産業用 IoT 向けの予測メンテナンス

Databricks
IoT Edge
IoT Hub
Kubernetes Service
Machine Learning

ソリューションのアイデア

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この記事では、最終製造元が OPC UA (Open Platform Communication Unified Architecture) と産業用コンポーネントを使用して資産をクラウドに接続する方法を示します。 これにより、予測メンテナンスを使用してマシンの効率を高めることが可能となり、生産を最適化してコストを削減できます。 高度な分析と機械学習を運用環境に適用して停止を予測することで中断を軽減します。 豊富な分析情報と、製造データによってトリガーされる自動アラートにより、生産稼働時間を確保します。

OPC UA は、セキュリティで保護された信頼性の高いデータ交換のための、プラットフォームに依存しないサービス指向の相互運用性標準です。 OPC UA は、さままざまな産業システムやデバイス (例: 産業用 PC、PLC、センサー) で使用されています。 これは、OPC Foundation が推進する標準です。

考えられるユース ケース

このソリューションは、製造業界に最適です。

アーキテクチャ

アーキテクチャの図

データフロー

このソリューションのデータ フローは次のとおりです。

  1. OPC UA とネイティブに通信できる産業用デバイスは、IoT Edge に直接接続できます。 IoT Edge は、オンプレミス ネットワーク上のコンピューティング能力です。 これは、産業用モジュール (OPC Publisher、OPC Twin、Discovery モジュール) のランタイム環境です。 モジュールは、Azure のサービス、サードパーティのサービス、または独自のコードを実行するコンテナーです。 OPC Publisher モジュールは OPC UA サーバーに接続し、OPC UA テレメトリ データを Azure IoT Hub に発行します。 OPC Twin は OPC UA サーバーのデジタル ツインをクラウドに作成し、クラウドベースの REST (Representational State Transfer) インターフェイスを介して、OPC UA の参照/読み取り/書き込み/メソッド呼び出し機能を提供します。 Discovery モジュールは、OPC UA サーバーの検出を含め、エッジでの検出サービスを提供します。
  2. OPC UA 経由で通信できない産業用デバイスには、IoT Edge に接続するためにサード パーティの PLC アダプターが必要です。 アダプターは、Azure Marketplace でモジュールとして入手できます。
  3. サード パーティの PLC アダプターにより、デバイスと IoT Edge との間の接続が可能になります。
  4. データの生成元の近くで分析機能を使用するために、Azure Marketplace から入手できる Machine Learning on Edge や Functions などのモジュールがあります。これらのモジュールにより、低遅延と切断状態での操作が実現されます。
  5. Azure IoT Hub は、データをさらに処理するために、デバイスをクラウドに仮想的に接続します。 これにより、IoT アプリケーションとデバイス間のセキュリティが強化された双方向通信が可能になります。
  6. 産業用サービスは、REST API を公開する複数のマイクロサービスで構成されています。 すべての産業用サービスが、Azure Kubernetes Service クラスターにデプロイされます。 これらは、産業用デバイスの検出、登録、リモート制御、テレメトリの後処理のためのビジネス ロジックと機能を実装しています。 REST API は、HTTP エンドポイントを呼び出すことができる任意のプログラミング言語とフレームワークで使用できます。 産業用サービスによって提供されるデータを使用する 3 つの主要なユース ケースがあります。
  7. Azure Event Hubs はデータを変換して保存します。 これは、低遅延とシームレスな統合を実現する分散ストリーム処理プラットフォームです。
  8. Event Hubs がデータを処理したら、Azure Data Lake がデータを保存し、さらに分析します。 Azure Data Lake は、エンタープライズ レベルのセキュリティと監査機能を備えた非常にスケーラブルなデータ レイクであり、バッチ、ストリーム、対話型分析プログラムを簡単に実行できます。 Azure Data Lake は、データ資産の価値の最大化を妨げる、生産性とスケーラビリティの多くの課題を解決します。
  9. Azure Databricks は、最新バージョンの Apache Spark を Azure サービスとして提供し、オープンソース ライブラリとのシームレスな統合を可能にします。 ワンクリックのセットアップ、合理化されたワークフロー、コラボレーションを可能にする対話型ワークスペースが提供されます。
  10. ビジュアル レポートを使用してデータを探索します。これらのレポートを発行して他のユーザーと共有し、共同作業を行います。 Power BI は Microsoft Excel などの他のツールと統合されているので、すぐに使いこなすことができ、既存のソリューションとシームレスに連携させることができます。

