーバーのソフトウェアの更新を遠隔地から一括更新を行える仕組み

    を整えます 25 AWS IoT Greengrassとは? - AWSが提供するエッジサーバーの管理機能 - エッジサーバーをAWSのクラウドの一部であるかのように管理可能 - AWS上からエッジサーバーのアプリケーションの管理や更新ができる - AWS上でエッジサーバーのログも見れる - エッジサーバーからAWSへのデータ送信が簡単かつセキュアに通信可能 エッジサーバー AWS IoT Greengrass AWS Cloud データ AWS IoT Core
  26. IoTプロジェクトの進め方

  27. PoCから本番利用に向けて 27 PoC 一部で 利用開始 全社展開 以下を検証できる最小 の構成を開発する。 検討したソリューショ ンが問題を解決できる

    か。 技術的に実現可能か。 実際に使えるものにす る。 運用やセキュリティを 考慮した機能の拡張。 ハードウェアの量産準備 費用モデルの検討、調 整。 実際現場で使ってみて のフィードバックの取 り込み
  28. IoTプロジェクトでは、PoCや、プロトタイプ開発を行うことを推奨します l 早く・安くやって、賢く失敗して、フィードバックを得るのがお 勧めです プロトタイプを開発する際の注意点 l 何を評価するのか? (課題解決の検証/技術的な実現性/運用が回るのか) l それは今評価する必要があるものか?

    l 手をかけずにやる l 手に入りやすいものでやる l 既にあるものを使う l 本番に向けては後で置き換えれば良い 28
  29. IoTとAIを組み合わせたプロジェクトの例 29 サービス企画 ビジネスモデル検討 プロトタイプ プロトタイプを使っ た顧客インタビュー サービス企画、 ビジネスモデルの見直し 認識精度の

    向上① 製品化のための準備 フィードバック • ターゲット顧客は 正しかったのか • サービスの内容、機能に 価値はありそうなのか • 購入にいたるまでの障害はなにか • 製品版のハードウェアの設計・調達 • ソフトウェアの品質向上 • 運用の計画 認識精度の 向上② • 手法の見直し、学習用データの見直し 投資判断(決裁)
  30. 現在は非常にPoCを行いやすい環境が整っています 30 担当者 人手でチェックす るものをスマホア プリから入力 IoT Gateway データベース データ収集

    蓄積、集計 アウトプット 建設機器の計測 器のデータを取得 品質管理 書類 現場 オフィス 発注者/ 協力会社 など他社 品質管理 書類 品質管理 書類
  31. 現在は非常にPoCを行いやすい環境が整っています 31 担当者 人手でチェックす るものをスマホア プリから入力 IoT Gateway データベース データ収集

    蓄積、集計 アウトプット 建設機器の計測 器のデータを取得 品質管理 書類 現場 オフィス 発注者/ サブコン など他社 エッジサーバーのプロトタイプとして使用可 能なハードウェアが安価(5000円〜1万円く らい)に市販されている
  32. 現在は非常にPoCを行いやすい環境が整っています 32 担当者 人手でチェックす るものをスマホア プリから入力 IoT Gateway データベース データ収集

    蓄積、集計 アウトプット 建設機器の計測 器のデータを取得 品質管理 書類 現場 オフィス 発注者/ サブコン など他社 クラウドを使用することで、 ①使った分だけの利用料のた め、非常に小さく始められる ②IoTを行うためのサービスが 予め用意されているため、自 前で開発する量を抑えられる
  33. 私たちにできること① l デジタルビジネスに必要な要素にフォーカスし、⼀元的に提供しています。 l スモールスタートでの検証から、本開発・継続的な改善までサポートします。 33 ワークショップを中⼼とし た合理的なプロセスで、ビ ジネスモデルの検討からUX デザインまで、迅速に⾏い

    ます。 関係者が多数いる場合の組 織横断、会社横断のファシ リテーションも得意です。 新規性の⾼いプロジェクト ではMVP(Minimum Viable Product)を⽤いた検証を⾏ うなど、⽬的に応じて段階 的な開発を企画します。 早い段階でモックやプロト タイプを⽤意してユーザの 評価を確認します。 ユーザとのタッチポイントとなる各種デバ イスのフロントエンドデザインから、クラ ウドサービスを駆使したバックエンドの開 発まで。多様なテクノロジーをインテグ レーションします。 l AI / IoT / AR l モバイル・ウェブ アプリ開発 l クラウドインテグレーション l システムアーキテクチャコンサルティング など ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション ユーザ視点を⼤切にした 課題抽出・企画 モックやプロトタイプ の開発・検証 開発 継続的な改善 IoT、AIのような 新規性が高い案件は スモールスタートで開始して 段階的に開発することがおすすめです
  34. 製品イメージ 34

  35. 主要機能(図解) 35 現場、自社のオフィス、他社から同じデータをリアルタイムに活用可能

  36. ご相談はお気軽に! l DX関連、新規サービス企画、UXデザイン、クラウドインテグレーション、 アジャイル等のプロセス支援 l info@ncdc.co.jp 36

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