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AWS Summit Japan 2025 ブース紹介 スマート工場で実現するオペレーションの最適化

こんにちは。元自動車メーカー生産技術出身で AWS ソリューションアーキテクトへ転身し、普段は製造業のお客様の技術支援をしている、岩根です。本記事では、きたる 2025 年 6 月 25 日 (水) と 26 日 (木) の 2 日間、幕張メッセで開催される AWS Summit Japan 2025 のブース予告をお届けします。製造業に関する展示は Hall 7 の AWS Expo 内にあるAWS Industries Pavilionにあります。その中でも「スマート製造」に焦点を当て、詳しい内容をご紹介します。

ブース概要

スマート製造の取り組みとして、製造データの収集と可視化に取り組まれるお客様が「どこから手を付けてよいのか」「ハードルが高いのでは？」と言う声をいただくことが多いです。今回スマート製造ブースでは、三菱電機株式会社様ご協力のもと、FA 機器を用いて、e-Bike (電動自転車)のフレームの塗装工程を再現しています。そして、そこから得られるデータを可視化したうえで、データ活用の事例として、生成 AI エージェントを用いたトラブルシューティングのデモをご覧いただけます。

製作中のデモ機図1：製作中のデモブース

よくある課題

今回のデモで想定する課題は以下のようなものです。

  • 製造オペレーションの最適化
    • 設備トラブルの早期解消
    • 設備の予知保全
    • 品質問題の未然防止
  • これらを始めるためにデータを活用したいが、どこから手を付けてよいのかわからない

このブースの注目ポイント

  • 産業用ロボットを用いた e-Bike の模擬塗装ブースを展示し、実機から得られるデータをニアリアルタイムで可視化します
  • 設備トラブルや品質トラブル発生時に、トラブルシュートまでの手順や、事後の予備品発注などの事務作業をアシストするAIエージェントをデモします
  • トラブル発生時には、設備のどの箇所で起きたトラブルかを視覚的に理解できるように、デジタルツインで故障箇所をアノテーションします
  • 三菱電機様とのパートナーシップにより、三菱電機製ロボットや制御機器を活用した実用的な展示を行います

このブースでは、上記のように実機を用いて、そこで発生するデータの収集と可視化ダッシュボード、設備や品質トラブルの際のトラブルシューティングをアシストする AI エージェントを展示します。これら動くデモにより、自社のデータ活用のイメージを持っていただくことができます。

AWSサービス

  • AWS IoT Greengrass：制御機器の OPCUA Server からデータを収集し、クラウドに送信するために利用しています
  • AWS IoT SiteWise：収集した製造データを構造化し、時系列に保存するために利用しています
  • AWS IoT TwinMaker：デジタルツインで故障箇所をアノテーションするために使っています
  • Amazon Managed Grafana：ニアリアルタイムのダッシュボードを実現しています
  • Amazon Bedrock：AIエージェントの機能実現のために使っています

デモでご紹介予定のシナリオ

工程における平時のオペレーションに必要な情報は、ニアリアルタイムのダッシュボードとして Grafana を用いて可視化しています。異常時のオペレーションで紹介する予定のシナリオはいくつかありますが、ここでは設備にトラブルが起きたときを想定したシナリオをご紹介します。

  1. 設備トラブルをダッシュボードで発見する（図2）
  2. ダッシュボードから該当のトラブルを開くと、AI エージェントの画面になる（図3）
  3. 機器から得られた情報を元に、考えられるトラブルの想定原因と対処方法をAIエージェントが提案する。また、DigitalTwin 上に、原因箇所をアノテーション表示する
  4. 対処方法をオペレータが実施したら、実施完了を AI エージェントに連絡する
  5. 交換部品の在庫数を AI エージェントが確認し、発注有無をオペレータに確認する
  6. オペレータが発注を依頼すると、AI エージェントが ERP と連携して部品発注を行う

ダッシュボード

図2：ニアリアルタイムダッシュボード

AIエージェント

図3：AIエージェントによるトラブルシューティング

アーキテクチャ

以下がデモ予定のアーキテクチャとなります。Edge Gateway として AWS IoT Greengrass をデプロイした Windows/Linux PC を置き、PLC の OPCUA Server ユニットから情報を収集しています。エッジ⇔クラウド間はデバイス証明書を用い、通信も暗号化するなどセキュリティ対策も実施しています。AI エージェントは Agent for Amazon Bedrock を使って実現しています。

アーキテクチャ

図4：アーキテクチャ

著者紹介

著者 岩根 義忠 (Yoshitada Iwane)
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
ソリューションアーキテクト

自動車メーカーの生産技術開発部門を経て AWS Japan に入社し、エンタープライズ事業本部でソリューションアーキテクトとして活動中。前職でソフトウェア開発のアジャイル/スクラムに出逢い、自部門での導入やスケールを主導したことにより、モダンな開発手法やクラウドに目覚める。
趣味はバイクの他にギター演奏、自分の部屋の飾り付けなど。二児の父だが二人とも実家を出ているため、現在は妻と気楽な二人暮らし。栃木県那須塩原市在住。