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賢い製造を推進

生産性改革のためAI、IoT、自動化を採用

イントロダクション

急速に進化する今日のデジタル環境において、先進的な企業や工場は、最先端の技術を活用して業務を改革し、技術革新を促し、競争力を高め、生産性を新たな段階に引き上げています。とはいうものの、多くの組織が様々な基盤の設定、柔軟性の制限、複雑なIT管理などと格闘しています。遅々として進まない既存のシステムの核心的業務プロセスへの適合は、革新的ソリューションの採用に対する妨げとなる可能性があります。

そのことがInfortrend企業向けクラウド(IEC)を開発した理由です。IECは、演算機能、保存機能、アプリケーションを一つのソリューションに統合した強力なプライベートクラウドプラットフォームです。これを使えば企業はアプリケーションを先進的、革新的、なおかつコスト効率の良いプラットフォーム上に導入できます。それによって、桁外れた性能、高い信頼性、切れ目の無い拡張性、運用効率を強化するための集中管理が提供されます。


ソリューションハイライト

IECプラットフォームは、ハードウェアとソフトウェアを包括的なクラウド用のリソースプールに統合し、基盤の提供とアプリケーション導入を簡略化しました。革新的技術の採用コストを低減し、時間と人の手間を最小化し、演算機能、保存機能、アプリケーション能力を提供しながら、技術的な要求と業務上の課題に企業が素早く対応することを可能にします。

工場自動化アプリケーションの素早い導入

IECプラットフォームは、常に革新的なアプリケーションシステムの導入準備ができているため、企業は新しい事業上の必要が起きたときすぐに事前にパッケージ化されたソフトウェアを使うことができます。また、既存のアプリケーションを仮想マシン(VM)からコンテナ化へ円滑に移行する手段を持っているため、従来の導入手法のもつ稼働までにかかる時間や複雑さを克服できます。この手法によって、アプリケーションの投入を簡略化し、より素早く、より柔軟で、より効果的な工場運営を可能にします。

Quick Deployment of Smart Factory Application
企業システムの集中管理

企業向けアプリケーションは時々、多様なソフトウェアツールとアプリケーションアーキテクチャに加えて、幅広い演算および保存のためのリソースが必要になります。この複雑さが、後々、管理と運用の課題となります。IECプラットフォームは、企業のハードウェアリソース、アプリケーションシステム、およびデータを集中管理します。それによって、企業システムの運用上の負担を効果的に削減します。

Centralized Enterprise System Management
システム運用の信頼性

IECプラットフォームは、持続的なシステム運用を可能にするため、ノードフェールオーバー、自動業務復旧、データ複製などの機能を内蔵しています。それによって、いつでもデータアクセスが可能となります。この機能によってシステムダウンタイムゼロやデータ損失無しを保証し、企業アプリケーションの可用性と常時の完全な運用を保持します。

Reliability of System Operations
事業発展に伴う柔軟性と拡張性

IECプラットフォームは、ビジネスに合わせて拡張できるように構築されています。企業は初期要求に基づいてクラスタとアプリケーションを導入でき、生産ラインや支店が増えるのに従ってノードを追加することで、プラットフォームを切れ目無く拡張できます。この柔軟性によって、演算や保存に対する要求が増加した場合でもシステムダウンタイム無しで対応することが可能になります。

Flexibility and Scalability for Business Growth

関連製品

IECプラットフォームでは、KS演算ノードを提供します。KSは、3種類のモデルがあり、Intel XeonスケーラブルCPUまたはAMD EPYC 9004シリーズCPUを2個搭載し、GPUとU.2 NVMe SSDストレージの構成を選べ、企業がそのアプリケーションの必要に応じたモデルを選択することができます。全てのKSモデルが2Uラックマウント型の筐体で、25GbEと100GbEのネットワークインターフェースをサポートしています。

The IEC platform offers KS compute nodes
  • 様々なAIデータサービス向けKS 5016U: 2枚のNvidia GPUカードと16台のSSDをサポートしています。AI推論に最適な効率の良い性能を提供します。
  • 容量集約型作業向けKS 5024U: 24台のSSDを搭載しています。リアルタイムデータ処理とデータランディングに最適です。

適用事例

不良品検出のための自動光学検査

自動光学検査(AOI)は、自動化工場で製品品質を保証するため広く使われています。その一般的な構成は、製造ラインで製品画像を撮るためのカメラと不良品検出を行うため予め学習を行ったAIを搭載した工業用コンピュータからなります。画像と検査データは、ストレージ装置に保存され、モデルの最適化のため、AIサーバーに使われます。最適化モデルは、工業用コンピュータに導入され、検査精度を上げるのに使われます。