コンポーネント

複数の Azure コンポーネントを使用して、これらの異なるデータ ソースからデータが読み込まれます。

  • IoT Edge: Azure IoT Edge は、組織がデータ管理ではなくビジネスの分析情報に集中できるように、クラウド分析とカスタム ビジネス ロジックをデバイスに移動します。 ビジネス ロジックを標準のコンテナーにパッケージ化して IoT ソリューションをスケールアウトし、それらのコンテナーを任意のデバイスにデプロイして、すべてをクラウドから監視できます。
  • 産業用モジュール: Azure Industrial IoT プラットフォームには、Azure IoT Edge 内で実行され、作業現場に接続するモジュールが含まれています。 OPC Publisher モジュールは、OPC UA サーバーに接続し、これらのサーバーから Azure IoT Hub に OPC UA テレメトリ データを発行します。 OPC Twin は、REST API を介して、産業用デバイスの検出、登録、リモート制御を実現します。 Discovery モジュールは、OPC UA サーバーの検出を含め、エッジでの検出サービスを提供します。
  • Azure IoT Hub: クラウドでホストされるマネージド サービスです。IoT アプリケーションとそれが管理するデバイス間の双方向通信のための中央メッセージ ハブとして機能します。 Azure IoT Hub を使って IoT ソリューションを構築し、何百万もの IoT デバイスとクラウドでホストされたソリューション バックエンドの間に、信頼性が高く、セキュリティで保護された通信を提供できます。 IoT Hub には、ほぼすべてのデバイスを接続できます。
  • Azure Kubernetes 上の産業用サービス: このプラットフォームは、REST API を提供するマイクロサービスと、処理やデーモンのような機能を提供できるエージェント サービスに分かれた、複数のクラウド コンポーネントで構成されています。
  • Azure Event Hubs は、ビッグ データのストリーミング プラットフォームとなるイベント インジェスト サービスです。 1 秒間に何百万ものイベントを受信して処理することができます。 イベント ハブに送信されたデータは、任意のリアルタイム分析プロバイダーやバッチ処理/ストレージ アダプターを使用して、変換および保存できます。
  • Azure Data Lake: Azure Storage を基盤として、Azure 上にエンタープライズ データ レイクを構築します。 数百ギガビットのスループットを維持しながら、数ペタバイトの情報を提供するように当初から設計されているため、大量のデータを簡単に管理できます。
  • Azure Databricks は、Microsoft Azure クラウド サービス プラットフォーム用に最適化された Apache Spark ベースの分析プラットフォームです。 Databricks は、ワンクリックでのセットアップ、効率化されたワークフロー、およびデータ サイエンティスト、データ エンジニア、ビジネス アナリストの間のコラボレーションを可能にする対話型ワークスペースを実現するために、Azure に統合されています。 Databricks は Apache Spark の創設者と一緒に設計されました。
  • Power BI は、データを分析し、洞察を共有する一連のビジネス分析ツールです。 Power BI を使用して、Analysis Services に格納されているセマンティック モデルに対してクエリを実行することも、Azure Synapse に対して直接クエリを実行することもできます。
  • Data Factory は、Azure Synapse. 内の共通構造へのステージング データの変換を調整します。 Azure Data Factory を使えば、各種のデータ ストアからデータを取り込むことができるデータ主導型のワークフロー (パイプライン) を作成し、スケジューリングできます。 コンピューティング サービス (Azure HDInsight Hadoop、Azure Databricks、Azure SQL Database など) やデータ フローを使用してデータを変換する複雑な ETL プロセスを視覚的に作成できます。

次のステップ

  • 産業用モジュールおよびサービスの詳細については、Azure Industrial IoT プラットフォームのアーキテクチャを参照してください。個々のマイクロサービスとエージェント プロセスの詳細については、こちらをご覧ください。
  • Azure Industrial IoT プラットフォームの使用を開始する方法の詳細については、産業用 IoT GitHub リポジトリを参照してください。