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【dbts2022セッション資料】インダストリアルメタバースへの実現を目指したMR/AI ディジタルツイン基盤の設計

KoheiOgawa
November 16, 2022

【dbts2022セッション資料】インダストリアルメタバースへの実現を目指したMR/AI ディジタルツイン基盤の設計

▼DB TECH SHOWCASE2022にてお話させていただいたスライドになります。
# B-8 2022.11.17 (木) 09:00 - 09:45
https://www.db-tech-showcase.com/
#セッション概要
2022年5月Microsoft Build 2022にて、Microsoft社はインダストリアルメタバースへの取り組みを紹介した。インダストリアルメタバース実現には、「Digital Twins」、「Data&AI」、「XR」など複数の技術の理解と連携知識が求められる。本セッションでは、具体的設計方法や、各コアとなる関連機能についての最新情報を紹介する。

# クラウド
# IoT
# 中級者向け

KoheiOgawa

November 16, 2022
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Transcript

  1. • AI/IoT/データ基盤の設計と開発のご支援(一言でいうと技術顧問) • 約1万人のユーザを抱えるAIコミュニティ 「Deep Learning Lab」 Community Lead •

    MLOpsチーム/Project Bonsaiチーム/MRチーム • イベント登壇(DLLab/Forkwell/日本ディープラーニング教会/DBTS/LINE/CA…) • IDEACTIVE JAPAN PROJECT メンター事務局統括Lead兼メンター • App(win・ios)/Sustainability/Art/組織論/マーケティング戦略/UIUXデザイン • サ活/スタバ/インテリア/QoLをあげること/非現実体験を味わうこと • 高専→筑波大学(3年次編入学)→筑波大学大学院→MS • 書道家(ライブパフォーマンスや展示、NFTアート進出予定・・) • Linux Foundation / Green Software Foundation所属 • プログラミングコンテストでたり、運営したり、審査員したり。 経歴 Microsoftでは・・・ その他の領域・趣味 小川 航平 / Kohei Ogawa
  2. 約1万人のユーザを抱えるAIコミュニティ 「DEEP LEARNING LAB」 • 主催するイベント情報 • 関連イベント ・イベントのキャッチアップ投稿 •

    AI関連の最新動向ニュース・技術ネタ etc.. フォローよろしくお願いいたします。 ▶ Twitter始めました(先月末より) • 様々なインダストリーでのAI/MLの社会実装の知見を共有するコミュニティ • Microsoft Azureを中心としたData&AI領域の技術提供 ▶ どんなコミュニティ? • Microsoft/ISID/Intel/キカガク/Databricks/NVIDIA • 大学教授/学会理事 etc.. ▶ 過去どんな方がスピーカーに?? Twitter(QRコード) 2022年夏に5周目突入!!!
  3. インダストリアルメタバース全体像の図解 デジタルツイン (現実空間の双子を再現し、 可視化・シミュレーション・最適化) メタバース (アバターを介して相互交流することが できる3次元仮想空間) 融合・補完 インダストリアルメタバース=デジタルツイン・メタバースの融合 •

    現実世界の再現(ツイン)による 精緻な分析・シミュレーションと、 改善・フィードバック • ロボット・機器の インターフェース・制御 • 仮想世界・未来世界の創造 • 人・モノ・世界との コミュニケーション・相互交流 • クリエイターエコノミー • 経済/生活圏 サ イ バ ー 世 界 物 理 世 界 モデル化 シミュ レーション センシング フィードバック ・改善 ワールド(仮想世界) 相互交流 アバター化 参考文献:メタ産業革命 メタバース×デジタルツインでビジネスが変わる | 日経BOOKプラス (nikkei.com), p.21, 図表1-1
  4. 補足:2枚で理解するデジタルツインの概要(1/2) デジタルツイン (現実空間の双子を再現し、 可視化・シミュレーション・最適化) • 現実世界の再現(ツイン)による 精緻な分析・シミュレーションと、 改善・フィードバック • ロボット・機器の

