データと分析 - AWS 規範ガイダンス
アーキテクチャ

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データと分析

従来のモノリシック MES システムには、分析機能が限られているか、まったくありませんでした。メーカーは、毎日の生産、在庫レベル、品質結果などの基本的なレポートのために、高価なサードパーティー製ツールや、スプレッドシートへのバックエンドデータ抽出の複雑な方法に依存する必要がありました。分析のために MES データを他のアプリケーションやシステムデータと組み合わせる可能性はほとんどありませんでした。の AWS マイクロサービスベースの MES は、MES の一般的な分析課題を解決し、メーカーに競争上の優位性を与えるための追加の分析機能を提供します。 AWS クラウド は、メーカーに一連の専用分析サービスや構築された分析プラットフォームからの選択肢を提供し、産業顧客向けに Industrial Data Fabric などの専用ソリューションも提供します。

  • AWS 分析サービスは、ジョブに最適なツールを使用してデータインサイトをすばやく抽出することを目的として構築されており、ビジネスニーズに最適なパフォーマンス、スケール、コストを実現するように最適化されています。

  • Industrial Data Fabric は、複数のデータソースからの大規模なデータ管理に役立ちます。企業は、MES データと製造全体のさまざまなシステムでサイロ化されたデータを組み合わせることで、バリューチェーンと関数全体のオペレーションを最適化できます。従来、製造内のシステムとアプリケーションは、階層に基づいて通信したり、強固に通信したりしません。たとえば、PLM システムは SCADA や PLC などの OT システムと通信しません。したがって、本番稼働用とプロセス設計のデータは、これらのシステムが連携するように設計されていないため、結合されません。MES は 2 つを接続しますが、従来のモノリス MES もエンタープライズアプリケーションや OT システムとの通信が制限されています。の産業用データファブリックソリューションは、スケーラブルで統合され、統合されたメカニズムがデータを効果的に使用できるようにするデータ管理アーキテクチャの作成 AWS に役立ちます。

アーキテクチャ

次の図は、IoT、MES、PLM、ERP のデータを組み合わせたデータと分析のサンプルアーキテクチャを示しています。このアーキテクチャは サービスでのみ構築されています AWS 。ただし、前述のように、データ分析に AWS Partner ソリューションを使用し、 と AWS AWS パートナーのサービスを組み合わせることで、環境固有の要件に対処できます。

データと分析用の MES アーキテクチャ

  1. 組み合わせる OT データソースは、ローカルネットワークで使用できます。

  2. AWS Outposts はエッジハードウェアを提供します。

  3. AWS IoT Greengrass サービスには、ローカル推論用の ML コンポーネントや、データインジェスト、処理、ストリーミングなどのその他のコンポーネントが含まれます。

  4. MES 用マイクロサービスのローカルインスタンスは、任意のマイクロサービスである可能性があり、要件に応じて、エッジに複数のマイクロサービスが存在する可能性があります。

  5. ローカル認証と認可により、MES ユーザーは、リアルタイムの本稼働レポートなどのレイテンシーの影響を受けやすいユースケースや、接続が中断された場合に、ローカルマイクロサービスに安全にアクセスできます。

  6. などの IoT サービスは、クラウドでデータ AWS IoT Core を受信し AWS IoT SiteWise 、データを保存して処理します。

  7. Amazon API Gateway エンドポイントと Amazon MSK オプションは、マイクロサービスのクラウドコンポーネントとエッジコンポーネントを同期させます。

  8. Amazon Kinesis は、IoT サービスから Amazon S3 バケットにデータをストリーミングします。Kinesis では、S3 バケットに保存する前にデータのバッファリングと処理を行うことができます。

  9. 産業用データレイクには、S3 バケット、 AWS Glue クローラ、および AWS Glue Data Catalog. AWS Glue crawlers が raw データを含む S3 バケットをスキャンしてスキーマとパーティション構造を自動的に推測し、処理されたデータを含む S3 バケットからの対応するテーブル定義と統計を Data Catalog に入力します。

  10. Amazon SageMaker AI などの機械学習サービスは、データレイク内のデータを分析し、将来のイベントを予測するパターンを引き出すために使用されます。

  11. MES マイクロサービスは、MES 内のマイクロサービスのクラウドコンポーネントで構成されます。

  12. 分析サービスは、データレイク、データウェアハウス (Amazon Athena)、ビジネスインテリジェンスサービスを使用したインタラクティブな視覚化 (Amazon QuickSight)、複雑なクエリを実行するオプションのクラウドデータウェアハウス (Amazon Redshift)、オプションの高度なデータ処理 (Amazon EMR) からのデータのサーバーレスクエリをサポートします。

  13. フロントエンドウェブサービスには、ユーザーを認証する Amazon Cognito、DNS サービスとしての Amazon Route 53、低レイテンシーでエンドユーザーにコンテンツを配信する Amazon CloudFront などがあります。

  14. AWS Lambda は、分析サービスと他のアプリケーション間のインターフェイスを有効にします。

  15. インターフェイスサービスには、API を管理しAPIs を統合してエンドポイントを作成 AWS AppSync するための APIsが含まれます。