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Microsoft Azure Japan, profile picture
Uploaded byMicrosoft Azure Japan
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Msのio tと最新事例 ms_02082018

2018/2/8に実施した「業務効率や顧客体験を高める！IoT/AIのビジネス活用術セミナー 」の資料です。

Technology◦
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モバイル ソーシャル ビッグデータ クラウド AI IoT デジタルトランスフォーメーション 環境変化と技術トレンド
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc254110.html IoT は、テクノロジーが可能にする”ビジネス”の変革
出典: IDC 2017年 国内IoT市場 ユーザー利用動向分析 IDC 国内IoT市場 テクノロジー別予測、2017年～2021年 国内IoT市場 支出額 国内IoT市場- 流通／サービスセク ターにおけるユースケース別 支出額 割合 (2016年) 2021年には、IoTの投資額は11兆円 (2016年の2.2 倍, CAGR 17%) に 産業セクター別IoT利用率
社員にパワーを 業務の最適化 製品やサービスの イノベーション 社員の生産性を向上し てモチベーションアッ プ、売り上げ向上へ データを元に結果を予 測し、先手を打てる組 織へ、コスト削減へ 製品やサービスの変 革により顧客へ新た な価値を提供 すべてのタッチポイン トで好みやニーズに応 じたサービスを提供 顧客とのつながり を強化
世界42地域を カバーする スケーラビリティ すぐに始められ るシンプル な IoT基盤 オープンなアプ ローチであらゆ るものを接続 エンドツーエン ドでカバーする ソリューション
Azure IoT Edge クラウド インテリジェ ンスをローカルに素早 く、安全かつ大規模に 展開 (プレビュー提供中) Azure IoT Suite 一般的な IoT シナリオ をすばやく展開するこ とが可能な構成済み PaaS ソリューション Microsoft IoT Central IoT 用に最適化されシン プルにはじめられる SaaS ソリューション (プレビュー提供中) オンプレと クラウドの ハイブリッド サービスとして のプラット フォーム サービスとして のソフトウェア Microsoft Azure IoT
あらゆるデバイス、データ ソース、ソフトウェア、ま たはアプリケーションを IoT向けの安全で高速かつ オープンでスケーラブルな プラットフォームと統合 モノのインターネット向け に最適化されたオペレー ティング システムを使用し、 インテリジェントで生産的、 かつ信頼できる環境を構築 ビッグ データと高度な分 析ソリューションを使用 して、データを分析、予 測、自動化する ユーザーが予測サービスの メリットを得られる インテリジェントな ビジネス アプリケーション
先進的なアナリティクス 生産性とビジネス プロセスの変革 モノと人をデジタルにつなぎ、クラウドの力でスケーラブルなサービスとして素早く展開する デバイス管理 イベント処理 ストレージ ビジネス上 の洞察 ビッグデータ の高度な分析 プロセス連携 センサー・機器・製品 モバイルと ナチュラルな UI デバイスの接続性と デバイス資産管理 データの収集・管理と インサイト ひと Azure Storage SQL Database HDInsight （Hadoop) Machine Learning IoT Hub Microsoft Power BI Mobile Apps Cosmos DB SQL Data Warehouse Windows 10 IoT CortanaAzure Data Lake Store Stream Analytics Azure Event Hubs Data Factory サービス サービス Azure Data Lake AnalyticsAzure IoT Gateway SDK Cognitive Services
言語 デバイス プロトコル オペレーティング システム あらゆるデバイスで あらゆるビジネス プロセスで RTOS ビジネス ソリューションおよびプロセス その他のビジネス システム • Device SDK • Gateway SDK • Windows 10 IoT Core • Azure IoT Hub • Device Management • OPC/UA • Power BI • Azure App Service • Azure Mobile Apps • Azure API Management • Azure Logic Apps 利用するもの… 利用するもの… Dynamics 365 • C • Node.js • Java • .NET • Python • MQTT • HTTP • AMQP • LwM2M
 低価格で、小さく簡単に始められる  大規模展開、本番での運用管理に向けた機能が充実  多彩なサービス連携による高度なサービスの実現が容易に Microsoft Azure デバイス接続 サービス データ 実時間分析 サービス ML ストレージ ダッシュボード サービス連携 データ・サービスを 第三者へ売る PC・タブレット・スマホ
Azure Time Series Insights 時系列データの参照と分析を迅速に、 スケーラブルに、フルマネージド サービスで提供 Azure IoT Suite 共通IoTシナリオに合わせた クラウド環境の自動構築(PaaS) Azure IoT Central (Preview) 共通IoTシナリオに合わせた フルマネジドなクラウド環境 の提供(SaaS, クラウド知識不要) Azure IoT Hub 共通IoTシナリオに合わせた クラウド環境の自動構築(PaaS) IoT Hub Device Provisioning Service デバイスのセキュアで自動的な プロビジョニング処理の実現 (クラウドへの接続処理) Azure IoT Edge 極めて小さいレイテンシでの処理・分析 ローカルでの集計処理・異常検知 映像データのリアルタイム分析
Transforming the urban landscape Gathered data from sensors and systems to create valuable business intelligence and shift from reactive to proactive maintenance. Click to learn more Filtering the signal from the noise Used analytics to discover actionable insights around fuel usage, predictive maintenance and stop unscheduled delays. Click to learn more Optimizing the factory floor Used IoT, machine learning, artificial intelligence, and CRM to optimize processes, planning, and predictive maintenance scheduling to avoid downtime. Click to learn more
