工場の IoT 化は、予知保全、生産性向上、デバイス管理、設備の安全管理など多岐にわたり、収益向上やコスト削減を実現
しています。様々な分野で工場のスマート化にご尽力されているエンジニアの方々にご登壇頂き、現場の課題とそれに応える
ソリューション事例などをご紹介頂きます。また、AWSからは、IIoTに関連するAIサービスをご紹介します。
過去の IoT@Loft や AWS IoT 関連情報は
[AWS IoT 開発者ポータル](https://aws.amazon.com/jp/local/iot/) をご参照ください。
また、
[AWS の製造業に対する取り組み](https://aws.amazon.com/jp/local/manufacturing/)
も合わせてご参照いただければと思います。
| タイトル | 【オンラインセミナー】IoT@Loft #22 スマート工場（IIoT）に向けた課題と取り組み 〜機器接続とデータ活用〜 vol.4 |
| 日時 | 2021 年 10 月 13 日（水） 開演： 19:00 ～ 21:00 |
| 会場 | オンライン開催 |
| 参加費 | 無料 |
| 申込方法 | お申し込みフォームに記載 (メールで Webinar アクセス用リンクが送信されます。) ※競合他社様からのお申し込みはお控えください。 ※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが 1 名ずつのお申し込みが必要となります。（おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。） |
| 対象 | AWS にご興味をお持ちのエンドユーザーの皆様 |
| 主催 | アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 |
| アジェンダ |
19:00-19:05 はじめに
19:05-19:35 化学プラントデータのクラウドにおける可視化・利活用
19:35-20:05 ものづくり現場を高度化する「Edgecross」の概要と活用事例紹介
20:05-20:35 Amazon Lookout for Equipment を使った設備の予知保全と活用イメージの紹介
20:35-20:40 お知らせ
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| 推奨パソコン環境 | 視聴にあたり、以下のPC環境をご確認ください。 スムーズに作業を進めるためデュアルディスプレイ環境を推奨いたします。 ブラウザ環境： Google Chrome (most recent 2 versions) Mozilla Firefox (most recent 2 versions) インターネット環境： Computer: 1 Mbps or better (broadband recommended) ※セルフチェックが可能となっております。セルフチェックはこちら≫ ※携帯からのご視聴は推奨しておりません。 |
スピーカー情報
| セッション概要 | 登壇者 | |
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化学プラントデータのクラウドにおける可視化・利活用 化学プラントではプラント外で運転データを確認したり活用したりするのは依然として発展途上の段階です。しかし、運転業務の効率化・操業最適化のために、遠隔監視システムの構築や機械学習などによる高度なデータ活用を実施することのニーズは高まっていくと考えています。TOYOが開発したDX-PLANT®はそのようなニーズに対して遠隔監視システムやデータを活用した異常予兆検知システムなどを提供します。DX-PLANT®はAWSを最大限活用して構成されており、本発表ではアーキテクチャのポイントとなる部分について紹介します。 |
東洋エンジニアリング株式会社 福田 健太 氏 2017年東洋エンジニアリング株式会社へ入社、工事本部へ所属。国内外のプラント建設サイトにて工事、試運転を担う。2020年、DXエンジニアリング部へ転部。DX-PLANT®の開発を担当。主な業務はインフラ環境の開発や整備、加えてWebアプリケーション開発や機械学習活用などにも携わる。好きなAWSサービスはAWS Lambda。 |
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ものづくり現場を高度化する「Edgecross」の概要と活用事例紹介
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一般社団法人 Edgecrossコンソーシアム
1991年 日本電気(NEC)入社。SE、経営企画、マーケティング部門等を経て2011年組込みシステムソリューション事業部長。多くの業種のIoT事業開発に従事し、2019年4月より現職。 |
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Amazon Lookout for Equipment を使った設備の予知保全と活用イメージの紹介 機器の異常を前もって検知し故障の前に手を打つことできれば、設備の保守・管理に関わるコストを効果的に下げることができます。このセッションでは、2020年12月に発表されたセンサデータの異常検知サービスであるLookout for Equipmentの特徴をご紹介し、製造現場やプラントなどで予知保全システムを構築する活用イメージや事例についてお話します。 |
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社 卜部 達也 公立研究所で化学センサーの研究開発、企業研究所で自動運転の研究開発を経て 2020 年から現職。主に製造業のお客様への機械学習の導入・運用支援を担当。 |
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