AWS IoT SiteWise よくある質問

Q: AWS IoT SiteWise とは何ですか?

AWS IoT SiteWise は、産業企業が複数の産業施設にわたる何千ものセンサーデータストリームを収集、保存、整理、視覚化できるようにするマネージドサービスです。AWS IoT SiteWise には、施設内のオンサイトにあるゲートウェイデバイス上で動作する AWS IoT SiteWise Edge ソフトウェアが含まれており、ヒストリアンまたは専用の産業用サーバーからデータを継続的に収集してクラウドに送信します。データは、MQTT プロトコルまたは REST API を使用して AWS IoT Core を通じて AWS IoT SiteWise に取り込むこともできます。AWS IoT SiteWise を使用することによって、数か月におよぶ付加価値を生まないデータコレクションの開発とソリューションのカタログ化を省くことができます。そのかわりに、機器の問題の検出と修理、非効率性の洗い出し、および生産量の向上のためにデータを使用することに集中できます。

Q: なぜ AWS IoT サイトワイズを使用する必要があるのですか?

AWS IoT SiteWise を使用すると、機器データを簡単に収集して分析し、産業活動でよく発生する無駄を減らすことができます。センサーデータは機器ごとに構造化できるため、識別して取得できます。AWS IoT SiteWise は、機器およびプロセスに対して指定したパフォーマンスメトリクスのコンピューティングも行います。このメトリクスにより、機器の問題、生産量のばらつき、品質不良といったさまざまなタイプのムダを特定できます。SiteWise Edge ソフトウェアを使用すれば、これらの機能をオンプレミスで利用できるため、クラウドへの接続が一時的に中断された場合でも、工場フロアでほぼリアルタイムにデータを視覚化し、またはローカルアプリケーションをサポートできます。

具体的には、AWS IoT SiteWise では以下のことが可能になります。
単一の産業現場または複数の施設におけるプロセスを理解し、改善します。 廃棄物を削減するには、多くの場合、さまざまなビジネス目標を追跡するために機器データメトリックを計算する必要があります。AWS IoT SiteWise では、産業技術者がセンサーデータストリームを生産ライン別にグループ化して、生産ラインを施設ごとに分けることができます。これにより、企業本部のアナリストは、全施設にまたがるセンサーデータを簡単にクエリできるようになります。AWS IoT SiteWise を使用することにより、組織全体で使用するための、機器およびプロセス別に整理された信頼性の高いデータソースを作成することができます。

機器の問題を効率的に特定して解決します。 産業エンジニアが物理機器の問題を特定するには、パフォーマンスメトリクスが必要です。AWS IoT SiteWise では、エンジニア技術者が各風力タービンと太陽光発電設備の状態をリモートで把握し、適切なリソースを派遣して問題をより迅速に解決することができます。これにより、技術者は現場の運用に関する問題を調整しなくてもよくなり、その主要業務であるより優れたシステムの理解と設計により多くの時間を割くことができます。SiteWise Edge を使用すると、これらのパフォーマンス指標をオンプレミスで計算して、現場で実行されているローカルアプリケーションで使用できるようになります。

AWS IoT SiteWise モニター機能を使用して、デバイスと機器の運用データを視覚化します。 コードを書くことなく、AWS IoT に接続されたデバイスと機器からの運用データを可視化し、やり取りするフルマネージド型のウェブアプリケーションを作成します。AWS IoT SiteWise が既に取り込んでモデル化したアセットからのデータを自動的に検出し、可視化します。ユーザー定義の期間全体における履歴的な時系列のアセットデータプロットに加えて、現行のデータ値、およびアセットデータのライブの傾向チャートを表示することができます。また、一時的にインターネットに接続していない場合でも、SiteWise Edge を使用してこれらの Web アプリケーションにローカルでアクセスできます。

