TOP >
DX > 三井情報、産業IoTの時系列データを収集・蓄積・可視化する「IoTプラットフォーム構築支援サービス on AWS」を提供開始
昨今、製造業界では感染症の世界的大流行に伴う不確実性の高い状況下で、デジタル化による「企業変革力(ダイナミック・ケイパビリティ)の強化」が求められている。製造現場におけるデジタル化にはデータ利活用が不可欠となり、それを支えるIoTプラットフォームが必要である。
しかし、IoTデータはツールによって通信方式やデータ形式が異なるため、データを連携するIoTプラットフォームの構築にはセンサーや設備を提供する企業やデータ蓄積基盤を構成する企業との調整が必要となり、現場担当者の負担になっていた。
三井情報株式会社は「IoTプラットフォーム構築支援サービス on AWS」の提供を開始した。
同サービスでは製造現場にある設備やセンサーのデータをアマゾン ウェブ サービス(以下 AWS)上で収集・蓄積・可視化および時系列分析までを行うIoTプラットフォームの構築を支援する。AWS上へのMKI Intelligent GW(※1)、OSIsoftのPI System(※2)、Seeqサーバ(※3)およびAmazon Auroraの構築を支援し、各システム間連携にかかる負担を軽減することで、企業のデータ利活用を後押しする。
同サービスにより、三井情報は従前より蓄積したIoT技術のナレッジを活かして製造業界へのIoTプラットフォーム導入とデータ利活用を推進していく。
※1 MKI Intelligent GW:各機械から出力されるデータを安全にPI Systemへ送信するゲートウェイ。
※2 OSIsoft PI System: MKI Intelligent GWから受信したデータをリアルタイムにつなぎ合わせて収集し、一元的に可視化できるデータ基盤。
※3 Seeq:時系列データの可視化に特徴を持つソフトウェアで、プログラム等なしでデータの分析を可能にする。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと
「厳しい・緩い」では測れないAI規制、6カ国の規制動向から読み解く企業の備えとは
AIの費用障壁が下がった今も、導入が進まない企業に欠けている「入り口設計」という発想
公開3日で停止された「Claude Fable 5」はなぜ復活できたのか?解除の裏側...
AIエージェントが発注する時代に備える、サプライヤーが今すぐ点検すべき3つのこと
B2B取引の自動化で「発見されない企業」にならないために ーAIが自律的に連携する時...
各社が模索するAIエージェントを現場に入れるためのデバイス、企業は何を問うべきか