Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

【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
Tweet

More Decks by KoheiOgawa

Other Decks in Technology

Transcript

  1. 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
    小川 航平 | Kohei Ogawa | @shisyu_gaku
    Microsoft Japan Co., Ltd.
    Cloud Solution Architect (Data & Cloud AI)

    View Slide

  2. • 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

    View Slide

  3. 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!!!

    View Slide

  4. 想定オーディエンス
    1. インダストリアルメタバースで実現できることや、最新動向を知りたい方
    2. インダストリアルメタバースの事例を知りたい方
    3. インダストリアルメタバース実現のための基盤実装の流れ・必要なスキルについて知りたい方
    ※実装における全ての細かいstep-by-stepな実装の手順や設定内容についてはお話ししません。
    ※特にAzure Digital Twins周辺にフォーカスします。

    View Slide

  5. Agenda
    1. インダストリアルメタバースは結局どうなっている状態のこと?何が嬉しいの?(10min)
    2. 既に取り組んでいる事例はあるのか?(5min)
    3. インダストリアルメタバース実現のための技術と基盤構築Step(6min)
    4. コアな実装部分の流れ(15min)
    1. 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
    2. Unityを用いたAzure Digital Twins-MRアプリ間の連携

    View Slide

  6. Part1.インダストリアルメタバースは結局どうなっている状態のこと?何が嬉しいの?

    View Slide

  7. Industrial
    Commercial
    Consumer

    View Slide

  8. 個人のソーシャル、エンターテインメント、
    ウェルビーイングの体験を向上させる。

    View Slide

  9. 次世代型の没入型コミュニケーションと
    ワーク環境における人々のコラボレーションを創造する

    View Slide

  10. 人間とAIが協力して、デジタル技術を用いた物理システムの設計、
    構築、運用、最適化を可能にする

    View Slide

  11. まずは、インダストリアルメタバースの利用デモ動画をご覧ください

    View Slide

  12. 参考文献:Microsoft Ignite2022, インダストリアル メタバース (アジア太平洋地域のタイムゾーン向け) (microsoft.com)

    View Slide

  13. 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










    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

    View Slide

  14. 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










    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

    View Slide

  15. 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

    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

    View Slide

  16. 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

    View Slide

  17. マーケティン
    グ/顧客価

    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

    View Slide

  18. 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

    View Slide

  19. ものづくり白書2022から:国内製造業のIT投資領域
     国内製造業における2010年以降のIT投資額の推移
     有形(情報通信機器)資産と無形(ソフトウェア)資産のいずれも横ばい
     IT投資の取組み分野
     2020年まではテレワークなどの働き方改革や業務プロセス効率化やスピードアップの改善系中心
     コロナ禍でビジネスモデル変革やサプライチェーン見直し・強化に注目
    19
    ©Microsoft Corporation. All Rights Reserved

    View Slide

  20. 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

    View Slide

  21. Part2.既に取り組んでいる事例はあるのか?

    View Slide

  22. 各領域ごとの事例
    製造業 建設業 都市領域
    モビリティ領域 小売り・サービス領域 物流領域
    医療・ヘルスケア領域 農業領域 働き方・人材/業務領域

    View Slide

  23. 各領域ごとの事例
    製造業 モビリティ領域 医療・ヘルスケア領域

    View Slide

  24. 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)

    View Slide

  25. View Slide

  26. 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

    View Slide

  27. 参考文献:(315) 【技術】 #CES で「Invisible-to-Visible」技術を発表 - YouTube

    View Slide

  28. 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

    View Slide

  29. 参考文献:(315) 【技術】 #CES で「Invisible-to-Visible」技術を発表 - YouTube

    View Slide

  30. Part3.インダストリアルメタバース実現のための技術と基盤構築Step

    View Slide

  31. 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

    View Slide

  32. 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

    View Slide

  33. 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

    View Slide

  34. 補足:Step1のアーキテクチャ例 人や様々なロボットをクラウドにつなぐ

    View Slide

  35. 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

    View Slide

  36. 補足: Step2のアーキテクチャ例 効率化・最適化、協調的自律性AIの導入

    View Slide

  37. 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

    View Slide

  38. 補足: Step3のアーキテクチャ例 Microsoft Meshによるコラボレーション

    View Slide

  39. 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

    View Slide

  40. Part4.コアな実装部分の流れ

    View Slide

  41. 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.

    View Slide

  42. 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

    View Slide

  43. 43
    ポイント1:デバイス-Azure Digital Twins間のデータの流れ
    IoT 資産を接続して、
    監視、管理する
    IoT Hub イベントをリッスンして、
    Azure Functionsの関数を実行

    View Slide

  44. 補足:IoT Hub イベントをリッスンして、Azure Functionsの関数を実行
    参考文献:Azure IoT Hub と Event Grid | Microsoft Learn

    View Slide

  45. 45
    ポイント1:デバイス-Azure Digital Twins間のデータの流れ
    IoT 資産を接続して、
    監視、管理する
    IoT Hub イベントをリッスンして、
    Azure Functionsの関数を実行
    サーバレスコード関数
    ADT API/SDKを呼び出す

    View Slide

  46. 46
    ポイント1:デバイス-Azure Digital Twins間のデータの流れ
    対象関数(c#):HubToAdtFunction.cs
    IoTHubからのイベントをキャッチして、
    ADTのSDKのメソッドでADTの値を更新。
    ▶ 詳細は次のスライド

    View Slide

  47. 47
    ポイント1:デバイス-Azure Digital Twins間のデータの流れ
    転送データをjson配列に変換し、
    Azure Digital TwinsのSDKのメソッドで
    ADTへデータを転送(発行と更新処理)

    View Slide

  48. 48
    ポイント2:ツインモデルの構築
    ツインモデルを作成するためのツール
    • Digital Twins Explorer(Web UI)
    • csvファイル読み込み
    • SDK

    View Slide

  49. 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)

    View Slide

  50. 50
    ポイント3:3D Scenes Studio

    View Slide

  51. 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

    View Slide

  52. 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。

    View Slide

  53. 53
    ポイント2:Hololensのブラウザアプリからも3D Scenes Studioはみれる
    標準のMicrosoft Edgeアプリよりアクセス可能

    View Slide

  54. 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。

    View Slide

  55. 55
    本セッションでフォーカスした領域の関連サイト

    View Slide

  56. ありがとうございました!🙏🙏

    View Slide