    インターフェース・制御 サ イ バ ー 世 界 物 理 世 界 モデル化 シミュ レーション センシング フィードバック ・改善 コネクテッド 資産 コネクテッド 環境 ネットワークに使わる機械から イ ン タ ー ネ ッ ト を 経 由 し て インサイトを得る コネクテッド資産+それを操作 す る 人 や 環 境 も 含 め て ディジタル上で可視化して、 アクションをする ⇒IoTの始まり ⇒ディジタルツインの世界 39% 43% 17% 中核的な構成要素 補助的な構成要素 検討中 (未導入) 検討していない 1% 82 % IoT ソリューションでの デジタル ツインの利用と影響 デジタル ツイン戦略のある IoT 導入企業が対象 (N = 1698) 28% 48% 13% 11% 28% 48% 13% 11% 28% 48% 13% 28% 48% 13%11% 学習 試用/PoC 購入 利用 計画 デジタル ツイン導入段階 デジタル ツイン戦略のある IoT 導入企業が対象 (n = 1701) デジタル ツインを構築する上での障害 環境モデルの 複雑さ エコシステムで サイロ化された データ ビルディングブ ロックを 組み合わせる スケーラブルで 安全なデジタル ツインの作成 現実の更新と 同期を維持 参考文献:IoT Signals: Manufacturing Spotlight | Microsoft 従来 最新
  5. 補足:2枚で理解するデジタルツインの概要(2/2) A Digital Twin is a dynamic software model of

    a physical thing or system that relies on sensor data to understand the state of the thing or system, respond to changes, improve operations, and add value. デジタルツインとは、「現実世界の物やシステムをデジタルの世界で動的にモデル化したもの」です。センサー等のデータに基づいて対象となる物体や システムの状況を把握したり、変化に対応できるようにすることで、効率化や付加価値の向上に貢献することを目指すものです。 – Gartner リアル空間 (物理) • 占有率や稼働率の可視化 • 利用状況分析とレコメンド • CO2濃度の把握 • 自動換気 等 Insights 建物・空間・街 Control Measure Insight, Optimization Data Experiences • 居住者・勤務者の生産性、満足度の把握 • ナビゲーション、ロケーション案内 • セキュリティ&セーフティ監視と管理者への 通知(未許可者の入場、危険物の放置等)等 人 Control Measure Assistance, Task Completion Data Control Measure Insight, Optimization Operations Data デバイス・製品 情報連携 仮想空間 (デジタル) • 遠隔からの稼働状況監視 • エラー・異常の検知 • 予防保守指示 等 得られるインサイト とアクションの例 対象 (何のツインか) 投影・転写 同期 可視化・予測・シミュ レーション・最適化 等 対処・アクション 静態・動態 15 ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved
  6. が最大価値をもたらすために 安全、安心、オープンな設計 • Sense of Presence (いま、そこにいる実 在感)により関係性を深めコミュニケーショ ン&コラボレーションを促進 •

    アバター、顔、服装、表情・身振り • 高い解像度、レスポンス、3D・・・ • 自動翻訳 • 実世界をデータで仮想空間に転写し、アルゴリ ズムを活用することで、より適切に意思決定 • 見落とさない • 人間には検知できない変化の兆しの把握 • 隠れた相関関係の発見 • 瞬時のシミュレーションで対策を比較検討 • 物理&仮想の良いとこどりで事象を再現 • 脳内三次元変換が不要となり直観 的かつ的確に状況を把握/ミス軽減 • 過去履歴や推測される原因を オーバーレイし、意思決定を支援 16 ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved
  7. マーケティン グ/顧客価 値 設計/生産 ものづくり • 人口減少による作業員の 減少 • 生産ラインの徹底した自動

