サービス・ソリューション データ分析・AI（DX推進） DX・ビジネスオートメーション
データ分析・AI（DX推進）
お客さまのDX推進支援を目指し、まずはお客さまのデータ分析支援について弊社お客さまと協業を開始しました。
工場の設備の見える化支援、Databricksを使った生産管理システムの分析支援を実施しております。
AIについてはまずは社内での生成AI活用と共に社内でRAGの活用を推進しております。
お客さまの課題
- 工場の設備の見える化によるDXを進めたい
- データ分析をどう自社で進めいいか迷っている
- AIに一般的な回答ではなく、自社に合ったアドバイスをしてほしい
サービスの3つの特長
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Point 1
設備の見える化
工場の設備にIoTによるセンサーを付ける事で、実際の工場設備の状況を可視化する事が可能です
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Point 2
Databricksを使ったデータ分析支援
データ分析をどう始めていいか分からない人の為に、Databricksでデータ活用を始めてみましょう
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Point 3
RAGサービス
RAGを使って自社の情報を生成AIに読み込ませることで、自社固有の要件にあった回答がAIから得られることができます
サービス概要
1. 工場設備の見える化
製造業におけるIoTを使った工場の見える化に取り組みをされているお客さまの伴奏サービスの事例をご紹介させて頂きます
製造設備にIoTセンサーを取り付ける事で稼働状況や詳細な使用料を把握しダッシュボード化を実施しております
期待できる効果として
- 設備保全
- 省力化
サービス概要
工場から送信されるIoTデータをAWS上のデータレイクに格納しAWS標準サービスでAmazon Managed Grafanaを使ってダッシュボード化を実施する事で
- 設備保全
- 省力化
に取り組まれております
弊社からはIoTデータのクレンジングや欠損データの作成
AWS標準サービスを使った分析手法の適用提案や検証の実施
今後の予定
分析サービス AWS IoT SiteWise（現在トライアル中です）
AWS IoT SiteWiseは、産業用のIoT機器からデータを収集・分析することができるサービスです。例えば、工場や物流施設に配置されている機器から収集される大量のデータを分析することで、より生産性を上げるための洞察やコスト削減に向けた知見を得ることができます。また、データの分析結果から機器の異常検知を行うこともできます。
AWS IoT TwinMaker（今後検証予定）
AWS IoT TwinMaker は、IoT機器から収集したデータに基づいてデジタルツインを作成できるサービスです。デジタルツインとは、現実世界にある情報を元にデジタル空間上で対象物を再現する技術を意味します。デジタルツインは製造業、建設業など幅広い分野で活用されており、精度の高いプロタイプ作成などに役立っています。AWS IoT TwinMakerを活用することで、独自の仕組みを導入することなくデジタルツインを活用することが可能です。
2. Databricksを使ったデータ分析支援
Databricksとは？
Databricksの主な特徴は、「レイクハウス」という単一プラットフォーム上で、データ収集から分析、機械学習（ML）モデル開発・運用までを一気通貫で効率的に行える統合基盤である点です。データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスユーザーが協力しやすく、高速なバッチ/ストリーミング処理、MLOps、AI（生成AI含む）機能の強化、オープンソースとの連携、マルチクラウド対応
期待できる効果
- データ活用を民主化
- ビジネス価値創出
Databricksの活用活用事例として弊社サービスQuickMESで発生した製造業における生産実績をDatabricks上にデータを連携することで、ダッシュボードやお客さま自身でAIを使ったデータの分析について提案させて頂いております。
2. RAG
RAGは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。RAGは、外部データベースから関連情報を検索・取得し、それを基にLLM（大規模言語モデル）で回答を生成する仕組みです。
弊社ではRAGの社内利用を進めております。
RAG活用のメリットは生成AIの「知識の期限切れ」という課題を解決し、より実用的なAIシステムの構築を可能にする技術です。
弊社で実施したRAG適用の進め方を説明したいと思います
まだまだ、研究段階の所もございますが、現在開発済みの社内向けサービスを展開中です。
今後他部署から色々ニーズについて展開をすすめております
例）
社内ナレッジを反映した回答
マニュアル、ルール等の回答