工場は、KS 5016UとEonStor GSユニファイドストレージなどからなるIECクラウドプラットフォームモデルを使ってAOI環境を構築することができます。こうして構築された環境は、企業アプリケーションサーバーと自動化工場用サーバーの両方として機能します。そして、CPUとGPUの演算能力を製品生産の不良品検出のため使います。90-bayのSAS HDDユニファイドストレージEonStor GS 4000 G3は、工場で撮影された大量の画像データに対するストレージソリューションとして機能します。

Automated Optical Inspection for Defect Detection
ソリューションの利点
  • マシンビジョンソフトウェアのサポート: KS 5016Uは、VMバージョンのMILやMerlicを含む代表的なマシンビジョンソフトウェアをサポートします。コンテナ化されたアプリケーションもサポートしますので、製造関連パッケージのインストールを簡略化、合理化できます。
  • 高可用性と高信頼性: KS 5016Uは、アプリケーションシステムの冗長化とフェールオーバー機能を提供しますので、製品検査作業で中断のない継続運用を可能にします。
  • 高性能、大容量ストレージ: EonStor GS 4000 G3は、大規模データ処理に高性能を発揮し、画像データの保存用に2PB近いストレージ容量を提供します。データ保護機能も内蔵しているため、データの安全性も保証します。

製造現場から出荷までの予測

製造会社では、製造現場業務と期限に合わせて注文処理を実現するための出荷の間に厳密な調整が必要です。MES、ERP、Shop FloorおよびCRMシステムの統合は生産ワークフロー、資材の追跡、品質管理、納品スケジュールの管理において重要な役割を果たします。製造現場レベルの遅延や非効率さは、最終的な出荷期限に影響を与え、顧客の不満とサプライチェーンの混乱の原因となります。

データに基づく予測を活用するために、工場はIECモデル、KS 5016UとEonStor GS SAS HDDユニファイドストレージを導入でき、出荷製品の製造現場のデータを統合できます。工場アプリケーションは製造現場システムからのリアルタイムな仕掛かり中データとCRMおよびERPプラットフォームからの発注情報を連続的に解析します。この予測方法によって、工場は潜在的な遅延を見込んで、物流計画を最適化し、サプライチェーン全体の効率を向上させることができます。

Shop Floor to Shipping Forecasting
ソリューションの利点
  • 組み込みCRM、ERPアプリケーションツール: KS 5016Uは、CRMとERPツールを含む事前にパケージされた企業ソフトウェアのマーケットプレイスを提供します。それによって、作業指示と納期をリアルタイムの製造現場のデータと円滑に統合できます。そのため、製造の進捗状況に応じた正確な出荷予測が可能となります。
  • 従来の製造現場アプリケーションのサポート: 独自のVM技術により、KS 5016Uは従来の製造現場アプリケーションをサポートし、工場が既存のアプリケーションを保持しながら、革新による最適化の恩恵を受けることを可能とします。
  • リアルタイムのデータ収集と処理: KS 5016Uは、高性能の演算機能と保存機能を持っており、リアルタイムのワークステーションデータを収集するための高度なデータストリーミングツールも用意されています。それによって、完成品分析のための継続的なデータフローが確保され、生産および出荷物流における意思決定が強化されます。

製造における自動異常検出

製造工場では、製造状況をリアルタイムで把握し、生産ラインを効率的で高品質に保つのに機器とセンサーに依存しています。異常な動作状態、過剰なセンサー活動、突然の温度上昇、部品移動の遅延など機器の異常な振る舞いは、生産速度の低下や中断を引き起こす可能性があります。

このような混乱を避けるため、工場はIECモデル、KS 5016UおよびEonStor GS SAS HDDユニファイドストレージを導入または工場関連のシステムから移行できます。リアルタイムの機器データの収集とEonStor GSへの保存によって、KS 5016U上で実行されるAIモデルが工場IoTデータを解析し、異常を検知し、警報を発します。この積極的な手法は、ダウンタイムを最小化し、運用効率の改善の手助けになります。

Automated Anomaly Detection in Manufacturing
ソリューションの利点
  • 広範なIoTデータをサポート: KS 5016Uは、工場設備や機器のデータをリアルタイムで収集し、解析するため、IoTプラットフォーム(ThingsBoard)とストリーミングサービス(RabbitMQ、Kafka)をサポートします。それによって、予防保守と異常検知を可能にします。
  • 従来のアプリケーションの統合: このプラットフォームは、従来のアプリケーションがVM上で実行することをサポートします。それにより、従来の工場設備や監視システムがAIによる解析工程と円滑に統合することを可能にします。
  • リアルタイムデータ処理: 16台のNVMe SSDを搭載することで、KS 5016Uは、高速データ処理を行え、最小限の遅延で信頼性の高いリアルタイムでのデータ読み込みと異常検出を保証します。
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