スマートマニュファクチャリング

AWS のクラウドサービスにより、総合設備効率 (OEE) を向上させ、デジタルトランスフォーメーションを簡素化

エンドツーエンドのデータ戦略でビジネスを変革

AWS 産業向けデータファブリックがデータの取り込み、コンテキスト化、データに基づく行動を加速させる方法をご紹介します。

製造オペレーションの最適化に必要なインフラストラクチャではなく、その最適化自体に集中しましょう。

AWS のサービスを使用して異種工場データにアクセスし分析することで、生産性、アセットの可用性、製品品質、働き手の安全性を最大化します。AWS の機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、ロボティクスサービスを利用して、リアルタイム分析機能を強化し、生産性を最大化し、予知保全を可能にして稼働時間を改善します。

規範的なガイダンスを備えた優れた設計のフレームワークである AWS 産業向けデータファブリックを使用して、産業データ戦略の策定を開始しましょう。これにより、製造バリューチェーン全体で産業データや企業データの取り込み、コンテキスト化、およびデータに基づいた行動が可能になります。

AWS は産業オペレーションを知っています (3:54)

利点

品質の向上
高速で完全にスケーラブルなコンピュータビジョンソリューションにより、品質検査を自動化します。これにより、検査の精度を高め、コストを削減しながら、顧客から求められる品質レベルを維持することができます。
アセットの可用性を最大化する
機械学習モデルを使用して意思決定を自動化し、手動での処理手順を強化することで、機器の生産性と寿命を引き上げることができます。
従業員の安全性を高める
従業員の健康状態をモニタリングし、PPE が適切に使用されていることを確認し、手動による処理と文書化を減らすことで、従業員の安全を守ります。
セキュリティの強化
AWS では、セキュリティを最重要視する組織の要件を満たすように構築されたデータセンターとネットワークアーキテクチャを利用できます。さらに、AWS クラウドの Amazon S3 サービスや他のストレージサービスを活用し、堅牢なディザスタリカバリプランを備えましょう。

スマートマニュファクチャリングソリューション

ユースケースを詳しく見る

アセットメンテナンス & 信頼性

アセットの耐用年数を延長し、メンテナンスコストの削減し、アセットの根本原因故障解析 (RCFA) の促進し、平均故障間隔 (MTBF) を改善します。

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Cloud Manufacturing Execution System (MES)

製造業のさまざまなニーズに対応する柔軟で簡単に設定できるクラウドベースのソリューションで、リアルタイムの可視性と実用的なインサイトを提供します。

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コンポーザブルオペレーションアプリケーション

クラウドネイティブで、ベンダーにとらわれない、交換可能なビジネス機能の構成要素により、より迅速で安全な意思決定を行います。

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コンピュータビジョンによる品質のインサイト

画像解析の自動化により、根本原因の解析と対策の準備が可能になり、チームによるプロセスのライフサイクル全体の管理、大規模な欠陥ゼロの達成を支援します。

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産業向けデータファブリック

データを資産として活用するためのスケーラブルで統一され、統合されたメカニズムを可能にするデータ管理アーキテクチャでインサイトを生成します。

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ソフトウェア管理の自動化

PLC コード、ロボットプログラム、デバイス設定のバージョンを AWS で整理して、ソフトウェア管理を自動化し、バージョン変更を監査します。

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厳選された AWS サービスの利用を開始する

実世界システムのデジタルツインを簡単に作成して業務を最適化
個人用防護具 (PPE) の検出を自動化して職場の安全対策を改善
産業機器からのデータを大規模に収集、整理、分析します。

お客様事例

製造業がどのように AWS を利用して、市場投入までの時間を短縮し、顧客価値を高めるスマートプロダクトサービスを提供しているかをご覧ください。

Koch ロゴ

Koch Ag and Energy Solutions は、ダウンタイムとコストを削減

Koch Ag and Energy Solutions は、長時間のメンテナンスワークフローを実行する代わりに、Amazon Monitron と Amazon Lookout for Equipment を利用して、機器の異常な動作を検出し、予知保全を可能にしました。

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Siemens、AWS 上でセキュリティ強化と生産性向上

Siemens、AWS 上でセキュリティ強化と生産性向上

Siemens は、AWS 上の一連のサービスを使用してインフラストラクチャを最新化することにより、重要なデータを集中ダッシュボードに集約し、自動通知を行い、チーム間のコミュニケーションを改善しました。

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SKF が AWS を活用して、生産プロセスを最適化
SKF ロゴ

