製造業界向けのソリューション

  • [アーティクル]

現代の先進的世界の高品質を代表する製造分野は、調達原材料から最終的な製品に変えるすべての段階を網羅しています。 この分野は、産業革命以前の家内製造から始まり、機械化された組立ラインや自動化などの段階を経て進化し、新しい開発が行われるたびに、より高速で効率的な製造プロセスが追加されつつあります。 クラウド コンピューティングは、IT インフラストラクチャとプロセスをエラーが発生しやすいオンプレミスから可用性が高く、セキュリティ保護され、効率的なクラウドに変換し、最先端のモノのインターネット (IoT)、AI/ML、分析ソリューションを提供することで、製造業の企業を次の変革へと推し進める可能性があります。

Microsoft Azure は、次のことを行う製造ソリューションを提供することによって、第 4 次産業革命の可能性を秘めています。

  • 産業用 IoT を使用して、よりアジャイルなスマート ファクトリの構築を促進します。
  • 回復力と収益性の高いサプライ チェーンを作成します。
  • ワークフォースの生産性を変革します。
  • イノベーションと新しいビジネス モデルの扉を開きます。
  • 新しい方法で顧客と交流できます。


Azure を使用して製造業を最新化する方法については、製造業向けの Azure に関するページを参照してください。 その他のリソースについては、製造業向けの Microsoft Trusted Cloud に関するページを参照してください。

製造業向けのアーキテクチャのガイド

次の記事では、製造業界における Azure ソリューションのアーキテクチャ ガイドラインを示します。

Architecture まとめ テクノロジの中心
モノのインターネット (IoT) のアーキテクチャ デザイン モノのインターネット (IoT) の基本的な概念と、Azure IoT の使用を開始する方法について説明します IoT
MLOps フレームワークを使用した機械学習ライフサイクルのアップスケール Fortune 500 の食品企業が、カスタマイズされた機械学習モデルの支援を得て米国のいくつかの地域のさまざまな店舗で需要予測を改善し、製品在庫を最適化した方法について説明します。 AI/ML
オンデマンドのスケーラブルな高性能コンピューティング この記事では、大きな処理能力を必要とする、エンジニアリングおよび製造の既知の分野と、Microsoft Azure プラットフォームによる支援について説明します。 Compute
製造業における予測メンテナンス 予測メンテナンスの背景を紹介した後に、オンプレミス データ、Azure Machine Learning、および機械学習モデルの組み合わせを使用して、PdM ソリューションのさまざまな部分を実装する方法について説明します。 AI/ML
予測メンテナンス ソリューション この記事では、予測メンテナンス ソリューションを構築するためのオプションについて説明します。 また、さまざまな視点と、始めるために役立つ既存の参考資料も紹介します。 AI/ML
IoT データからアクションにつながる分析情報を抽出する このガイドでは、IoT データの分析からアクションにつながる分析情報を抽出するために必要なコンポーネントの技術的な概要を説明します。 IoT

製造向けアーキテクチャ

次の記事では、製造業界向けに開発され、推奨されているアーキテクチャの詳細な分析が提供されています。

アーキテクチャ まとめ テクノロジの中心
Anomaly Detector プロセス Anomaly Detector API では、時系列データを監視し、その中の異常を検出できます。機械学習の知識は必要ありません。 Analytics
自動化されたガイド付き車両フリートの制御 このサンプル アーキテクチャでは、自動車の相手先ブランド供給業者 (OEM) 向けのエンド ツー エンド アプローチを示します。また、リファレンス アーキテクチャと、再利用可能な公開済みのサポート オープンソース ライブラリも含まれています。 IoT
Azure Cognitive Services を使用した音声テキスト変換の文字起こしパイプラインの作成 大量の記録された通話を分析し、Azure Cognitive Services で音声テキスト文字起こしパイプラインを作成することによって、顧客のケア センターの効率を向上させ、ビジネスを変革します。 AI/ML
Power Platform を使用したシチズン AI このアーキテクチャは、Azure Synapse によるエンドツーエンドの分析シナリオで拡張したものです。 これにより、カスタム ML モデルを Azure Machine Learning で学習し、Microsoft Power Platform を使用して構築されたカスタム アプリケーションで実装できます。 AI/ML
エッジ上のコンピューター ビジョンを使用した End-to-end の製造 このアーキテクチャの例では、エッジからクラウドおよびその逆の流れのコンピューター ビジョンに対するエンドツーエンドのアプローチを示します。 AI/ML
インテリジェントな IoT Edge による予測メンテナンス "IoT (モノのインターネット) Edge" は、データ ソースの近くでデータを処理し、保存することで、クラウドの接続とリソースへの依存を減らして、高速で一貫した応答を実現します。 IoT
品質保証 このソリューションは、製造パイプライン (組み立てライン) の例を使用して障害を予測する方法を示します。 AI/ML

製造業向けのソリューションのアイデア

以下に、製造ソリューションの出発点として使用できるその他のアイデアを示します。