    化、イレギュラー対応 予知保全の実現  不具合の兆候を検知し自動的に予知保全 指示 共創による根本解決  不具合の兆候とその根拠となるデータを3Dモデルにマッ ピングし、生技や遠隔地のメーカ技術者で根本原因を 討議・シミュレーション  ライン停止等に対する迅速なコミュニケーションと対応 • 顧客要求の複雑化 • 商品設計と顧客要求のア ンマッチ 実態把握・要件解析  商品の利用実態を集計、部位別の利用  頻度や時間帯等を把握  仮説立案、FGで検証。設変の影響解析 顧客/企業の共創  商品の利用状況データを3D/リアルタイムで再現し、 顧客に利用実態や課題、ニーズ等をヒアリング  仮想空間の顧客コミュニティで商品アイディアやユーザー 作成のアクセサリ等を募りユーザーがデザインに参画(共 創) • 開発サイクルの短縮化 • タイムリーかつ短納期の設 計変更 • アジャイル開発における品 質管理、評価実施 フロントローディングの徹底(シミュレーション)  設計、検証のループをデジタルで実施。  試作レス  過去実績の解析結果による最適形状の 示唆出し 設計/評価担当のインタラクティブな業務遂行  部門を越えた担当者間の設計討論を促進。 対症療法的な設変ではなく、課題解決の為の最適 仕様を検討 • 生産サイクルの短縮化 • 頻繁なライン変更、人の手 によるライン切り替え、生産 計画の調整 生産情報の可視化  生産オーダー、生産実績等のデータ統合・可 視化によるネック工程の示唆出し (デジタルツインで解決可能。) 領域 課題 デジタルツインによる解決 メタバースによる解決 • 熟練工員に属人化した 伝承が困難なスキル 遠隔からの同一視点での情報共有  現場の状況を作業者の視線レベルで映像 共有  組付け時のバラツキを抑制する高度な匠の 技をロボットにより忠実に再現 時空を超えた指示/実行  仮想空間上でインタラクティブな作業指示、ライブ リモート・トレーニング  組付け時のバラつきを現在進行形で微調整する匠の カン・コツを遠隔地から実行 製造業における各フェーズの課題とデジタルツイン、ならびにメタバースを用いた場合の解決策イメージを例示 メタバース4象限 補足:デジタルツイン・メタバースの一般的なユースケース
  8. データ爆発 スマートマニュファク チャリングの加速 常時接続サービス 62% の製造業がスマートマニュファ クチャリングへの投資を推し 進めており、2021年には 20%増加 一日あたり

    1 PB のデータが1つのスマート ファクトリーで生成 25% IoTとリモート サービスによっ て技術者の生産性が平均 25%向上 60% の製造業が計画外の混乱 リスクを低減するために 2024年までに分散型サプラ イチェーンネットワークを活用 必要とされる エコシステム Source: Deloitte and MAPI, 2020 Source: IDC Manufacturing Insights, 2021 Source: Gartner, 2020 Source: Multiple の製造業がエッジからクラウドのソリューションをセキュアにすることに懸念をいだいている 現場の 遠隔での支援 35% の顧客サービスワークロードが 2023年までに何らかの形で リモートワークで行われる見 込み Source: Gartner, 2020 62% 製造業を取り巻く変化
  9. IDC FutureScape Predictions 2022 Manufacturing Supply Chain 40% of manufacturers