Q: AWS IoT SiteWise のアセットを使用して産業機器を仮想的に表現する方法を教えてください。

AWS IoT SiteWise のアセットを使用して、産業機器やプロセスの仮想表現を作成できます。アセットは、1 つ以上のデータストリームをクラウドにアップロードするデバイス、機器、またはプロセスを表します。たとえば、風力タービンは、気温、プロペラ回転速度、および電力出力の時系列測定値を AWS IoT SiteWise の対応する資産に送信できます。温度データを摂氏から華氏に変換するなど、入力された測定データを数式を使用して変換するようにアセットを設定できます。また、ユーザーが指定した時間間隔で資産データのメトリクスを定義することもできます。アセットを拡張して、風力発電所全体など、デバイスを論理的にグループ化できます。資産を他の資産に関連付けて、複雑な産業運営を表す資産階層を作成できます。このようなアセットは、関連付けられた子アセット内のデータにアクセスできるため、風力発電所の正味電力出力などの集計メトリクスを計算できます。

Q: 外部システムに組み込まれた産業資産フレームワークをインポートして更新するにはどうすればよいですか?

SiteWise で定義されたデータ形式を使用して、産業用サイトまたは事業単位を表す資産モデル、階層、資産などの産業資産メタデータをインポートできます。資産モデルと階層をインポートしたら、それらを更新したり、アカウントやワークスペースにエクスポートしたりできます。また、アセットモデルを再利用可能なコンポーネントとして作成して、さまざまな機器間のバリエーションを表現することもできます。たとえば、独自のプロパティを持つモーターコンポーネントアセットモデルを作成して、旋盤などの別のコンポーネントの内部にネストされたコンポーネントとして使用できます。これらのネストされたコンポーネントは、CNC マシンなどの大規模なアセットモデルのコンポーネントとしてさらに使用できます。コンポーネントは、アセット間のバリエーションを表現するための再利用可能なビルディングブロックを提供することで、バリエーションを表現する複雑さを軽減します。

Q: AWS IoT サイトワイズエッジを使用するにはどうすればよいですか?

SiteWise Edge ソフトウェアは AWS IoT SiteWise コンソールからダウンロードし、サードパーティの産業用コンピューターや Linux オペレーティングシステムをサポートするゲートウェイなどのローカルハードウェアにインストールします。または、SiteWise Edge ソフトウェアを AWS アウトポストまたは AWS Snow Family コンピューティングデバイスにインストールすることもできます。次に、クラウドの AWS IoT SiteWise コンソールを使用して、SiteWise Edge ソフトウェアのランタイム機能を設定します。コンソールを使用して、プロペラ回転速度センサーや風力タービンの気温センサーなど、すでにモデル化されている利用可能な機器一覧からデータソースを選択します。次に、事前定義された関数一覧から選択して、データをサンプリングしたり、一般的なパフォーマンスメトリック (設備総合効率など) を計算したり、独自のカスタム関数を定義してデータを処理したりできます。その後、クラウド内の AWS IoT SiteWise にデータを送信するように設定できます。データフローをマッピングしたら、SiteWise Monitor ウェブアプリケーションを構成することにより、データと計算されたメトリックを視覚化する方法を構成できます。最後に、1 回のクリックで、これらすべての構成設定をコピーして、ローカルゲートウェイで実行されている SiteWise Edge ソフトウェアにデプロイします。エッジとクラウド全体の開発を簡素化するために、SiteWise Edge はクラウドと同じ SiteWise クエリ API をローカルで提供します。プロセスエンジニアやオペレーター向けに構築されたローカルアプリケーションは、これらの API を使用して、オンプレミスのゲートウェイからほぼリアルタイムのデータやメトリクスを読み取ることができます。

Q: SiteWise Edge はどのオペレーティングシステムでサポートされていますか?

SiteWise Edge は現在、Linux または Windows オペレーティングシステムを実行しているデバイスでサポートされています。

Q: SiteWise Edge はどのハードウェアでサポートされていますか?

SiteWise Edge は、サードパーティの産業用ゲートウェイとコンピュータ、AWS Outposts、および AWS Snow Family コンピューティングデバイスにインストールできます。

Q: SiteWise Edge ソフトウェアを実行するための最低ハードウェア要件はどのようなものですか?

データコレクションパックで SiteWise Edge を実行するには、ゲートウェイソフトウェアに割り当てられた最低 1 GB の RAM と 10 GB の空きディスク容量が必要です。SiteWise Edge をデータ処理パックで実行するには、4 コア CPU、16 GB の RAM、256 GB の使用可能なディスク容量など、最低限の技術仕様を備えたハードウェアが必要です。詳細については、参考資料を参照してください。

Q: エッジゲートウェイではどのくらいの期間データを保持できますか?