予防保全の業界標準の先を行くサービス 経営課題 • 高度な予兆保全サービスによる連続稼働性の向上と、 低コストな保守ビジネスによる利益確保を両立したい • 急成長するアジア市場で保守技術者の大量育成が必要 解決策 • エレベーターの稼動データをリアルタイムに監視・ 見える化し、PC やモバイルでどこでも活用 • 問題発生時の対処方法のノウハウを機械学習で システムに学ばせ世界中に展開 効果 • ThyssenKrupp とその顧客の保守費用を削減 • 予測モデルの精度を向上し、急成長する市場の未熟な 保守技術者も活用 “我々は予防保全の業界標準の先を行き、先取りした予兆的な保全を行うこと により、より高い稼働時間を保証したかった” ANDREAS SCHIERENBECK CEO ThyssenKrupp Elevator
データの 流れ デバイスコネクティビティ データ収集・管理と高度な分析 情報の活用 ビジネスプロセスとの 連携 IoT Agent / Gateway Event Hub Blob Storage マシンデータ の蓄積 Azure ML 予兆／原因の学習モデル Azure ML メンテナンス 方法の学習モデル ダッシュボード 参照 ERP • 顧客 • 設備 • 担当者 通知ハブ 通知 予兆イベント 対応方法 の推奨 • ヘルス状態 • インシデント管理 • 対応のディスパッチ 現地技術要員の モバイルデバイス オペレーション センターPower BI セルフサービス 分析 制御機器とセンサーのデータ • イベント : ✓ドア開閉、軸アライメント、キャビン速度、 モーター温度など • アラーム : ✓故障アラーム、エラーコードなど Stream Analytics
センサーを活用して 工場の製造工程を最適化 Challenge • グローバルなマー ケットでの競争力 を保つため、デジ タルを活用した職 場環境へと変革す る必要がある Solution • 工場での製造工程 の最適化のため、 インテリジェント センサーを活用し た IoTソリュー ションを採用 Benefits • 年に一度実施される製品の監 査の時間を1250時間削減 • サプライヤーとのコミュニ ケーションの時間を1週間に 70時間削減 業務の最適化
クルマとドライバーをつなぐテレマティクスサービス https://www.microsoft.com/ja-jp/business/nowon-azure-komatsu http://smartconstruction.komatsu/ 未来の現場を創造するスマートコンストラクションの基盤 https://news.microsoft.com/ja-jp/2017/06/20/170620-azure-panasonic/ センシング技術とクラウド技術の融合で安心・安全な社会を目指す https://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/tte-net2.aspx 機械学習テクノロジーで空調設備の熱負荷予測 http://news.microsoft.com/ja-jp/2014/10/15/2014-84/#sm.0007sslie14lofrirhg2fe1oj17u0#qt3kZ2he5q8IBI73.97 医療機器や産業機械向けの予兆診断サービス
株式会社小松製作所 建設現場のさまざまな情報がクラウドに収集され、施工現場のオペレーション全体が最適化されます。 このソリューションの核となるクラウド基盤を Microsoft Azure が支えています。 コネクテッド サービスや機械学習により革新的なサービスの提供 課題 更なるコスト抑制の必 要性、スピーディな サービス提供 現場改善活動に加えて経営から更 なる向上を求められる。後工程の 効率化のためにリアルタイムの稼 働状況が必要 ソリュー ション 大量・多様なデータからの インサイトを即時取得 オンプレミス、デバイス、クラウドに散 在する様々なデータを統合。リアルタイ ム分析によりデータの価値を余すところ なく引き出し、意志決定加速を実現 導入効果 リアルタイム状況捕捉を 活用した新たなサービス を創出 タイムリーなビジネスアクションと複 数データを組み合わせた高度な分析が 新たなビジネス機会や組織や企業をま たがった効率化を創出
https://www.youtube.com/watch?v=qyrdpd8jz3E
Challenge Solution Benefits • 時間帯別の来場 者の把握 • 顧客層の把握に よる適切なプロ モーション戦略 の確立 • 「Cognitive Services」と連 携した「アロバ ビューコーロ」 を使用し、来場 者のカウントお よび属性情報を 取得 • 人力による集計作業の コスト圧縮 • プロモーション実施時の 効果測定が実現 • Emotion APIによる感情 値の取得によって顧客満 足度の計測を実現 AI を使った効果測定 業務の最適化
© 2017 Ebiya Ltd. All rights reserved. Challenge • 在庫適正化困難ゆえの 高廃棄コスト • 利益を圧迫する人件費 • 提供までの時間が長い ことによる低い回転率 Solution • 男女比率＆入店率&幸 せ度など属性情報含む 来客データ数値化、 機械学習で需要予測 • 需要予測的中率 90% 超、Power BI で視覚化 Benefits • 定量的判断に基づく対処 • 4 年間で売上 4 倍・利益率 10 倍・平均給与 20% Up • 人員配置適正化実現、配膳 スピード改善、回転率向上 来店予測 AI がサービス業における属人的感覚を数値化 データドリブン オペレーションによる個客おもてなしを実現 「EbiLabo」
世界42地域を カバーする スケーラビリティ すぐに始められ るシンプル な IoT基盤 オープンなアプ ローチであらゆ るものを接続 エンドツーエン ドでカバーする ソリューション
https://aka.ms/iotlabo https://aka.ms/azure-events IoTプロジェクトの共同検証を通じ てノウハウを共有するコミュニ ティ ・IoT ビジネス共創ラボ コミッ ティ会社 / 14 社 ・参加企業 435社/595人 アセスメント、サービス、検 証環境構築、およびトレーニ ングなどAzureを活用いただく ためのメニューを用意してい ます。 ・IoT：22 メニュー ・AI：33 メニュー F2Fイベントから、どこで も・いつでも見れるウェビ ナー、少人数制のハンズオン まで各種セミナーを準備して います。 https://aka.ms/everywhere
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