    will share data in their ecosystems (partners, customers, suppliers), thereby improving OEE of their factory operations on average by 10%. Driven by the global pandemic, 50% of industrial manufacturing organizations will have invested in B2B digital commerce, thereby improving sales and marketing effectiveness by 15%. Chronic worker shortages will prompt 75% of supply chain organizations to prioritize automation investments resulting in productivity improvements of 10%. Half of all manufacturing supply chains will see the benefits of supply chain resiliency, resulting in a 10% reduction in disruption impact. 40% of G2000 companies will develop all new processes as remote-first designs, compared with the very limited number of remote-first processes in 2020. 50% of all supply chain forecasts will be automated using artificial intelligence, improving accuracy by 5 percentage points. 50% of G2000 manufacturers will adopt an API-led integration strategy to link applications as a single platform to improve agility and visibility across organizations. 30% of manufacturers will share applications with industry ecosystem partners to improve visibility and operational efficiency and ensure safety, security, and quality. 65% of G2000 OEMs will offer flexible service products going beyond standard contracts and consumables to achieve 90%+ customer retention and increase service margins by 5%. 50% of all supply chain forecasts will be automated through the use of artificial intelligence, improving accuracy by 5 percentage points. To improve long-term supply chain profitability, 70% of manufacturers in global supply chains will invest in software tools to support sustainability and circular economy business models. The adoption of cloud in the supply chain will grow by 25 percentage points driven in part by the specter of cyberthreats. To improve delivery speed, agility, and visibility for B2B and B2C customers, 35% of manufacturers will invest in order management software, resulting in a 25% improvement in OTIF fulfillment. From 2021 to 2027, the number of new physical assets and processes that are modeled as digital twins will increase from 5% to 60%, resulting in operational performance optimizations. 50% of industrial organizations will have developed an architecture for a unified data management strategy that securely prepares operational data for broader use across the enterprise. 30% of industrial organizations will incorporate centralized security management tools as a foundational component for bridging the IT/OT gap to facilitate contextualized OT security. 75% of new operational applications deployed at the edge will leverage containerization to enable a more open and composable architecture necessary for resilient operations. 70% of G2000 customers that have IT/OT initiatives will embark on new programs or double their spending with service partners as they race to infuse digital resiliency into their operations. 40% of G2000 firms will use AI, data governance, and a transformed organization to develop a resilient and distributed operational decision-making framework that drives 25% faster change execution. 30% of G2000 manufacturers will embed connected technologies to increase product reliability using operational insights that ensure uptime and support an optimized maintenance supply chain. 70% of lean initiatives will apply IT and OT converged data to these initiatives, resulting in 10% productivity gains compared with nondigital lean initiatives. Over 35% of industrial organizations globally will have installed private 5G infrastructure to accelerate process automation. 40% of organizations will utilize vision analytics in operations, moving beyond quality inspection and security use cases to those focused on performance, experience, and safety. Organizations that share data, applications, and operations with their industry ecosystem will realize a revenue increase of 3 percentage points higher than nonparticipants. 50% of the Fortune 500 will manage the value of shared ecosystem data via KPIs of improved operational productivity, ongoing customer engagement, and skills enhancement. 60% of industry ecosystems will establish open innovation hubs for cross-industry collaboration, shared application development, personalized customer engagement, and 5% YoY participant growth. 25% of industry organizations will utilize venture capital subsidiaries and funding from industry partners to accelerate ecosystem scale, finance green initiatives, and spark new innovation. 50% of federal governments will take an active role in industry ecosystem development, scale, and support through legislation, financing, security, and digital and physical infrastructure. 80% of industry ecosystem orchestrators will mandate a uniform ESG policy for industry ecosystem participants through a governance platform and applications for initial and ongoing verification. 80% of industry ecosystem participants will leverage their own product, asset, and process digital twins to share data and insight with other participants. Blockchain will find its killer application with industry ecosystems, as 80% of Global 2000 organizations use distributed ledgers in their ecosystem initiatives to establish and assure trust. 25% of the new application portfolio of global and local public, private, and nonprofit organizations will consist of consortia-developed applications within their industry ecosystem. On average, 30% of Global 2000 company revenue will derive from industry ecosystem shared data, applications, and operations initiatives with partners, industry entities, and business networks. 2 0 2 2 2 0 2 3 2 0 2 4 2 0 2 5 2 0 2 6 2 0 2 7 Over 60% of organizations will rely on low-code platforms and tools to build smart custom applications that can support connected manufacturing needs while reducing deployment efforts by 33%. Driven by increased demand for environmental accountability in manufacturing ecosystems, 40% of G2000 manufacturers will use traceability technologies to mitigate risk and boost transparency. 40% of organizations will utilize vision analytics in operations, moving beyond quality inspection and security use cases to those focused on performance, experience, and safety. 30% of all direct procurement transactions will be based upon capacity availability instead of units or volume. 40% of G2000 organizations will invest in supply chain systems to increase information and inventory velocity to improve last-mile delivery efficiency and boost customer experience. As part of long-term resiliency planning, 30% of logistics companies will have geo-diversified their manufacturing hubs and suppliers to supplement current supply chain operations. Resulting from pressure to improve service, 60% of G2000 OEMs will establish a service parts control tower approach increasing first-time fix by 35% and shrinking spares inventory by 12%. IT/OT Convergence Industry Ecosystems ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved 20
  10. 解決すべき課題意識 • 労働人口減少下で消費者嗜好の変化が激しく、製造現場では自動化と共に頻繁なライン組 換えなどが起こる • 自動化の進む製造現場はロボットや装置メーカー、エンドユーザー、インテグレーターなどの共同作 業が必要で、上記環境変化をスムーズに行う環境が必要 ソリューションの方向性 • Digital

    Twinの技術を最大限に活用し、リモートで共同作業ができる環境を実現する ツール • Azure Percept、Hololens 、Azure Digital Twins、Azure IoT 事例: 川崎重工業 工場を丸ごとディジタルツイン化&遠隔支援 24 参考文献:Kawasaki DXが「Microsoft Build 2022」で紹介されました | ニュース | 川崎重工業株式会社 (khi.co.jp)
  11. 参考文献:Invisible-to-Visible (I2V) | イノベーション | 日産自動車企業情報サイト (nissan-global.com) 事例: 日産自動車 コネクテッドカー技術とメタバースの融合