データは Edge ゲートウェイに最大 30 日間保持できます (ディスク容量に余裕がある場合があります)。

Q: AWS IoT SiteWise に機器データを取り込むにはどうすればよいですか?

AWS IoT SiteWise には、機器データを収集するための複数の方法が用意されています。まず、SiteWise Edge ソフトウェアをサードパーティの産業用コンピューターとゲートウェイ、または AWS Outposts と AWS Snow Family コンピューティングデバイスで実行し、OPC-UA、MQTT などのプロトコルや AWS パートナーがサポートするさまざまなプロトコルを使用して機器からデータを読み取り、履歴データベースを使用して毎秒数千のデータストリームをアップロードできます。 ゲートウェイは、遠隔施設にありがちなインターネットへの断続的な接続が発生した場合、データをローカルにキャッシュできます。2 番目に、AWS IoT SiteWise は、AWS IoT Core との統合により、MQTT データの取り込みをサポートしています。IoT Core のメッセージブローカーを使用して産業機器からのメッセージをパブリッシュしているトピックにサブスクライブすることができ、その後 AWS IoT Core Rules Engine を使用して AWS IoT SiteWise にメッセージをルーティングします。最後に、AWS SDK を使用して、任意のカスタムエッジまたはクラウドアプリケーションからデータを送信できます。

Q: カスタムアプリケーションで AWS IoT SiteWise データを使用するにはどうすればよいですか?

AWS IoT SiteWise には、機器と計算データをカスタムクラウドアプリケーションで使用するための 2 つの方法があります。まず、プロパティ通知を使用して、MQTT メッセージを通じて構造化された IoT データのストリームを公開できます。アプリケーションは MQTT トピックをサブスクライブし、機器データおよび計算データが到着したときにメッセージの受信を開始できます。これらの通知は個々のアセットプロパティレベルで設定できるため、アプリケーションが受信するデータを選択できます。次に、AWS SDK の AWS IoT SiteWise クエリ API を使用して、ライブデータと履歴データ、および計算された変換とメトリックを取得できます。カスタムエッジアプリケーションの場合、ローカルで実行されている SiteWise Edge ソフトウェアに対して同じ AWS IoT SiteWise クエリ API を使用して、ライブデータと履歴データ、および任意のアセットプロパティの計算された変換とメトリックを取得できます。

Q: AWS IoT サイトワイズは AWS クラウドフォーメーションをサポートしていますか?

はい。AWS CloudFormation テンプレートを作成して、AWS IoT SiteWise コンソールから手動でプロビジョニングしたり、カスタムスクリプトを作成したりすることなく、データ取り込みやアセットモデリング用の AWS IoT SiteWise リソースの作成と管理を自動化できます。お客様は一貫性を保つために、アカウント間やリージョン間でこうしたテンプレートを再利用することもできます。 

Q: AWS IoT サイトワイズモニターを使用するための前提条件は何ですか?

SiteWise Monitor ウェブアプリケーションを使用する前に、エッジデバイスと機器を AWS IoT SiteWise にデータを送信するように設定する必要があります。エッジデータがオンプレミスのヒストリアンに保存されている場合、SiteWise Edge をエッジゲートウェイで実行してデータを AWS に送信できます。エッジデータが MQTT プロトコルを使用して AWS IoT Core に送信される場合は、AWS IoT SiteWise をルールエンジンの送信先エンドポイントとして選択する必要があります。データが AWS に流れだしたら、AWS IoT SiteWise でエッジデバイスと機器のデジタルモデルを作成する必要があります。最後に、AWS IoT SiteWise に取り込まれた機器データを、作成されたアセットモデルにリンクし、実際のエッジデバイスと機器を表すモデルをインスタンス化する必要があります。SiteWise Monitor は、 AWS IAM アイデンティティセンター (AWS SSO の後継) を使用して、ユーザーがコーポレートアイデンティティでサインインできるようにします。これを有効にするには、企業 ID プロバイダーを IAM アイデンティティセンターに接続する必要があります。

Q: サイトワイズモニターはどのようにセットアップすればよいですか?