SKF が AWS を活用して、生産プロセスを最適化

SKF では、製造工程を最適化し、コストを削減し、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供するために AWS を使用しています。

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GUC、ASIC の信頼性と品質を大規模に向上

GUC、ASIC の信頼性と品質を大規模に向上

AWS パートナーの ProteanTecs は ASIC の信頼性と品質を大規模に向上させます。また、ASIC のライフサイクルを延長し、システム障害を防止し、コストのかかる交換を回避することができます。

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製造業: スマートファクトリーのインフォグラフィック

主要な業界パートナーとの革新

AWS 上で製造ソリューションを構築するための技術的な専門知識と顧客の成功を実証している、業界をリードする AWS パートナーの広範なネットワークから、目的を持って構築された AWS のサービスを発見します。

AWS 上に構築された Siemens Digital Enterprise Suite では、お客様のデジタルトランスフォーメーションをサポートするデジタルエンタープライズの技術的基盤を提供しています。

Siemens DI Software を詳しく見る »

Seeq ロゴ

Seeq は、製造企業がオンプレミスヒストリアン、Amazon Redshift、Simple Storage Service (Amazon S3) データサービスに保存された時系列データを迅速に調査し、インサイトを共有することを可能にしています。

Seeq を詳しく見る »

GE のロゴ

GE は、ワールドクラスのエンジニアリングとソフトウェアおよびアナリティクスを組み合わせて、2,000 のクラウドアプリケーションと 55 の AWS のサービスを活用することで、世界がより効率的、確実、安全に機能するように支援しています。

GE を詳しく見る »

Tulip ロゴ

Tulip は、セルフサービスの製造アプリケーションプラットフォームを通じて、製造現場のデジタル変革を可能にする

Tulip を詳しく見る »

Hitachi Vantara ロゴ

Hitachi Vantara, LLC は、包括的なエンタープライズグレードの AWS クラウドで検証済みの機能により、エッジからデータセンター、クラウドまで、AWS クラウド上の要求の厳しいアプリケーションにサービスレベル駆動の成果をもたらします。

Hitachi を詳しく見る »

SVENTA は、AI 機能を記録、分析、活用して、音と振動に基づくエンジニアリングソリューションを提供する、スマートで多面的なサウンドエンジニアリングプラットフォームです。これにより、遠隔地から専門家の中央プールまで、正確な音声および振動データを簡単に利用できるようになります。

AWS と Bosch を探索する »

リソース

AWS のソリューションがどのように工場のオペレーションを最適化するか、ホワイトペーパーや動画などで詳細をご確認ください。

主なリソース

クラウドの使用が製造業にイノベーションをもたらす

このホワイトペーパーでは、調査会社の IDC が、クラウドでの製造業のユースケースを詳細に取り上げ、生じる可能性のある課題や機会を評価し、検討すべきベストプラクティスを提供しています。

Tyson におけるコンピュータビジョン、AWS Panorama、Amazon SageMaker を用いた産業オートメーション
エメラルド色の空を前に立っているゲームキャラクター
eBook

インダストリアル IoT アプリケーションにおける主要なユースケース

この eBook では、インダストリアル IoT アプリケーション構築における最大の課題について、また、このような課題に対する AWS IoT の対応方法について製造業企業の IoT のトップユースケースを使いながら評価します。

eBook を読む »

工場でタブレットを手に作業する男性
日本語ガイド

エンドツーエンドのデータ戦略でビジネスを変革

データはデジタルトランスフォーメーションの基盤ですが、多くの企業はデータを真のビジネス価値に変えるのに苦労しています。

eBook を読む »

Tyson におけるコンピュータビジョン、AWS Panorama、Amazon SageMaker を用いた産業オートメーション
ブログ

Tyson におけるコンピュータビジョン、AWS Panorama、Amazon SageMaker を用いた産業オートメーション

Tyson Foods は、Amazon ML Solutions Lab と協力して、QA ラインで製品をカウントするコンピュータビジョンモデルを構築し、AWS Panorama を使ってエッジにモデルをデプロイしています。

ブログを読む »

Using Computer Vision for Product Quality Analysis in Plants
リファレンスアーキテクチャ

Using Computer Vision for Product Quality Analysis in Plants

カメラベースの最終品質検査、アラート通知、リアルタイムアクチュエーション、およびプロセスデータと推論ビジョン結果を使用した根本原因分析のために、このアーキテクチャを使用します。

リファレンスアーキテクチャをダウンロード »

使用開始

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