    • CASE時代におけるメタバース・デジタルツイン活用のコンセプトとして「Invisible-to-Visible(i2V)」を掲げる • リアルとバーチャルの世界を融合した3Dインターフェースを通じて、ドライバーに見えないものを可視化し、 究極のコネクテッドカーの体験の創出を図る • 物理的・時間的・身体的制約を取り除き、「いつ、どこでも、誰とでも」ドライビングができる世界を目指す • 実際には乗車していいない家族・友人をデジタル上に招待してドライブの時間を共有する • 観光ガイドにデジタル上で乗車していただき、移動しながら外の景色に合わせて案内を受ける • 車内だけでなく、街の施設や特定のアバターとのコミュニケーションも図る • 現実空間の車載センサーからリアルタイムに道路・車・通行者などをセンシングし、デジタルツインにマッピングし、 シミュレーションすることで安全性を担保 • 現実世界にシミュレーション結果をフィードバックする
  12. 参考文献: Focus on 宇野澤元春 歯科界の革命児が挑む、5Gメタバース×デジタルツイン時代の医療 ― 先を読み時代をつくる人の思考 事例: デンタル・プレディクション 歯科メタバースプラットフォーム

    • 2020年に設立された歯科メタバース・デジタルツイン企業である • 3Dデジタルツインにより、今まで「視覚」的に見えなかった部分も事前に検討や、3Dプリンティングされた模型を通じて「触覚」も補 完している • 実際の現場での治療に重点を置かれていた歯科業界において、データドリブンな事前シミュレーションや人材のトレーニングの価値、 効率性や品質、安全性の向上に寄与している。 • 医療の世界では様々な医師の知見の共有会(学会・論文、勉強会など)があるが、2D動画像での共有となり、コミュニケーション の観点で効果的な共有ができていなかった。 • メタバース空間を利用することで、3Dデータでの共有だけでなく、離れた場所での手術支援も検討される。 • 提供価値 • 症例共有、術前ディスカッション、医療機器の購入、教育、遠隔手術支援
  13. Capabilities 現実空間 物理空間とディジタル空間の同期 ツインモデル 監視 過去を追跡 / 分析 予測 /

    シミュレート / 自律制御 相互作用(インタラクション) インダストリアルメタバースの技術領域 Physical World Azure IoT Azure Digital Twins Azure Maps, Indoor Azure Synapse Analytics Azure AI & Microsoft Project Bonsai Power Platform, Unity Microsoft Mesh & HoloLens Technology Stack
  14. IoT Digital Twins (物理世界をデジタル上に再現する) 遠隔支援/位置情報管理 (生産情報からの物理位置の確認や 遠隔支援を行う) データ基盤 (生産情報のデータ処理と蓄積と 設計情報などとの連携)

    シミュレーション/ AI (生産情報を用いたシミュレーションやAIによる判断を物理世界にフィードバックする) ビジネスインテリジェンス (生産情報の分析とアクション) 仮想現実による協働 (XR技術を活用して仮想空間による様々 な協働環境を実現) デジタル世界 1. グローバルでの実績 - Global Lighthouse工場実 現で証明されたスマート工場 実現基盤の提供 出典: 世界経済フォーラム Global Lighthouse Network https://www3.weforum.org/docs/WEF_Global_Lighth ouse_Network_Unlocking_Sustainability_Through_4IR .pdf 物理世界 生産システム (制御ソフトウェア、エッジコンピューティング、 MESなど) XRによる生産 現場との双方 向のやり取り 人による判断 マイクロソフトの強み 2. 長年の産業標準化活動貢献 とOTベンダーとのエコシステム - 30年近くに渡る産業標準 化活動 (OPCなどのリード) - PLC, ロボット, 工作機械等 のOTベンダーとの強固なエコ システム 3. 評価されている基盤技術 - 産業IoT領域でのリーダー - 強固なセキュリティ基盤の OTへの展開 - Teamsでのコミュニケーション ➡産業メタバースを実現する 技術基盤を持つ 4. 先進的なデータ活用とAI技術 のクラウド・エッジでの提供 - クラウド・エッジの双方での活 用可能なAI - 自律システムの確立を迅速 化させるクラウド基盤提供 Microsoft Security IOT Sensors 32 ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved マイクロソフトが提供するインダストリアルメタバース基盤
  15. インダストリアルメタバース実現までの3Step Remote Robotics Platform w/ virtual Factory representation Remote Operators

    Factory MR主軸の生産活動基盤の構築 Microsoft Meshによるコラボレーション 多:多 Step 3 Cloud IoT基盤の構築 人や様々なロボットを クラウドにつなぐ Remote Robotics Platform Robot Remote Operator 1 to 1 Step 1 デジタルツインAI基盤の構築 効率化・最適化、協調的自律性AIの 導入 Remote Robotics Platform w/ virtual Robot representation Robots Remote Operator Digital representation Simulation 1 :多 Step 2
  16. エンタープライズApp Security 生産IoT環境 IoT GW Device Management 製造データベース 製造履歴データ Software

