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スマートファクトリーから動画認識MLまで 製造現場IoTのホントのところ
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- 3. 3 Who am I? 辻 一郎 (つじ いちろう) 1976年2月 京都市生まれ (株)KYOSO／IoT.kyoto エバンジェリスト AWS SAMURAI 2015 https://www.facebook.com/ichi0220 I like ... 旅 東南アジア中心 ミャンマー・ラオス・タイ... 国境萌え・I♥パクチー 料理 タイ料理作れます AWS DynamoDB SORACOM Funnel / Harvest Files JAWS-UG関西IoT専門支部 JAWS-UG京都 SORACOM UG 関西
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- 5. 5 会社紹介 ITサービス イロイロご提供 • デジタルトランスフォーメーション •インフラ構築・保守 • データセンター運用 • サービスデスク • アプリ開発・保守 株式会社KYOSO 設立 1973年 資本金 3.7億円 従業員 500名 事業所 京都・大阪・ 東京・名古屋
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- 17. 17 ものづくりのサブスクリプション化 プロダクトの販売 プロダクト + サービス サブスクリプション プラットフォーム ビジネス • 売り切り／保守契約 • 顧客とのタッチポイント は販売店がもつ •差別化要因は価格と機能 • 価格競争に陥りがち IoTの寄与度合い • 商品と有償サービスをセットで販売 • サービス提供で顧客とのタッチポイントを維持できる • 差別化要因は「カスタマーエクスペリエンス」(製品を利 用することで生み出される価値) • プラットフォーム化による完全サブスクリプション型も ex) GEは航空機エンジンをエンジンの回転数や飛行時間に 応じた従量課金で提供している
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- 32. 32 OT ✕ IT＝ 変化に強いIoT OT • OT = Operation Technology • 従来の生産技術や製品設計の世界 • OTでできることを無理にIoTでやろうとしない • OTからITにデータをバトンパスするシンプル な方法を考える • OT部分は従来の手法で改善を続ける • エンドユーザー活用の場合は、生産技術の 方の巻き込みが必須 IT • IoTは銀の弾丸ではなく、従来のIT技術の延 長 • クラウドの活用は必須。オンプレミスでやると コストが1桁以上変わる • サーバレスとIoTの相性は非常に良い • SORACOMやAWSのAPIエコノミー • 一気に作り上げるのではなく、PoCから始め てスケールさせる • PoCでROIを考えない
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- 44. 44 QA • 電力デマンド(四日市)／PLCデータ(山口) • どう巻き込んでいったか •作業員の行動がどう変わったか • どのような効果を生んだか • SigTIA(四日市) • 導入してみてわかったこと • どう改善できそうか
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- 47. 47 中井語録 • 現場を知る • 現場に身を置いて何が要るか知る •すぐに使えるデータを把握 • 設置場所のあたりをつけておく • ＦＡとは戦わない • ＦＡはそのままでデータをもらいに行くようにする • できるだけシステムを作らない • あるものを利用する • 今現場で出来ている事でもIoTを活用すると 参加する人／検知するタイミング／反応するモノ(者・モノ)を 変えることができる
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- 54. 54 エッジとクラウドのハイブリッド • 物体(商品)認識はエッジコンピューティングで • エッジで繰り返し推論することで高速・高精度に認識 •誤認識情報をクラウドに蓄積し、モデルの精度をより高く • 全設置先で商品は共通なので同じモデルでOK • 人物認識はクラウドサービスで • 設置先各ユーザーに顔写真1枚を登録していただく • 全人物を識別できるモデルを端末に配信することは不可能 →クラウドサービスが最適 • UI/UXへのこだわり • iPadの前に立って顔とボトルを影に合わせるだけ ブース 展示
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- 56. 56 顔認識AIアプリの場合 Detection(検出) Recognition(認識) ボトルである 人である コーヒーである 玉川憲である iPad (YOLO+ Core ML) Amazon Rekognition 画像を切り取り 画像を切り取り ブース 展示
- 57. 57 顔認識AIアプリの場合 Detection(検出) Recognition(認識) ボトルである 人である コーヒーである 玉川憲である iPad (YOLO+ Core ML) Amazon Rekognition 画像を切り取り 画像を切り取り 各商品数百枚ずつの 画像を学習 ブース 展示 既存のモデルが なければ数百枚 の画像で学習さ せる必要が！
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- 63. 63 まとめ(OT ✕ IT＝ 変化に強いIoT) OT • OT = Operation Technology • 従来の生産技術や製品設計の世界 • OTでできることを無理にIoTでやろうとしない • OTからITにデータをバトンパスするシンプル な方法を考える • OT部分は従来の手法で改善を続ける • エンドユーザー活用の場合は、生産技術の 方の巻き込みが必須 IT • IoTは銀の弾丸ではなく、従来のIT技術の延 長 • クラウドの活用は必須。オンプレミスでやると コストが1桁以上変わる • サーバレスとIoTの相性は非常に良い • SORACOMやAWSのAPIエコノミー • 一気に作り上げるのではなく、PoCから始め てスケールさせる • PoCでROIを考えない
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Editor's Notes
- #4 ■写真OK ■いおたんの説明
- #7 IoT.kyotoはサービスブランドでありドメインでもある 弊社は京都が本社、京都への愛着と東京都並んでグローバルでも通用する知名度にあやかって名付けた
- #8 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #19 コアコンポーネントや設計思想の再利用に注力
- #23 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #24 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #25 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #26 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #27 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #28 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #35 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #36 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #47 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #62 世にないものを創る オリジナルプロダクト
- #63 世にないものを創る オリジナルプロダクト