DXの加速により、ビジネス現場にある様々な業務において、自動化や高度化が進行している。ただ、製造現場に目を向けると、そこで行われている業務は、依然として人手を介したものが大半だ。なぜ他と比べてDXが進みにくいか。この背景には、自動化、高度化の鍵になる「AI/データ活用」が、製造現場においては適用が難しいという実情がある。
「AI/データ活用」では膨大な情報を取り扱う性質から、情報の蓄積やAIによる学習・推論を行うプラットフォームとしてクラウドが利用されるケースが多い。現場で生み出されるデータをリアルタイムにクラウドへアップし、そこでの計算結果を現場へ戻す――こうした仕組みを用意する場合、製造業だと “工場内のデータを社外に持ち出すこと” がセキュリティ上の課題となることが少なくない。データのアップがタクトタイムへ影響を及ぼすことも懸念され、結果として導入をためらう企業が多いのである。
製造現場のDXを推進するにはどんなソリューションが必要になるか。菱洋エレクトロの提供する「エッジAI」は、今述べた疑問に対する1つの解といえる。同社へのインタビューレポートから、「エッジAI」の概要を紹介したい。
インタビューレポート
製造業における “現場のDX”、成功のカギは「エッジAI」の効果的な運用にあり
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スピードとセキュリティを両立した “現場のDX” を実現
菱洋エレクトロが提供する「エッジAI」は、機械学習/自律運転の処理に特化した組み込み向けシステム「NVIDIA Jetson」を用いたソリューションだ。工場にある既存システムへ「NVIDIA Jetson」を組み込むことにより、大規模なシステム構築やクラウド連携なしに現場業務へのAI実装を可能にする。
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この「エッジAI」について、菱洋エレクトロでソリューション事業本部 副事業本部長を務める青木良行氏は、「タクトタイム的に長い遅延が許されない、またはセキュリティ上、データをクラウド上にアップしたくないといったケースでは、現場に設置したエッジデバイスで推論処理を行う『エッジAI』の導入が効果的です」と説明。「エッジAI」によって、スピードとセキュリティを両立した “現場のDX” が実現できるようになると語る。
AIシステム全体の最適化も支援
「エッジAI」は単体でも十分に製造現場のDXへ寄与するソリューションだが、青木氏は、これから現場のDXに取り組みたいという企業はもちろん、すでにクラウドまたはオンプレミスのデータセンターでAI環境を構築・運用しているという企業にとっても、同ソリューションは効果的な一手になると言及する。ここで菱洋エレクトロが価値提供するのが、「AIシステム全体の最適化」だ。
資料では「エッジAI」の詳細にくわえ、AIシステム全体の最適化を実現する菱洋エレクトロのソリューションについても説明している。同ソリューションは「エッジAI」と「HPE製サーバー・ストレージ・ネットワーク製品」、RancherやK3Sといった「Kubernetes関連のOSS」を組み合わせたものだ。AI基盤におけるベアメタル・コンテナを含めたパッケージソリューションを備えKubernetes関連のOSSとの親和性も高いHPE製品を組み込むことにより、エッジ、データセンター、クラウドを包括したAIシステムの最適化をトータルで支援する。
AIのインフラ構築は多くの時間を要するもので、そこでは専門的な知識も必要だ。資料ではこのインフラを含む多様な環境を容易に構築できるパッケージ製品である「HPE AI BUNDLE」についても紹介。これからDXに取り組みたい、あるいはいま進めている取り組みを加速させたい、どちらのケースでも、菱洋エレクトロが提供するソリューションは役立つだろう。製造業界の方には、ぜひ以下のリンクからご覧いただきたい。
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