ウェブアプリケーションを作成するには、管理者ユーザーが AWS マネジメントコンソールにログインし、AWS IoT SiteWise コンソールを開きます。その後、AWS IoT SiteWise モニターメニューの下の「はじめに」ページに移動します。開始方法ページは、1) ウェブポータルの作成、2) シングルサインオンログインのための Active Directory の設定、3) ウェブポータルの管理者としてのユーザーの選択、4) ウェブポータルにアクセスできるユーザーの追加を行うためのシンプルなステップバイステップのワークフローについて管理者をガイドします。

Q: SiteWise Monitor では運用データはどのように保護されていますか?

SiteWise Monitor ウェブアプリケーションユーザーは、エンタープライズ ID 認証情報または AWS IAM ID センター (AWS SSO の後継) でセットアップされた組み込みユーザー認証情報に基づいて認証されます。管理者ユーザーは、ウェブアプリケーションでどのアセットとアセットデータをアクセス可能にするか、およびどのユーザーがウェブアプリケーションの使用を許可されるかを設定できます。

Q: 取り込み後、どのくらいの時間でデータの視覚化を開始できますか?

AWS IoT SiteWise では、SiteWise Monitor を使用して、AWS IoT に接続されたデバイスや機器からの運用データを視覚化して操作できる、コード不要の完全マネージド型ウェブアプリケーションを作成できます。SiteWise Monitor を使用すると、アセットデータと計算データをほぼリアルタイムで表示できます。データのこのほぼリアルタイムの可視化を可能にするために、AWS IoT SiteWise は、一連の時間間隔にわたる平均、合計、カウントなどの一般的に使用される統計的集計を自動的に計算します。これらの自動計算された集計は、時系列データストアに保存され、カスタムアプリケーションによってクエリすることもできます。

Q: Grafana で AWS IoT サイトワイズを使用するにはどうすればよいですか?

Grafana 用 AWS IoT SiteWise プラグインを使用すると、Grafana ダッシュボードのさまざまな視覚化オプションを使用して、AWS IoT SiteWise からの機器データとメトリックスをほぼリアルタイムで視覚化およびモニタリングできます。また、複数のソース (AWS IoT SiteWise、Amazon タイムストリーム、Amazon CloudWatch など) からのデータを簡単に組み合わせて、単一の Grafana ダッシュボードを使用してそれらすべてをモニタリングすることもできます。詳細については、ドキュメントを参照してください。Grafana ダッシュボードのサンプルスクリーンショットについては、以下を参照してください。

Q: SiteWise を使用して分析ワークロードを実行するにはどうすればよいですか?

SiteWise は、分析ワークロード向けに、パフォーマンスの高いホットストレージ階層と、コストが最適化されたパフォーマンスの高いウォームストレージ階層の両方を提供します。SiteWise に保存されたデータは、取り込んでから数分以内に取得できるようになります。ホットストレージ層とウォームストレージ層で SiteWise の GET API または SQL API 機能を使用して、人工知能 (AI) /機械学習 (ML) モデルや分析アプリケーションやツールでダウンストリームで使用する産業用データやメタデータを利用できます。

Q: SiteWise を使用して機器の故障を予測できますか?

Amazon Lookout for Equipment は、過去のメンテナンス記録に基づいて機器の異常な動作を検出する ML サービスです。SiteWise は Amazon Lookout for Equipment と完全に統合されており、お客様が Lookout for Equipment モデルの産業データのトレーニング、再トレーニング、サンプリング、および前処理を支援します。SiteWise と Lookout for Equipment のこのターンキー統合を利用して、過去のメンテナンスデータを使用して予測的な機器メンテナンスモデルを構築できるようになりました。さらに、SiteWise データを使用して、機器の異常を検出するためのモデルをトレーニングしたり、推論結果を SiteWise に取り込んだり、予測された機器の異常について警告を受け取ったりできます。この統合により、開発者やシチズンデータサイエンティストが予測メンテナンスのユースケースを実現する際の複雑さが軽減されます。