    Management Data Management Access Management コミュニケーション環境 ERP PLM SCM … Smart Factory App 見える化App AI/ML 35 ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved 補足:Step1の全体像
  17. エンタープライズApp Security デジタルツイン環境 IoT GW Device Management 製造データベース 製造履歴データ Software

    Management Data Management Access Management 見える化App コミュニケーション環境 ERP PLM SCM … Digital Twin AI/ML シミュレーション Smart Factory App 37 ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved 工場現場環境情報 補足:Step2の全体像
  18. エンタープライズApp Security インダストリアル メタバース環境 Device Management 製造データベース 製造履歴データ Software Management

    Data Management Access Management 見える化App コミュニケーション環境 ERP PLM SCM … AI/ML シミュレーション Smart Factory App リアル環境 39 ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved IoT GW Digital Twin 工場現場環境情報 補足:Step3の全体像
  19. 本セッションでフォーカスする技術領域 Unityを用いた Azure Digital Twins-MRアプリ間の連携 Azure Digital Twinsを中心とした デジタルツインモデルの構築と 3D

    Scenes Studioの活用 デジタルツインAI基盤の構築 効率化・最適化、協調的自律性AIの 導入 Step 2 MR主軸の生産活動基盤の構築 Microsoft Meshによるコラボレーション Step 3 1. 2.
  20. 42 1. Azure Digital Twinsを中心としデジタルツインモデルの構築と3D Scenes Studioの活用術 分析 Data Explorer

    (ADX) イベント処理 データ変換 ストリーミングデータ 転送 ツインモデル デバイス情報の 更新 ストリーミングデータ 転送 デバイス情報の 更新 プロパティ情報の ルーティング Cloud Gatewaty デバイス デバイス メッセージ 通信 デバイス メッセージ イベント リッスン プロパティパッチ テレメトリの発行 テレメトリ イベント テレメトリ イベントストリーム ADT API/SDKにより データをアップデート ツインモデル アップデート イベント テレメトリ イベントストリーム ADT API/SDK により データをアップデート 物理空間 デジタル空間 3D Visualization
  21. thermostat141 という device ID で接続している 温度センサーのデバイスモデル 温度センサーと紐付く Thermostat 141 のデジタルツインモデル

    Thermostat 141 を含む (contains) Room 141 のデジタルツインモデル DTDL(Digital Twin Definition Language)
  22. 51 2. Unityを用いたAzure Digital Twins-MRアプリ間の連携 Unity環境 • UWP(Universal Windows Platform)

    • MRTKコンポーネント • Mixed Reality Toolkit Extensions • Mixed Reality Toolkit Foundation • Mixed Reality Toolkit GPU Stats • Mixed Reality Toolkit Plane Finding • Mixed Reality Toolkit Standard Assets • Mixed Reality Open XR Plugin • Microsoft Spatializer • Mixed Reality Input
  23. 52 ポイント1:SingalRでの接続 ツインモデル Hololensアプリケーション Azure SignalR データをプッシュ リアルタイムでのコンテ ンツの更新をサポート 参考文献:(317)

    Connect IoT data to HoloLens 2 with Azure Digital Twins and Unity | CON064 - YouTube Azure SignalRの適した例 頻度の高いデータの更新: ゲーム、投票、ポーリング、オークション。 ダッシュ ボードと監視: 会社のダッシュボード、金融市場のデータ、および IoT 監視。 地図上のリアルタイムの位置: 物流の追跡、配送状態の追跡、輸送状態の更新、GPS アプリ。 コラボレーション アプリ: 共同作成、ホワイトボード アプリ、チーム会議ソフトウェア。 プッシュ通知: ソーシャル ネットワーク、電子メール、ゲーム、移動に関するアラート。 IoT デバイスおよび接続されているデバイス: リアルタイムの IoT メトリック、リモート制御、および場所の追跡。 オートメーション: アップストリーム イベントからのリアルタイム トリガー。
  24. 54 ポイント3:Hololens用のPowerBIアプリあり(プレビュー) 参考文献:HoloLens 2 用の Power BI (プレビュー) - Power

    BI | Microsoft Learn いきなりADTを使用しなくても ストリーミングデータをPowerBIに書き出すアーキテ クチャを組めば、Hololens着用時にデータの変化が見 れることの良さを実感することができる。